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								      本發(fā)明屬于計算機視覺和深度學習領域，具體涉及一種基于三維注視點的眼動追蹤動態(tài)目標識別方法及裝置。首先根據(jù)三維注視點數(shù)據(jù)篩選出處于注視狀態(tài)下的三維注視點，并將其映射為前景攝像機坐標系下的二維注視點，依據(jù)映射完成的二維注視點對用戶前景圖片中注視...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于全卷積的任務分離的跟蹤方法，能更好的處理分類和定位任務之間的聯(lián)系，解決目標跟蹤問題。步驟如下，首先將模板圖像與搜索幀圖像分別輸入骨干網(wǎng)絡中提取特征；接著構造模板圖像中目標的先驗編碼，并將其與模板特征結合，同時構建高效融合模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種頁巖裂縫分布特征的自動化識別與量化方法，涉及圖像處理和深度學習技術，應用于頁巖儲層裂縫系統(tǒng)的分析。方法包括以下步驟：首先，通過高清成像設備獲取頁巖巖心或薄片圖像，經過中值濾波和拉普拉斯算子進行圖像預處理，以增強裂縫邊界；接著...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種無人機小目標識別方法及系統(tǒng)，包括：S1.無人機采集圖像數(shù)據(jù)，并對圖像數(shù)據(jù)進行預處理；S2.構建YOLOv11模型網(wǎng)絡框架，在主干網(wǎng)絡中引入SCSA模塊及SAFM模塊并優(yōu)化損失函數(shù)，結合Mosai c數(shù)據(jù)增強技術，以增強模型對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種自適應場景感知小目標檢測系統(tǒng)，包括：場景感知與分析模塊，用于提取場景特征并計算場景復雜度；多層級特征提取與重構模塊，用于增強場景特征中的判別性特征；自適應模態(tài)融合模塊，用于對增強后的場景特征動態(tài)生成融合權重，以進行特征融合并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及點云消噪技術領域，公開了基于空間網(wǎng)格密度的變電站設備激光雷達點云消噪方法，包括以下步驟：S1，獲取點云數(shù)據(jù)，并對點云數(shù)據(jù)進行預處理；S2，分析點云特征，利用設備和地面點云在高程分布上的特征進行點云類型劃分；S3，利用設備點云和地面...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及營銷系統(tǒng)技術領域，尤其為基于AI全息營銷系統(tǒng)及思維表達使用方法，包括全息展示模塊，用于根據(jù)預設模型生成三維全息圖像，并在指定空間中實現(xiàn)動態(tài)沉浸式顯示；數(shù)據(jù)采集模塊，通過集成腦電接口、眼動跟蹤儀、面部表情捕捉攝像頭等傳感器實時采集用...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┑囊环N室間質評結果分析方法、裝置、電子設備及存儲介質，包括：獲取目標待分析項目對應的室間質評結果，室間質評結果包括多個評估樣本分別對應的質評數(shù)據(jù)；根據(jù)多個評估樣本分別對應的質評數(shù)據(jù)，確定目標待分析項目對應的異常程度；根據(jù)預設的異常...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種基于專家系統(tǒng)的飛行風險評估方法、裝置、設備和介質，包括：在預設飛行任務執(zhí)行之前，獲取預設飛行任務對應的任務屬性信息，任務屬性信息用于描述預設飛行任務對應的飛行場景數(shù)據(jù)、參與預設飛行任務的機組人員的身份數(shù)據(jù)、以及基于預設飛行任務...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種結合預報與反饋機制的水庫群多目標優(yōu)化系統(tǒng)，涉及水庫優(yōu)化調度研究技術領域。該結合預報與反饋機制的水庫群多目標優(yōu)化系統(tǒng)，包括：基于深度學習的洪水預報、反饋調度和多目標優(yōu)化調度，所述基于深度學習的洪水預報包括以下步驟：S1.收集研究...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于拐點導向自適應的無人機動態(tài)多目標協(xié)同路徑規(guī)劃方法。針對當前無人機路徑規(guī)劃實時性和有效性不足的問題，本發(fā)明提出了以下創(chuàng)新：提出基于雙機協(xié)同的威脅源干擾機制，實現(xiàn)對威脅源風險的積極應對，提升任務執(zhí)行成功率；在領導者?跟隨者的框...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及航空發(fā)動機技術領域，公開了一種全包線轉子軸向力解析評估方法及系統(tǒng)，通過將發(fā)動機轉子軸向力分解為：壓氣機轉子軸向力、渦輪轉子軸向力、盤腔軸向力，其中盤腔軸向力分為：壓氣機盤前軸向力、壓氣機盤后軸向力、渦輪盤前軸向力和渦輪盤后軸向力。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及航空發(fā)動機及燃氣輪機領域，公開了一種風扇/壓氣機數(shù)值仿真中喘點的判定方法及系統(tǒng)，通過仿真獲得風扇/壓氣機進出口密度、總壓、靜壓、溫度參數(shù)，根據(jù)這些參數(shù)分別計算出靜密度比、總壓比、靜壓比、效率等結果；最后根據(jù)各個參數(shù)隨背壓提高的變化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種天線優(yōu)化方法、裝置和設備，該方法包括：建立目標模型；目標模型用于最大化天線的增益和最小化天線的輻射方向性偏差；根據(jù)目標模型和天線設計約束條件，確定天線的設計參數(shù)；天線的設計參數(shù)包括螺旋天線的半徑、螺距和線圈數(shù)。本申請實施例的方...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于燃氣渦輪類發(fā)動機的風扇/壓氣機設計領域，提供了一種穿傳動軸的靜葉支板一體化設計方法，所述方法包括：獲取外涵靜葉上傳動軸穿過位置的最大厚度，根據(jù)最大厚度設計外涵靜葉初始葉型；通過流道面積變化率和變化率閾值對外涵靜葉初始葉型修正得到修...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于增材制造的燃油噴嘴殼體結構設計方法，屬于航空發(fā)動機技術領域，包括根據(jù)燃油流量、壓力損失及最大壓力限制計算燃油流路最小通徑；根據(jù)工作溫度、壓力及強度要求確定噴嘴殼體材料及殼體最小壁厚；根據(jù)燃油噴嘴頭部位置及燃燒室機匣外部的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了多源數(shù)據(jù)的小流域空地一體化智慧監(jiān)測與管護系統(tǒng)，涉及小流域數(shù)據(jù)管理技術領域，包括衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)、無人機監(jiān)測子系統(tǒng)、地面監(jiān)測子系統(tǒng)、多源異構數(shù)據(jù)融合子系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)智慧監(jiān)管平臺；衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)，利用衛(wèi)星遙感技術進行大范...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及房屋測量技術領域,公開了一種結合機器學習算法的房屋測量數(shù)據(jù)智能分析方法，包括以下步驟：S1數(shù)據(jù)采集步驟，全方位采集房屋包括尺寸、面積、角度基礎測量數(shù)據(jù)、S2數(shù)據(jù)預處理步驟，對采集到的數(shù)據(jù)進行清洗操作、S3特征提取步驟，提取能夠反映...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種信息定投方法及系統(tǒng)，方法，首先獲取種子用戶及其標簽數(shù)據(jù)，包括用戶屬性、行為特征和內容偏好標簽，據(jù)此生成含時間子序列和內容子序列的第一投放序列。接收種子用戶的第一響應數(shù)據(jù)，基于行為匹配度閾值計算時間子序列的第一響應率和內容子序列...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及軟件推薦技術領域，本發(fā)明公開了軟件推薦方法及系統(tǒng)，包括S1：通過用戶備份到云端的軟件列表，獲取用戶已安裝軟件的安裝信息；S2：根據(jù)用戶軟件安裝信息，計算未安裝軟件與用戶已安裝軟件的關聯(lián)值；將上述拉動值加總，獲取未安裝軟件與用戶已安...
								
            
							
            
							
						
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