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								      本發(fā)明涉及監(jiān)控視頻處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于圖像分割技術(shù)的監(jiān)控視頻幀識別方法，包括以下步驟：S1.獲取視頻文件：通過網(wǎng)絡(luò)下載過往監(jiān)控視頻，并將監(jiān)控視頻統(tǒng)一修改成同一個格式；S2.對視頻進(jìn)行優(yōu)化處理：選取監(jiān)控視頻，將監(jiān)控視頻輸入優(yōu)化軟件中進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種食品風(fēng)險預(yù)測方法，該方法包括：將待預(yù)測數(shù)據(jù)輸入食品風(fēng)險預(yù)測模型進(jìn)行風(fēng)險預(yù)測，得到第一風(fēng)險預(yù)測結(jié)果，食品風(fēng)險預(yù)測模型是根據(jù)樣品訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練得到；獲取歷史數(shù)據(jù)集，將第一風(fēng)險預(yù)測結(jié)果與歷史數(shù)據(jù)集進(jìn)行合并處理，得到新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種接觸網(wǎng)作業(yè)數(shù)字化檢測方法及評測系統(tǒng)，屬軌道交通接觸網(wǎng)智能運(yùn)維領(lǐng)域。該方法包括：采集多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，識別數(shù)據(jù)類型并進(jìn)行類型特定的智能處理與特征提??；結(jié)合預(yù)測模型評估未來狀態(tài)或風(fēng)險；應(yīng)用自適應(yīng)評價引擎融合多源信息并動態(tài)調(diào)整策略生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及潛力評估技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種工業(yè)用戶多時間點(diǎn)可調(diào)節(jié)潛力量化評估方法及系統(tǒng)。本發(fā)明基于原始負(fù)荷曲線在每個時間點(diǎn)的方差，設(shè)置每個時間點(diǎn)的噪聲強(qiáng)度系數(shù)；基于原始負(fù)荷曲線在每個時間點(diǎn)的方差、每個時間點(diǎn)的噪聲強(qiáng)度系數(shù)和均值為0、方差為1的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種高差環(huán)境的風(fēng)電場升壓站選址方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及新能源技術(shù)領(lǐng)域，方法考慮了高差環(huán)境例如山地等對升壓站建設(shè)帶來的難度提升，以所有風(fēng)電機(jī)組最小覆蓋元的圓心開始入手，一步一步擴(kuò)大平整地塊的搜尋范圍，保證了升壓站在選址完成...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于電能替代技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于鄉(xiāng)村電能替代技術(shù)的碳減排潛力預(yù)測方法及裝置，該方法包括：獲取鄉(xiāng)村的能源消費(fèi)存量數(shù)據(jù)和電能消耗變量數(shù)據(jù)；基于能源消費(fèi)存量數(shù)據(jù)，構(gòu)建鄉(xiāng)村的能源消費(fèi)量預(yù)測模型，并基于能源消費(fèi)量預(yù)測模型預(yù)測鄉(xiāng)村的能源消費(fèi)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種評估用材林對二氧化碳消減貢獻(xiàn)的方法，涉及林業(yè)碳匯技術(shù)領(lǐng)域，包括樹種的歸一化處理、林木與土壤固碳量計算、碳足跡與土壤呼吸損失以及凈碳貢獻(xiàn)計算等步驟，基于歸一化建模與構(gòu)建動態(tài)參數(shù)庫，通過定義用材林的“生態(tài)端”(木材形成和土壤積碳...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于思維鏈的多模態(tài)協(xié)同數(shù)字人交互方法及相關(guān)設(shè)備，其中方法通過多模態(tài)感知模塊接收用戶輸入的語言、動作及文本信號，結(jié)合歷史對話場景生成思維鏈驅(qū)動的多模態(tài)思維鏈，所述思維鏈動態(tài)綁定語音、動作及表情的時序節(jié)點(diǎn)并定義其語義關(guān)聯(lián)；通過實(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及風(fēng)電機(jī)組技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種葉片氣動效率評估方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，旨在解決柔性葉片氣動效率的評估問題。為此，本申請的葉片氣動效率評估方法，包括：采用預(yù)先構(gòu)建的氣彈模型和葉尖損失系數(shù)數(shù)據(jù)庫，確定最終形變狀態(tài)下的葉片形變量...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及風(fēng)電機(jī)組技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種葉片變形評估方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，旨在解決現(xiàn)有葉片變形評估方法存在計算復(fù)雜、精度有限的問題。為此，本申請的葉片變形評估方法，包括：構(gòu)建考慮葉尖損失的氣彈模型，所述氣彈模型包括氣動模型和結(jié)構(gòu)模型；構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及風(fēng)電機(jī)組技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種葉片變形快速評估方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，旨在解決現(xiàn)有方法的計算過程復(fù)雜、耗時較長的技術(shù)問題。為此，本申請的葉片變形快速評估方法，包括：獲取預(yù)先構(gòu)建的氣彈模型和葉尖損失系數(shù)數(shù)據(jù)庫；基于所述氣彈模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于工程材料疲勞極限測試技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種高溫薄壁件的疲勞極限分布計算方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，所述方法包括：對試樣按編號順序進(jìn)行試樣疲勞試驗(yàn)得到失效結(jié)果，直至得到某個試樣的結(jié)果為失效且試驗(yàn)應(yīng)力值小于在前任意一個未失效的樣本的試驗(yàn)應(yīng)力...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及風(fēng)電機(jī)組技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種葉片載荷評估方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，旨在解決風(fēng)電機(jī)組葉片發(fā)生彈性變形后的載荷評估的問題。為此，本申請的葉片載荷評估方法，所述方法包括：獲取預(yù)先構(gòu)建的氣彈模型和葉尖損失系數(shù)數(shù)據(jù)庫；基于所述氣彈模型和所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種地震?波浪耦合作用下曲線型浮橋優(yōu)化截斷試驗(yàn)方法，涉及浮橋安全服役技術(shù)領(lǐng)域，用于實(shí)現(xiàn)通過截斷模型還原足尺浮橋結(jié)構(gòu)地震?波浪多災(zāi)害環(huán)境下的動力響應(yīng)。方法如下：在計算機(jī)中對曲線型無錨索大型浮橋結(jié)構(gòu)進(jìn)行數(shù)值建模與合理截斷，搭建曲線型無...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種電力行業(yè)票據(jù)融資的智能匹配與優(yōu)化系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、需求分析模塊、智能匹配模塊、風(fēng)險評估模塊、優(yōu)化決策模塊、數(shù)據(jù)存儲模塊、安全防護(hù)模塊。本發(fā)明通過利用大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和優(yōu)化算法，實(shí)現(xiàn)票據(jù)融資的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種充電樁數(shù)據(jù)特征提取方法及系統(tǒng)、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)，該方法先計算特征變量數(shù)據(jù)集中的每種特征變量與數(shù)據(jù)標(biāo)簽之間的最大信息系數(shù)，可以更準(zhǔn)確地評估每種特征變量與數(shù)據(jù)標(biāo)簽之間的相關(guān)性。并且，還通過小波分解將每種特征變量數(shù)據(jù)分解為不同尺...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種自適應(yīng)多專家協(xié)同多模態(tài)情感識別方法及相關(guān)設(shè)備，其中系統(tǒng)包括：特征提取模塊，用于提取情感中圖像、語音和文字三個模態(tài)的初級特征表示；不確定性感知的自適應(yīng)專家分配機(jī)制模塊，用于量化每個模態(tài)的不確定性水平，并獲取每個模態(tài)特征的穩(wěn)定表...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種人工智能算力的運(yùn)算應(yīng)用平臺，包括中央處理模塊、數(shù)據(jù)處理模塊和檢索模塊，檢索模塊包括圖片檢索模塊、視頻檢索模塊和音頻檢索模塊；該發(fā)明中：檢索視頻的時候，通過將視頻分解成視頻題目、視頻片段、視頻圖片和視頻音頻多個路徑進(jìn)行檢索，來...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種客車控制系統(tǒng)的生成方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。所述方法包括：對客車控制系統(tǒng)的開發(fā)流程和測試工作進(jìn)行分解，形成V模型；按照所述V模型的開發(fā)流程，依次完成系統(tǒng)需求分析、系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計、軟件需求細(xì)化、軟件架構(gòu)搭建、軟件詳細(xì)設(shè)計和軟件...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能交互技術(shù)領(lǐng)域，并公開了一種人機(jī)交互方法和裝置、存儲介質(zhì)、人機(jī)交互系統(tǒng)，其中，人機(jī)交互方法包括：每隔第一預(yù)設(shè)時長獲取用戶的表情信息、凝視點(diǎn)和頭部姿態(tài)；在表情信息為預(yù)設(shè)表情時，生成對應(yīng)的指令選擇界面；結(jié)合根據(jù)表情信息、凝視點(diǎn)或頭部...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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