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								      本申請實施例提供一種圖像生成方法、設備、存儲介質及程序產品。在該方法中，用戶上傳目標對象的目標三維模型后，即可自動進行模型檢索以確定與目標三維模型相似的參考三維模型，并在目標三維模型的基礎上結合參考三維模型所關聯(lián)的三維場景，更加準確地生成包...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種多源異構數據跨模態(tài)融合的小行星星體環(huán)境重構方法，利用觀測機器人荷載的視覺相機、ToF相機、激光雷達實時獲取在目標空間從不同距離、角度、尺度下的視覺序列圖像、序列RGB?D圖像、雷達點云數據；將視覺相機拍攝的視覺序列圖像進行初...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于全景相機拍攝識別圓陣的方法，包括以下步驟：讀取全景相機拍攝的原始圖像；將原始圖像按行列四等分得到四張子圖像，采用并行處理方式對每張子圖像進行圖像處理；對每個并行處理后的子圖像應用自適應閾值函數，得到二值化圖像；獲取二值化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于機動目標跟蹤技術領域，具體涉及一種面向道路交通場景的機動目標跟蹤方法。具體過程為：網絡構建過程；包括設置道路信息提取模塊CNN、道路記憶生成模塊CAN以及門控單元ENN，用于輸出估計誤差項
							  2025-10-09
							
            
						
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								      本發(fā)明提供一種超聲圖像肝腎比的計算方法和裝置，涉及超聲圖像分析技術領域，所述方法包括：獲取目標超聲圖像，通過預先構建的級聯(lián)卷積神經網絡框架對所述目標超聲圖像中的肝臟區(qū)域和腎臟區(qū)域進行識別與分割，得到目標肝掩膜和目標腎掩膜；基于預定義的感興趣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電池CT圖像缺陷檢測方法，涉及圖像識別技術領域，該發(fā)明采用的小波變換去噪技術，能夠在去除噪聲的同時，保留關鍵的邊緣信息，從而提高微小缺陷的檢測精度。多層次小波分解不僅有效區(qū)分噪聲與有用信息，還能保留卷芯內部的細微結構，提升了...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于加權Toeplitz矩陣重構的單快拍DOA估計方法。其技術包括改進Toeplitz化協(xié)方差矩陣的秩恢復技術、DOA估計技術。針對超分辨DOA估計算法在單快拍、低信噪比條件下失效的問題，本發(fā)明對常規(guī)Toeplitz矩陣重構...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于馬爾科夫鏈的信息往復循環(huán)傳播分析方法,包括：S1，構建用于在線社交網絡傳播分析的SIRI信息傳播模型；S2，構建基于馬爾科夫鏈理論的節(jié)點狀態(tài)轉移概率矩陣P，其中矩陣元素pij表示節(jié)點從狀態(tài)u轉移到狀...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及邊緣計算技術領域，公開了一種基于區(qū)塊鏈的多方存儲資源交易與定價系統(tǒng)，包括：邊緣聯(lián)盟層，由用戶、多個邊緣服務提供商的邊緣節(jié)點、協(xié)作服務層及存儲資源組成；區(qū)塊鏈層，包括共識節(jié)點、智能合約及共識機制；所述共識節(jié)點通過交易期望證明共識算法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種牡蠣產品全供應鏈碳排放計算方法、介質及系統(tǒng)，其中方法包括：獲取水產品相關統(tǒng)計信息，其中，水產品相關統(tǒng)計信息包括全國牡蠣產量；根據水產品相關統(tǒng)計信息計算各個省份對應的牡蠣需求量；根據全國牡蠣產量計算育種養(yǎng)殖碳排放量；構建省際公...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種焦炭熱態(tài)性能評價方法及裝置、設備、可讀介質，屬于高爐煉鐵技術領域，該方法包括：基于六級篩分法對目標焦炭堆進行粒度劃分，得到目標焦炭堆的多個粒度分布；確定每個粒度分布的多個評價指標；基于多個評價指標確定每個粒度分布的綜合質量指...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于數據解析與優(yōu)化的寬厚鋼板質量檢測方法和裝置。涉及質量檢測技術領域，其中方法包括：獲取待檢測寬厚鋼板的實時生產過程數據、生產所述待檢測寬厚板的設計標準數據；采用不同力學性能指標對應的預設點預測模型對實時生產過程數據進行預測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種水電工程可視化施工進度計劃編制系統(tǒng)及方法，包括BIM模型管理模塊、施工工序管理模塊、BIM模型切分管理模塊、施工進度計劃可視化編制模塊、施工工序校驗模塊、施工資源分析模塊、施工進度計劃優(yōu)化模塊和施工進度計劃可視化展示模塊。本發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出的一種基于調控數倉的電網運行狀態(tài)全景展示系統(tǒng)，包括：電網的維度和時態(tài)展示模塊，用于生成多維度、多時態(tài)的電網運行狀態(tài)展示圖；調控信息展示模塊，用于基于電網的運行狀態(tài)，根據數據需求生成相應的調控業(yè)務指標，并顯示在所述電網運行狀態(tài)展示圖...
								
            
							
            
							
						
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								      一種多源能源智能調度平臺，包括建筑物能源負荷預測模塊和調度模塊；建筑物能源負荷預測模塊用于構建建筑物所需能源的能耗模型；調度模塊用于根據能耗模型對多種供能設備進行調度，以在滿足服務需求的基礎上，實現(xiàn)經濟效益最優(yōu)、綜合能效最優(yōu)、綠色環(huán)保最優(yōu)或...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)技術領域，公開一種配電網業(yè)務資源配置方法及系統(tǒng)，該方法包括：采集配電網的運行狀態(tài)數據；根據運行狀態(tài)數據，基于滑動窗口計算配電網設備的調度匹配偏好；根據調度匹配偏好，對配電網設備進行匹配，得到設備調度策略；基于所述設備調度策...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及復雜工程系統(tǒng)的預測性維護技術領域，公開了一種基于物理信息指導的預測性維護方法及系統(tǒng)，旨在通過精準的剩余使用壽命預測模型和維護優(yōu)化決策策略，提高工程系統(tǒng)的可靠性，降低能耗，減少維護成本。該方法建立了系統(tǒng)的半經驗模型，并分析了不同工作...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及洪水防治技術領域，具體涉及一種城市洪水影響程度評估方法及電子設備。評估方法包括步驟：建立對象區(qū)域的三維模型，并在水平面內將三維模型劃分為若干單元區(qū)域；根據三維模型確定在不同高度時對象區(qū)域中水的可流通范圍；在三維模型中確定洪水源輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及辦公室預約管理技術領域，尤其涉及一種基于人工智能的共享會議室預約管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括信息采集模塊，其用以采集會議室信息以及用戶信息；數據分析模塊，通過比對預約與實時占用時間段的重合狀態(tài)，動態(tài)生成可分配會議室列表；資源管理模塊，其包...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及模型部署技術領域，提供一種深度學習模型的部署方法、裝置、設備及存儲介質，其中方法包括：獲取第一深度學習模型的結構數據以及對應的第一部署文件，第一部署文件包括第一深度學習模型中第一權重數據對應的權重變換指令；獲取第二深度學習模型的模...
								
            
							
            
							
						
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