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								      本發(fā)明公開了一種基于多源數(shù)據(jù)和時(shí)序預(yù)測(cè)的供水管道腐蝕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法，包括：收集專家標(biāo)注腐蝕等級(jí)的多源數(shù)據(jù)集；通過相關(guān)性分析與閾值篩選，提取核心腐蝕風(fēng)險(xiǎn)因子矩陣；引入全新管道標(biāo)準(zhǔn)向量修正專家標(biāo)簽，并構(gòu)建腐蝕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型——采用線性擬合與非線性擬...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航空發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)時(shí)仿真方法，屬于航空發(fā)動(dòng)機(jī)仿真技術(shù)領(lǐng)域，具體包括獲取原始網(wǎng)格數(shù)據(jù)及各物理量分布，對(duì)仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像化處理后構(gòu)建訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)集和訓(xùn)練標(biāo)簽數(shù)據(jù)集，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，設(shè)計(jì)損失函數(shù)利用訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)集和訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N航空發(fā)動(dòng)機(jī)整機(jī)三維仿真中轉(zhuǎn)速確定方法，屬于航空發(fā)動(dòng)機(jī)仿真的技術(shù)領(lǐng)域，具體包括在航空發(fā)動(dòng)機(jī)整機(jī)幾何模型的每個(gè)網(wǎng)格單元上構(gòu)建流固耦合控制方程；形成整體耦合矩陣，求解整體耦合矩陣；仿真計(jì)算出來的熱態(tài)幾何模型；使壓氣機(jī)和渦輪只能繞轉(zhuǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及機(jī)器翻譯技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于大模型思維鏈的多模態(tài)機(jī)器翻譯方法及系統(tǒng)。該方法包括：獲取待翻譯源語言文本以及與待翻譯源語言文本相關(guān)聯(lián)的多模態(tài)數(shù)據(jù)；確定待翻譯源語言文本對(duì)應(yīng)的文本特征向量以及確定多模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的多模態(tài)特征向量；基于預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于Transformer架構(gòu)的高效注意力計(jì)算方法，包括以下步驟：S1、將鍵值矩陣分塊，并計(jì)算塊平均值；S2、根據(jù)查詢與塊平均值的相關(guān)度概率分布，利用核采樣思路決定top?k個(gè)數(shù)，動(dòng)態(tài)判斷應(yīng)該精確計(jì)算的區(qū)域和模糊計(jì)算的區(qū)域；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于知識(shí)庫(kù)構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及應(yīng)用人工智能的本地知識(shí)庫(kù)構(gòu)建方法及系統(tǒng)，所述方法包括：劃定出本地知識(shí)庫(kù)的使用區(qū)域，選取出若干個(gè)來源點(diǎn)位，利用預(yù)先集成在來源點(diǎn)位中的拾音設(shè)備，采集音頻數(shù)據(jù)，并切分為若干個(gè)分段，比對(duì)預(yù)設(shè)的聲紋庫(kù)，確定出每...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合標(biāo)準(zhǔn)互信息與改進(jìn)雙向LSTM的行業(yè)負(fù)荷預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)及設(shè)備，涉及電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。目前，行業(yè)月度負(fù)荷預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確。本發(fā)明包括步驟：采用計(jì)及核密度估計(jì)的改進(jìn)模糊C均值聚類算法，對(duì)包括負(fù)荷序列和消費(fèi)水平、氣溫、休假的信息進(jìn)行聚...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了一種基于智能體協(xié)作的顯示面板生產(chǎn)調(diào)度方法及系統(tǒng)，該方法先對(duì)顯示面板生產(chǎn)系統(tǒng)中的多個(gè)智能體執(zhí)行實(shí)時(shí)狀態(tài)協(xié)同更新操作，獲取包含智能體標(biāo)識(shí)信息及對(duì)應(yīng)生產(chǎn)相關(guān)狀態(tài)描述的協(xié)同狀態(tài)集合；接著基于此集合生成包含信息交互規(guī)則及任務(wù)分配優(yōu)先...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及煤機(jī)裝備多模態(tài)數(shù)據(jù)智能預(yù)防性維護(hù)系統(tǒng)及方法。所述系統(tǒng)包括多源數(shù)據(jù)采集層、大語言模型核心處理層和智能決策輸出層，能夠同時(shí)處理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。本發(fā)明的維護(hù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理能力強(qiáng)并且故障預(yù)測(cè)精度高。
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于包裝技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于人工智能的包裝設(shè)計(jì)圖智能防偽檢測(cè)方法及系統(tǒng)，方法包括：將包裝設(shè)計(jì)圖像分割為若干圖像單元，根據(jù)圖像單元中像素點(diǎn)的局部紋理復(fù)雜度、像素點(diǎn)各通道的像素值的不同比特位對(duì)光照的敏感程度以及人眼對(duì)像素點(diǎn)各通道的像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種變電站設(shè)備數(shù)據(jù)缺陷識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及變電站零部件缺陷檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括瓷套狀態(tài)分析步驟，通過無人機(jī)搭載的相機(jī)掃描目標(biāo)瓷套生成三維點(diǎn)云模型，判斷瓷套狀態(tài)和飛行環(huán)境；拍攝角度粗調(diào)步驟，根據(jù)瓷套狀態(tài)調(diào)整熱成像儀拍攝角度；飛...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實(shí)施例涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種石油管線的缺陷識(shí)別方法、裝置及設(shè)備，包括：獲取無人機(jī)在多個(gè)角度采集的石油管線的多幀管線圖像；根據(jù)每幀管線圖像中各像素點(diǎn)鄰近區(qū)域的灰度分布數(shù)據(jù)，對(duì)每幀管線圖像進(jìn)行劃分，得到多個(gè)管線區(qū)域；根據(jù)每幀...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供了一種海馬體亞結(jié)構(gòu)形態(tài)測(cè)量方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：分割磁共振標(biāo)準(zhǔn)模板圖像，構(gòu)建邊界優(yōu)化表面，確定骨架表示；對(duì)所述骨架表示進(jìn)行采樣，確定各個(gè)海馬亞區(qū)的亞區(qū)厚度測(cè)量點(diǎn)，并根據(jù)所述亞區(qū)厚度測(cè)量點(diǎn)和所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種融合注意力機(jī)制與多尺度卷積的肝臟與腫瘤識(shí)別方法、裝置及其可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，針對(duì)現(xiàn)有醫(yī)學(xué)影像分割技術(shù)中全局信息捕捉不足、多尺度特征適應(yīng)差、空間感知弱等問題，本發(fā)明以MedNeXt網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)構(gòu)建U?Net編碼器?解碼器架構(gòu)，在跳躍連...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的眼底圖像分析與眼科疾病自動(dòng)預(yù)測(cè)方法、裝置及其可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于醫(yī)學(xué)影像處理與眼科疾病智能診斷領(lǐng)域。該方法通過獲取ODIR?5K雙目眼底圖像數(shù)據(jù)集，經(jīng)黑邊裁剪、局部對(duì)比度增強(qiáng)等五步預(yù)處理優(yōu)化圖像質(zhì)量；分離并重組左...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及混凝土振搗技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于混凝土的智能振搗方法及系統(tǒng)，包括，基于取樣圖像信息確定混凝土流動(dòng)參量，基于混凝土流動(dòng)參量確定對(duì)混凝土的振搗參數(shù)是否合格；基于氣泡變化表征值確定對(duì)混凝土的振搗參數(shù)是否合格，在確定對(duì)混凝土的振搗參數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開了三維人臉重建方法、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：確定單張二維人臉圖像；基于所述二維人臉圖像，調(diào)用三維人臉重建模型，生成三維人臉模型；其中，所述三維人臉重建模型包括多屬性協(xié)同學(xué)習(xí)模塊，所述多屬性協(xié)同學(xué)習(xí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于圖像分析的雛鴨養(yǎng)殖生長(zhǎng)狀態(tài)異常特征識(shí)別方法，涉及雛鴨生長(zhǎng)狀態(tài)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：基于雛鴨二值化圖獲取區(qū)域高度差；基于雛鴨二值化圖獲取背夾角；基于數(shù)據(jù)閾值處理方法獲取第一高度差閾值與第二高度差閾值；基于數(shù)據(jù)閾值處理方法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于4K可見光偏振成像的水下目標(biāo)識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及水下目標(biāo)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明利用像素級(jí)配準(zhǔn)的RGB與偏振四維光場(chǎng)張量編碼技術(shù)，同步捕獲目標(biāo)的高分辨率光譜強(qiáng)度信息與偏振物理特性，克服單一模態(tài)數(shù)據(jù)在低光照或高濁度場(chǎng)景下信息缺失...
								
            
							
            
							
						
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								      一種箱貨動(dòng)態(tài)信息的實(shí)時(shí)查詢方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及港口物流管理領(lǐng)域，該方法包括：接收無人機(jī)采集的堆場(chǎng)圖像數(shù)據(jù)和激光測(cè)距數(shù)據(jù)，構(gòu)建三維數(shù)字模型；根據(jù)堆場(chǎng)圖像數(shù)據(jù)，識(shí)別每個(gè)集裝箱的箱號(hào)信息，生成箱貨位置數(shù)據(jù)；采集每個(gè)集裝箱的電子標(biāo)簽信息，生...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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