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								      本申請?zhí)岢隽艘环N基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的知識圖譜構(gòu)建方法，涉及知識圖譜技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取農(nóng)業(yè)多模態(tài)數(shù)據(jù)；分別基于各類模態(tài)數(shù)據(jù)預設(shè)的特征提取模型對各類模態(tài)數(shù)據(jù)進行特征提取，得到多模態(tài)特征向量；基于預設(shè)的多模態(tài)特征融合模型對多模態(tài)特征向量進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模型融合的未來肉豬群體估重方法及系統(tǒng)，通過獲取肉豬飼養(yǎng)全周期的歷史結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集，采用領(lǐng)域先驗知識加權(quán)評估、數(shù)據(jù)驅(qū)動特征重要性計算及自動化代碼分析工具的多模態(tài)融合評估方法，提取影響肉豬重量的關(guān)鍵因素集合，然后基于所述歷史...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于生命周期評價的渣土固化利用碳排放核算方法，包括S1：基于工程流程確定渣土固化資源化利用的生命周期碳排放量核算邊界；S2：基于步驟S1得到的碳排放量核算邊界為工程流程每個環(huán)節(jié)配置計算公式、碳排放因子及相關(guān)參數(shù)，計算渣土固化...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種車輛調(diào)度方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：基于用車需求篩選出在用車需求對應(yīng)的預設(shè)區(qū)域內(nèi)，滿足用車需求的多個待調(diào)度車輛；基于預設(shè)區(qū)域內(nèi)的交通路線和用車位置對每一待調(diào)度車輛進行路徑規(guī)劃，得到每一待調(diào)度車輛對應(yīng)的至少一條行駛路徑...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種聯(lián)名卡的使用方法、智能終端和交易系統(tǒng)，該方法包括從NFC模塊獲取聯(lián)名卡的標識文件，對標識文件進行解析得到交易應(yīng)用程序鏈接信息和銀行卡賬號信息；根據(jù)交易應(yīng)用程序鏈接信息打開交易應(yīng)用程序的主界面，發(fā)送認證指令至聯(lián)名卡；接收聯(lián)名卡使...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種旅行服務(wù)置換方法、裝置及程序，其中方法應(yīng)用于旅行服務(wù)平臺，方法包括：確定配置旅行服務(wù)置換權(quán)限的用戶；為所述用戶的已購旅行服務(wù)，監(jiān)測用于置換所述已購旅行服務(wù)的推薦旅行服務(wù)方案，所述推薦旅行服務(wù)方案在推薦特征維度上優(yōu)于所述已...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦積水影像學特征的檢測方法及電子設(shè)備和存儲介質(zhì)，包括收集并標記正常壓力腦積水患者的腦部影像數(shù)據(jù)，進行預處理；利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)厚層腦部影像數(shù)據(jù)中腦室區(qū)域的分割，生成二值圖像序列；通過薄層腦部影像數(shù)據(jù)訓練一個用于插...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于遙感與計算機視覺交叉技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種利用建筑物掩碼圖像生成雙時相復雜背景的變化檢測圖像對方法。具體過程為：對遙感圖像通用分割大模型進行微調(diào)和知識蒸餾，獲取遙感建筑物分割輕量化模型，并利用所述輕量化模型進行提取建筑物的掩碼信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供三維場景渲染方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)，涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域。該方法對視角圖像進行材質(zhì)分割得到每個視角圖像的掩碼圖像，基于掩碼圖像和視角圖像進行三維場景生成得到多個三維高斯分布，選取每個材質(zhì)類別對應(yīng)的小塊區(qū)域，根據(jù)小塊區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于同步定位與地圖構(gòu)建領(lǐng)域，提供一種內(nèi)窺鏡定位和內(nèi)窺鏡環(huán)境地圖構(gòu)建方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備，其中方法包括：獲取內(nèi)窺鏡采集的真實圖像及顯式三維高斯表示的第一內(nèi)窺鏡環(huán)境地圖；將真實圖像中的三維結(jié)構(gòu)點與第一內(nèi)窺鏡環(huán)境地圖進行空間配準，得到第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種目標識別方法、設(shè)備和存儲介質(zhì)，所述目標識別應(yīng)用于門鎖，所述門鎖包括攝像裝置和藍牙模塊，該方法包括：通過藍牙模塊進行目標的初步定位，得到目標的第一定位位置；控制攝像裝置向第一定位位置轉(zhuǎn)動；基于轉(zhuǎn)動后的攝像裝置采集到的第一圖像進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于遙感與計算機視覺交叉技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種面向遙感多時相場景多任務(wù)解譯的變化通用模型構(gòu)建方法。包括：采用CNN編碼器和Vi T編碼器編碼，用于輸入的雙時相圖像生成雙時相視覺token；采用LoRA技術(shù)在凍結(jié)的多模態(tài)大模型的基礎(chǔ)上引...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于低壓線路的AI視頻識別系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集與預處理模塊，用于采集低壓線路中的微觀視頻數(shù)據(jù)、宏觀視頻數(shù)據(jù)、以及環(huán)境傳感器數(shù)據(jù)，進行視頻去噪、圖像增強數(shù)據(jù)校準；特征提取與分析模塊，用于基于微觀視頻數(shù)據(jù)提取包括導線表面裂紋和螺...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及園區(qū)視覺識別領(lǐng)域，并且更具體地，涉及基于人工智能的智慧園區(qū)視覺識別方法及系統(tǒng)，包括監(jiān)控模塊用于獲取智慧園區(qū)內(nèi)關(guān)鍵位置部署的高清攝像頭生成的網(wǎng)絡(luò)采集圖像數(shù)據(jù)和對應(yīng)的元數(shù)據(jù)，所述監(jiān)控模塊將相關(guān)數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)處理中心，所述數(shù)據(jù)處理中心接...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及交通視頻數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，并且更具體地，涉及一種基于人工智能的交通視頻數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，采用數(shù)據(jù)采集模塊，所述數(shù)據(jù)采集模塊獲取監(jiān)控模組記錄的交通視頻數(shù)據(jù)，所述監(jiān)控模組包括監(jiān)控攝像頭，所述地磁傳感器和氣象傳感器獲取車輛通過信息，結(jié)果輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種機器學習輔助的醋酸反應(yīng)速率預測模型訓練方法、裝置及預測方法。所述機器學習輔助的醋酸反應(yīng)速率預測模型訓練方法包括：獲取增強數(shù)據(jù)訓練集；提取增強數(shù)據(jù)訓練集的訓練用特征向量；獲取醋酸反應(yīng)速率用分類提升回歸模型；通過訓練用特征向量對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種癌癥患者術(shù)后隨訪方法及系統(tǒng)。本發(fā)明的方案能夠綜合目標癌癥患者的自身病情和相同或類似患者的隨訪記錄而確定得出在各術(shù)后恢復階段的隨訪策略，確保及時獲得目標癌癥患者的術(shù)后恢復情況，以利于對異常情況的及時處理，從而提升其術(shù)后恢復效果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了腕式血壓計的多用戶數(shù)據(jù)隔離存儲方法及存儲介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)存儲與管理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：利用腕式血壓計上的生物識別器獲取用戶的生物信息，并通過設(shè)備采集血壓檢測信息。通過存儲緩沖區(qū)的智能識別模塊匹配生物信息，確定目標用戶并為其分配專...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種應(yīng)激反應(yīng)傷員的心理干預系統(tǒng)，涉及心理干預技術(shù)領(lǐng)域。系統(tǒng)包括個體應(yīng)激閾值測定模塊、應(yīng)激狀態(tài)識別模塊、心理調(diào)控干預模塊、恢復狀態(tài)監(jiān)測模塊、訓練節(jié)律優(yōu)化模塊。本發(fā)明中，精準判定個體在不同壓力等級下的生理反應(yīng)區(qū)間，具有更強的個體化特...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及智慧醫(yī)療診斷技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于生物特征的疾病識別方法及系統(tǒng)。通過將多組指標進行聯(lián)合可以有效的對胃癌進行自動化的分型預測，能夠得到反映胃癌的分化程度，相較于現(xiàn)有技術(shù)的分型方法，本實施例提供的方法能夠通過圖像處理技術(shù)以及計算機技...
								
            
							
            
							
						
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