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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于Retinex理論的低光照?qǐng)D像增強(qiáng)方法，隸屬低光照?qǐng)D像增強(qiáng)領(lǐng)域。該方法以Retinex理論為依托，展開(kāi)三方面創(chuàng)新：搭建雙分支分解網(wǎng)絡(luò)DecomNet，實(shí)現(xiàn)光照與反射分量的精準(zhǔn)解耦；引入擴(kuò)散模型為反射分量去噪，并借助自約束一...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種基于毫米波雷達(dá)的無(wú)線(xiàn)非模態(tài)感知方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。涉及毫米波雷達(dá)感知領(lǐng)域，該方法包括：通過(guò)毫米波雷達(dá)獲取目標(biāo)點(diǎn)云，作為無(wú)線(xiàn)非模態(tài)感知的采集方式，目標(biāo)點(diǎn)云對(duì)檢測(cè)對(duì)象的成像不全；確定目標(biāo)點(diǎn)云的幾何特征；依據(jù)目標(biāo)點(diǎn)云的多視角...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于Stein變分推理的圖像重建方法和裝置。本方法為：1)設(shè)置i＝N，預(yù)先確定一組數(shù)
							  2025-10-07
							
            
						
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								      本發(fā)明涉及專(zhuān)家反饋驅(qū)動(dòng)的政府采購(gòu)智能輔助評(píng)標(biāo)系統(tǒng)，包括：招標(biāo)文件分析模塊；投標(biāo)文件處理模塊；專(zhuān)家評(píng)審注釋模塊；以及評(píng)審模型及其優(yōu)化模塊；招標(biāo)文件分析模塊、投標(biāo)文件處理模塊、專(zhuān)家評(píng)審注釋模塊、評(píng)審模型及其優(yōu)化模塊之間的數(shù)據(jù)互通。著重強(qiáng)化專(zhuān)家評(píng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種負(fù)荷建模方法、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，電子設(shè)備獲取用電設(shè)施的歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)，可視化歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)得到負(fù)荷曲線(xiàn)，該負(fù)荷曲線(xiàn)用于指示用電設(shè)施的負(fù)荷和時(shí)間之間的關(guān)系。之后，電子設(shè)備劃分負(fù)荷曲線(xiàn)得到多個(gè)周期曲線(xiàn)，并根據(jù)多個(gè)周期曲線(xiàn)建立用...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及一種圖像顯示方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)與電子設(shè)備，涉及電子技術(shù)領(lǐng)域。包括：響應(yīng)于對(duì)無(wú)限區(qū)域中的矢量圖的圖像切換操作，對(duì)所述矢量圖對(duì)應(yīng)的第一矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到經(jīng)過(guò)所述圖像切換操作之后的第二矢量數(shù)據(jù)；所述無(wú)限區(qū)域包括屏幕顯示區(qū)域與所述屏...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)合固體的應(yīng)力參數(shù)預(yù)測(cè)方法，該方法包括：獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在訓(xùn)練集上的當(dāng)前損失值；當(dāng)前損失值小于預(yù)設(shè)損失值時(shí)，保存訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；獲取訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在測(cè)試集上的當(dāng)前絕對(duì)百分比誤差、當(dāng)前均方根誤差和當(dāng)前決定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于Python和Mayavi的公路勘測(cè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)處理方法，實(shí)測(cè)特征點(diǎn)，整理為三維特征線(xiàn)和特征點(diǎn)數(shù)據(jù)；根據(jù)項(xiàng)目是否具備LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)，采用不同策略生成分幅范圍框并通過(guò)緩沖區(qū)分析確定最終分幅范圍；利用Python對(duì)特征點(diǎn)和特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及氣候數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種氣候數(shù)據(jù)校正方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取第一待訂正數(shù)據(jù)；對(duì)第一待訂正數(shù)據(jù)進(jìn)行第一篩選操作，得到第一篩選結(jié)果，并生成三通道特征數(shù)據(jù)；將三通道特征數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練好的第一訂正網(wǎng)絡(luò)模型中，獲取三通道特征數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種放射源搜尋方法與系統(tǒng)，屬于機(jī)器人搜尋技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：構(gòu)建搜尋環(huán)境對(duì)應(yīng)的柵格地圖；基于所述柵格地圖，利用傳感器觀(guān)測(cè)放射源的輻射數(shù)據(jù)，得到觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)；利用改進(jìn)后的粒子濾波算法對(duì)觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以估計(jì)放射源位置；根據(jù)估計(jì)出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于人工智能的企業(yè)碳足跡高效追蹤和計(jì)量的系統(tǒng)，涉及環(huán)境保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和傳感器實(shí)時(shí)采集企業(yè)運(yùn)營(yíng)中的能源消耗、物流運(yùn)輸、廢棄物處理及辦公活動(dòng)數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)傳輸模塊，采用加密通信協(xié)議和低功耗廣域網(wǎng)技術(shù)傳...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種數(shù)據(jù)采集方法、裝置、介質(zhì)及電子設(shè)備。該方法包括：獲取當(dāng)前打開(kāi)的網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面的頁(yè)面元素以及與網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面對(duì)應(yīng)的標(biāo)記數(shù)據(jù)，并利用標(biāo)記數(shù)據(jù)標(biāo)記對(duì)應(yīng)的頁(yè)面元素；按照目標(biāo)格式保存頁(yè)面元素，目標(biāo)格式包括網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面的頁(yè)面標(biāo)識(shí)和元...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種用戶(hù)界面元素識(shí)別方法、裝置、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：對(duì)資源文件、代碼文件和資源請(qǐng)求信息進(jìn)行解析得到至少一個(gè)第一目標(biāo)元素標(biāo)識(shí)和對(duì)應(yīng)的第一目標(biāo)元素屬性信息；對(duì)加載完成的用戶(hù)界面進(jìn)行畫(huà)面截取得到用戶(hù)界面圖像，對(duì)用戶(hù)界面...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于分布式內(nèi)存的流水線(xiàn)檢查點(diǎn)實(shí)現(xiàn)與故障恢復(fù)方法及系統(tǒng)，屬于跨中心流水線(xiàn)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：將跨數(shù)據(jù)中心流水線(xiàn)劃分為若干個(gè)子流水線(xiàn)，并分別在集群中對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)中心上執(zhí)行；在子流水線(xiàn)執(zhí)行結(jié)束時(shí)，獲取當(dāng)前檢查點(diǎn)的Arrow格式數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種資源更新方法、電子裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，應(yīng)用于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。方法包括獲取車(chē)輛系統(tǒng)中的待更新應(yīng)用的資源包，基于資源包，更新所述待更新應(yīng)用?？蓪?shí)現(xiàn)車(chē)輛系統(tǒng)中應(yīng)用和應(yīng)用之間的隔離，快速獲取待更新應(yīng)用的資源包，基于已獲取的資源...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于PLM系統(tǒng)的搜索方法，包括以下步驟：首先用戶(hù)在搜索框中輸入關(guān)鍵詞，PLM系統(tǒng)動(dòng)態(tài)顯示匹配結(jié)果，顯示匹配的分類(lèi)和數(shù)量；用戶(hù)先點(diǎn)擊預(yù)覽按鈕，對(duì)匹配結(jié)果進(jìn)行預(yù)覽，顯示符合關(guān)鍵字的類(lèi)型及匹配數(shù)量，然后用戶(hù)點(diǎn)擊切換按鈕，通過(guò)切換不同分類(lèi)以得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢隽艘环N基于人機(jī)共融策略的外骨骼系統(tǒng)助力控制方法及裝置，該方法包括：通過(guò)多種類(lèi)型的設(shè)備采集人體和外骨骼系統(tǒng)的基礎(chǔ)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，初始化外骨骼系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)；基于基礎(chǔ)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)構(gòu)建人機(jī)共融動(dòng)力學(xué)模型；以人機(jī)共融動(dòng)力學(xué)模型為基礎(chǔ)，通過(guò)EKF算法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于探地雷達(dá)的管線(xiàn)深度及半徑估計(jì)方法，本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)從管線(xiàn)回波圖像中一次性全面提取管線(xiàn)的位置、深度和半徑信息，從而為實(shí)際工程應(yīng)用提供技術(shù)支持。尤為重要的是，本發(fā)明能夠同時(shí)精確獲取管線(xiàn)的深度和半徑信息，這一點(diǎn)在現(xiàn)有技術(shù)中是難以...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于用電信息采集數(shù)據(jù)分析電壓互感器計(jì)量誤差方法，所述方法包括，步驟1，建立明確量對(duì)電壓互感器的角差和比差的影響模型，步驟2，用信號(hào)采集裝置對(duì)電壓互感器的計(jì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集；步驟3，由信號(hào)采集裝置對(duì)實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)做出數(shù)據(jù)模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種對(duì)線(xiàn)路負(fù)載率靈敏度指標(biāo)的斷面功率越限預(yù)警的方法及系統(tǒng)，其中方法包括：讀取電網(wǎng)狀態(tài)，選取關(guān)注斷面的線(xiàn)路狀態(tài)，確定各組成線(xiàn)路的有功功率Pi和額定功率PiN；基于各組成線(xiàn)路的有功功率P<...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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