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								      本公開涉及一種問答方法、裝置、存儲介質(zhì)和電子設(shè)備，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取待回答的問題；對問題進(jìn)行用途場景識別，得到問題對應(yīng)的用途場景；根據(jù)問題對應(yīng)的用途場景以及問題對應(yīng)的語義內(nèi)容，從預(yù)設(shè)知識庫中確定目標(biāo)知識條目；通過推理模型對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多模態(tài)注意力機(jī)制的視頻問答方法和系統(tǒng)，方法包括：獲取視頻數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù)；文本數(shù)據(jù)至少包括：問題文本和視頻數(shù)據(jù)對應(yīng)的描述文本；分別從視頻數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù)中提取視覺特征和文本特征，并對視覺特征進(jìn)行投影，與文本特征對齊；基于注意力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及氣象數(shù)據(jù)智能處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種動態(tài)融合數(shù)據(jù)空間降尺度方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括：獲取第一地形數(shù)據(jù)和第一氣象數(shù)據(jù)，通過自適應(yīng)動態(tài)上采樣操作將第一氣象數(shù)據(jù)提升為第二氣象數(shù)據(jù)；分別提取第一地形數(shù)據(jù)和第二氣象數(shù)據(jù)的特征；基于動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種SVR燃燒不穩(wěn)定預(yù)測方法及系統(tǒng)，涉及能源動力與智能控制領(lǐng)域，方法包括：獲取故障燃燒火焰化學(xué)發(fā)光信號并生成包含訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集的信號數(shù)據(jù)集；基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，建立支持向量回歸模型；使用測試數(shù)據(jù)集對支持向量回歸模型進(jìn)行評估，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種燃?xì)廨啓C(jī)燃燒溫度預(yù)測方法及系統(tǒng)，涉及燃?xì)廨啓C(jī)燃燒溫度監(jiān)測與預(yù)測領(lǐng)域，方法包括：獲取燃燒溫度數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集并構(gòu)建包絡(luò)線；基于包絡(luò)線進(jìn)行第一判斷，不滿足則重新構(gòu)建，直至滿足判斷結(jié)果；利用終止第一判斷后的包絡(luò)線對原始信號進(jìn)行EMD...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種燃?xì)廨啓C(jī)摻氫燃燒室的三維數(shù)值仿真方法、系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)，涉及燃?xì)廨啓C(jī)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：基于待仿真的燃?xì)廨啓C(jī)燃燒室進(jìn)行三維造型，構(gòu)建燃燒室三維實(shí)體模型；使用網(wǎng)格劃分工具對燃燒室實(shí)體模型進(jìn)行流場網(wǎng)格劃分，獲取帶有流場...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于比例公平的異步聯(lián)邦學(xué)習(xí)通信方法及系統(tǒng)，涉及變電站監(jiān)控系統(tǒng)智能化技術(shù)領(lǐng)域，包括中心服務(wù)器初始化，客戶端從中心服務(wù)器下載全局模型；客戶端進(jìn)行本地模型更新，并將更新后的模型參數(shù)上傳至中心服務(wù)器；中心服務(wù)器通過聚合模型將各客戶端...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實(shí)施例提供數(shù)據(jù)處理方法、計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其中數(shù)據(jù)處理方法應(yīng)用于數(shù)據(jù)投放平臺，包括：獲取待檢測業(yè)務(wù)資源的待檢測操作數(shù)據(jù)，以及所述待檢測業(yè)務(wù)資源對應(yīng)的至少一個參考業(yè)務(wù)資源的參考操作數(shù)據(jù)；根據(jù)所述待檢測操作數(shù)據(jù)和各參考...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理領(lǐng)域，具體涉及一種基于特征融合的輕量化圖像去模糊方法與系統(tǒng)，包括：構(gòu)建LFNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；所述LFNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括編碼器和解碼器，所述編碼器和解碼器內(nèi)均設(shè)有多尺度動態(tài)特征聚合模塊，所述編碼器內(nèi)還設(shè)有多尺度深度注意...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提出一種個性化圖像生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法包括：通過跨模態(tài)自動化標(biāo)注系統(tǒng)對圖像數(shù)據(jù)、文本描述和實(shí)例分割掩碼進(jìn)行關(guān)聯(lián)，生成圖像?文本?實(shí)例分割掩碼的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集；基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集構(gòu)建對應(yīng)的混合訓(xùn)練數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供了一種模型編輯方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)存儲介質(zhì)。模型編輯方法，包括：在虛擬渲染引擎提供的第一模型展示界面中，展示目標(biāo)模型；響應(yīng)于滿足預(yù)設(shè)的模型編輯條件，在建模軟件提供的第二模型展示界面中展示與目標(biāo)模型相對應(yīng)的待編輯模型；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種正負(fù)近鄰雙柔性約束的非負(fù)表示分類方法，利用K?近鄰算法為每個測試樣本構(gòu)建正近鄰集，并希望正鄰居集中每個樣本與測試樣本之間的距離盡可能小。同時，考慮到正近鄰集中不同類別樣本會對分類性能造成負(fù)面影響，引入負(fù)近鄰集。通過負(fù)近鄰集，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于深度學(xué)習(xí)的智能門鎖活體視覺檢測方法及系統(tǒng)，涉及智能門鎖技術(shù)領(lǐng)域，包括：通過光學(xué)測距模塊實(shí)時獲取目標(biāo)人臉與攝像頭的間距參數(shù)，并基于所述間距參數(shù)判定是否啟動人臉識別流程；當(dāng)啟動識別時，對目標(biāo)人臉執(zhí)行活體檢測驗(yàn)證，并在驗(yàn)證通過后同...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的高熵氧化物材料的預(yù)測方法、設(shè)備和介質(zhì)，能夠?qū)Ω哽叵⊥菱佀猁}組成元素的進(jìn)行高效篩選并對其他組成的高熵稀土鈦酸鹽進(jìn)行熱導(dǎo)率預(yù)測。本發(fā)明方法建立了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測模型，為高熵稀土鈦酸鹽的熱導(dǎo)率的確定提供了更高效的方...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種面向流調(diào)全過程的智能輔助流調(diào)方法，涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，包括：步驟S1，于中心端部署人工智能算力集群；步驟S2，流調(diào)員在進(jìn)行流調(diào)時通過持有的移動端登記流調(diào)任務(wù)，并在執(zhí)行流調(diào)任務(wù)過程中與中心端進(jìn)行交互以調(diào)用人工智能算力集群對流調(diào)對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能門鎖技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于AI學(xué)習(xí)的電機(jī)控制方法、裝置、智能門鎖及介質(zhì)，應(yīng)用于智能門鎖，方法包括：獲取智能門鎖的電機(jī)狀態(tài)數(shù)據(jù)；檢測智能門鎖的開閉狀態(tài)；根據(jù)開閉狀態(tài)和電機(jī)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行AI學(xué)習(xí)，得到目標(biāo)控制參數(shù)，并根據(jù)目標(biāo)控制參數(shù)控...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能門鎖技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于AI學(xué)習(xí)的電機(jī)控制方法、裝置、智能門鎖及介質(zhì)，應(yīng)用于智能門鎖，方法包括：獲取智能門鎖的電機(jī)狀態(tài)數(shù)據(jù)；檢測智能門鎖的開閉狀態(tài)；根據(jù)開閉狀態(tài)和電機(jī)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行AI學(xué)習(xí)，得到目標(biāo)控制參數(shù)，并根據(jù)目標(biāo)控制參數(shù)控...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種從紫金龍中提取異可利定的方法。該提取方法包含以下步驟：將紫金龍根干燥粉碎后加入至酸性溶劑中，加熱煎煮提取2?4次，將濾液濃縮并調(diào)節(jié)pH至堿性，得到紫金龍粗提取液，隨后通過復(fù)合樹脂吸附、解吸附并重結(jié)晶純化得到異可利定。該提取方...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種與半番鴨母本羽色遺傳潛力相關(guān)的單倍型SNP引物及應(yīng)用，屬于生物技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明所述SNP引物的核苷酸序列如SEQ ID NO:1?SEQ ID NO:8所示，每兩個引物對應(yīng)一個SNP位點(diǎn)，所述SNP位點(diǎn)依次位于鴨參考基因組ZJ...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種引線框架雙面混合電鍍方法，包括蝕刻、第一次上菲林和曝光顯影、電鍍銀、第二次上菲林和曝光顯影、以及電鍍鎳鈀金等步驟，本發(fā)明可通過蝕刻工藝在銅基板上蝕刻出至少兩條引線框架基帶和邊框，并在邊框的兩側(cè)分別設(shè)置掛孔和板體定位孔，從傳統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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