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								      本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)處理方法、裝置及計(jì)算機(jī)設(shè)備，該方法包括：獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)包，確定目標(biāo)數(shù)據(jù)包的五元組，根據(jù)目標(biāo)數(shù)據(jù)包的五元組，使用目標(biāo)SBC算法識(shí)別目標(biāo)數(shù)據(jù)包的類別，目標(biāo)SBC算法包括N層目標(biāo)分類器，N層目標(biāo)分類器中第i層目標(biāo)分類器的一個(gè)輸出為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于決策邊界敏感性感知適應(yīng)的跨工況故障診斷方法及裝置，屬于故障預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，包括收集目標(biāo)監(jiān)測設(shè)備源工況下不同故障狀態(tài)的有標(biāo)簽檢測信號(hào)數(shù)據(jù)和待遷移目標(biāo)工況下不同故障狀態(tài)的無標(biāo)簽檢測信號(hào)數(shù)據(jù)；基于源域數(shù)據(jù)建立初始的決策邊界；基于目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及多源監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種港口設(shè)備運(yùn)維性態(tài)識(shí)別方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì)，包括：獲取多源檢測信號(hào)；利用改進(jìn)的自適應(yīng)卡爾曼濾波器對所述多源檢測信號(hào)進(jìn)行去噪處理，得到樣本信號(hào)；通過小波變換和傅里葉變換將所述樣本信號(hào)分解為多尺度頻域特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供一種鉆頭切削齒的設(shè)計(jì)參數(shù)生成方法、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品。該鉆頭切削齒的設(shè)計(jì)參數(shù)生成方法包括：獲取不同類型的鉆頭切削齒的參數(shù)和鉆頭切削齒的各項(xiàng)性能指標(biāo)之間的映射關(guān)系，其中，鉆頭切削齒的參數(shù)包括鉆頭切削齒的結(jié)構(gòu)參數(shù)和材料參數(shù)；基...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了漏洞知識(shí)圖譜的構(gòu)建方法、漏洞報(bào)告生成方法及相關(guān)裝置，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及信息處理、AI等技術(shù)領(lǐng)域。具體實(shí)現(xiàn)方案為：將多條漏洞記錄劃分到多個(gè)類別，得到聚類結(jié)果；其中，每條漏洞記錄屬于至少一個(gè)類別；基于聚類結(jié)果中各條漏洞記錄...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于大模型和因果分析的知識(shí)追蹤方法和裝置，涉及知識(shí)追蹤技術(shù)領(lǐng)域，包括：通過零樣本提示學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)大語言模型對歷史作答內(nèi)容進(jìn)行多維度分析，生成對歷史作答內(nèi)容的歸因解釋；利用時(shí)序因果注意力機(jī)制對待測試題與歷史作答內(nèi)容的歸因解釋之間的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及深度學(xué)習(xí)和教育數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于認(rèn)知風(fēng)格理論的知識(shí)追蹤方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，該方法包括步驟：統(tǒng)計(jì)學(xué)生答題行為數(shù)據(jù)，提取并嵌入認(rèn)知特征；構(gòu)建多認(rèn)知特征融合的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的預(yù)測模型;基于認(rèn)知風(fēng)格理論，對學(xué)生的表現(xiàn)進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請是關(guān)于一種智慧果園水肥智能管理方法及系統(tǒng)，其中，方法包括：獲取具有采集時(shí)間戳的果園環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)；將所述降水量與所述土壤濕度進(jìn)行時(shí)空對齊，得到降水量監(jiān)測數(shù)據(jù)與土壤濕度監(jiān)測數(shù)據(jù)；獲取作物目標(biāo)土壤濕度并確定灌溉量，根據(jù)灌溉設(shè)備參數(shù)分配灌溉時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N管道作業(yè)管理系統(tǒng)，涉及管道作業(yè)管理技術(shù)領(lǐng)域，能夠降低作業(yè)過程的安全風(fēng)險(xiǎn)。該系統(tǒng)包括：組織用戶管理模塊，用于獲取目標(biāo)作業(yè)人員的用戶信息。崗位角色管理模塊，用于基于目標(biāo)作業(yè)人員的用戶信息，確定目標(biāo)作業(yè)人員的崗位角色。作業(yè)許可管理模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于農(nóng)作物長勢評估方法，包括獲取農(nóng)作物生長圖像，并進(jìn)行圖像預(yù)處理；對農(nóng)作物區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格劃分，構(gòu)建生長空間狀態(tài)矩陣；利用蟲害檢測模型和病害檢測模型對網(wǎng)格子圖像進(jìn)行蟲害檢測，輸出蟲害子圖像和病害子圖像的區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智慧教育領(lǐng)域，尤其涉及一種智慧教室管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：管理模塊、展現(xiàn)模塊、控制模塊、采編模塊、實(shí)時(shí)部件、公共部件，管理模塊包括參數(shù)配置、用戶管理、終端管理、統(tǒng)計(jì)分析、權(quán)限管理、系統(tǒng)管理、內(nèi)容管理；控制模塊包括接入模塊、業(yè)務(wù)集成接...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了一種基于AI Copilot的車輛維修建議生成方法及相關(guān)裝置，該方法包括：通過診斷設(shè)備獲取目標(biāo)車輛的故障碼和車輛信息；根據(jù)故障碼和車輛信息，通過AI Copilot模型生成目標(biāo)車輛的a個(gè)第一維修建議；獲取a個(gè)第一維修建議中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及旅游推廣技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于商業(yè)模式的項(xiàng)目盈利推廣方法及應(yīng)用，包括：S1、廣告引流與互動(dòng)增值，S2、導(dǎo)流結(jié)合，S3、人流分流，S4、提供自定義劇情服務(wù)，S5、虛擬道具與周邊產(chǎn)品售賣和S6收益分析；本發(fā)明通過廣告投放、商家引...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于金融科技和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，具體涉及基于數(shù)據(jù)融合的金融交易情緒分析與價(jià)格趨勢預(yù)測方法，主要用于解決金融市場中對股價(jià)預(yù)測的復(fù)雜性和實(shí)時(shí)性需求問題。本發(fā)明方法綜合了基本面分析、情緒評估和價(jià)格預(yù)測三個(gè)模塊，通過整合多種數(shù)據(jù)源并采用先進(jìn)的機(jī)器...
								
            
							
            
							
						
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								      CMOS傳感器輻射損傷壞點(diǎn)補(bǔ)償方法，其作用對象為CMOS傳感器輸出的含有α響應(yīng)信號(hào)的純黑背景的幀圖像，其用于對所述幀圖像中的壞點(diǎn)進(jìn)行檢測并補(bǔ)償。方法如下：1，建立分類特征：類別目標(biāo)包括α響應(yīng)信號(hào)和壞點(diǎn)；α響應(yīng)信號(hào)具有靶式分布特征，壞點(diǎn)具有灰...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種點(diǎn)云分割方法和系統(tǒng)，涉及點(diǎn)云分割技術(shù)領(lǐng)域，其中，方法包括：獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)，為點(diǎn)云數(shù)據(jù)構(gòu)建八叉樹，對八叉樹中的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息增強(qiáng)，得到信息增強(qiáng)后的點(diǎn)云八叉樹；基于信息增強(qiáng)后的點(diǎn)云八叉樹生成點(diǎn)云序列X，對點(diǎn)云序列X進(jìn)行Patch編碼；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于三維數(shù)據(jù)信息庫與場景孿生庫的實(shí)時(shí)三維建模系統(tǒng)，屬于信息技術(shù)和應(yīng)急管理領(lǐng)域，該系統(tǒng)為統(tǒng)一的管理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了對三維模型與場景孿生的高效存儲(chǔ)、管理與查看，能夠提高管理效率；針對特定應(yīng)用場景（如水庫、隧道、內(nèi)澇點(diǎn)等）提供了定制化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于區(qū)域自適應(yīng)重要點(diǎn)提取的三維地形建模方法，包括以下步驟：讀取數(shù)字高程模型影像，并設(shè)置坐標(biāo)轉(zhuǎn)換參數(shù)；計(jì)算數(shù)字高程模型影像地形起伏度最佳分析窗口，將數(shù)字高程模型劃分若干區(qū)域，計(jì)算數(shù)字高程模型影像平均地形起伏度和每個(gè)區(qū)域的地形起...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于背景解耦和掩碼引導(dǎo)區(qū)域正則化的視覺語言模型OOD檢測方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理領(lǐng)域，該方法通過背景信息解耦的方式生成背景噪聲樣本作為OOD樣本，能夠抑制模型應(yīng)對背景圖像干擾的響應(yīng)；通過重復(fù)ID樣本的ID區(qū)域中的局...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種智慧城市管理事件預(yù)測方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。所述方法包括：獲取目標(biāo)城市管理監(jiān)測區(qū)域的實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)；根據(jù)所述實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)，通過預(yù)訓(xùn)練的結(jié)合全局語義信息補(bǔ)全和注意力協(xié)同機(jī)制的姿態(tài)檢測模型，輸出第一預(yù)設(shè)時(shí)刻的城市管理...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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