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								      本申請?zhí)岢鲆环N音頻處理方法、裝置、設備、系統(tǒng)和計算機程序產品，該音頻處理設備，包括處理組件，以及分別與處理組件電連接的拾音組件、通信組件；其中拾音組件能夠拾取井下的音頻數(shù)據，音頻數(shù)據包括井下設備在工作過程中產生的工作音頻數(shù)據。處理器能夠對音...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于云計算的會議信息安全監(jiān)管方法及系統(tǒng)，涉及網絡安全技術領域，包括以下步驟：會議信息安全需求分析；安全策略設計與模型構建；會議信息生命周期的安全管理；基于人工智能的安全威脅監(jiān)測與預警；會議信息訪問控制的智能化實現(xiàn)；多方協(xié)作與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度強化學習的調相機多目標協(xié)同控制方法，涉及電網控制技術領域，包括，采集調相機的實時運行數(shù)據，并傳輸至數(shù)據處理中心進行預處理，所述實時運行數(shù)據包括電壓、電流、有功功率以及無功功率；基于預處理后的運行數(shù)據，分析優(yōu)化目標，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于優(yōu)化控制策略的構網型SVG控制穩(wěn)定性分析方法及裝置，涉及優(yōu)化控制技術領域。所述方法在構網型SVG的電壓閉環(huán)控制策略的基礎上，還包括基于去磁環(huán)節(jié)的構網型SVG控制策略，對所述構網型SVG控制策略進行控制參數(shù)整定，并使用整定后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及配電網運行分析技術領域，具體提供了一種考慮線損的有源配電網優(yōu)化調度方法及裝置，包括：將有源配電網的分布式資源預測出力代入預先構建的上層分時電價優(yōu)化模型并求解，得到有源配電網的源荷時序出力特性；將有源配電網的源荷時序出力特性代入有源...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種城市電網中地鐵雜散電流入侵防護方法，具體為：測試獲取城市電網中兩端直接接地及交叉互聯(lián)接地的電纜鎧裝電流數(shù)據；對測試獲取的所有電纜鎧裝電流數(shù)據進行過濾與處理，依次判斷各電纜鎧裝是否為雜散電流入侵關鍵路徑，辨識地鐵雜散電流入侵關...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種服務于居家健康管理用戶的健康咨詢系統(tǒng)，包括：獲取模塊，用于獲取用戶的健康咨詢問題；醫(yī)療問題回復模塊，用于基于所述健康咨詢問題生成自然語言答案；匹配計算模塊，用于計算所述健康咨詢問題中的醫(yī)療實體與所述用戶HIS信息的醫(yī)療實體的匹...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種三維復合負泊松比單胞結構、超材料及設計方法，包括兩個相互垂直設置的內凹單元，所述內凹單元包括形狀相同但大小不同的外部內凹單元和內部內凹單元，所述內部內凹單元位于外部內凹單元的內部，且外部內凹單元的每個角與內部內凹單元的每個角...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種衰老過程的核心分子的分析方法、裝置、設備、介質，涉及衰老分析技術領域。該方法包括：獲取原始數(shù)據，將原始數(shù)據分為對照組和多個實驗組，并對原始數(shù)據進行預處理；對預處理后的原始數(shù)據進行衰老模式聚類，獲得聚類結果；對每個聚類模式進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N車輛告警方法及系統(tǒng)；所述車輛告警方法包括：實時獲取多個傳感器數(shù)據，并基于當前車輛行駛場景匹配對應的數(shù)據融合算法，以通過匹配的數(shù)據融合算法對多個傳感器數(shù)據進行融合處理，獲得目標融合數(shù)據；其中，多個傳感器數(shù)據至少包括車輛數(shù)據和駕駛...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種智能貨運編隊的前車定位方法及裝置。所述方法包括以下步驟：分別獲取安裝在本車上的相機和激光雷達輸出的視頻圖像和數(shù)據點云；將所述視頻圖像輸入到2D目標檢測模型，得到目標類別和目標檢測框數(shù)據；根據目標類別確定前車的目標檢測框，并基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于多模態(tài)大模型的路側事件理解方法，該方法包括獲取實時交通場景圖像；基于實時交通場景圖像和系統(tǒng)指令利用多模態(tài)大模型獲得關鍵區(qū)域；基于關鍵區(qū)域和實時交通場景圖像利用視覺識別模型生成視覺提示信息，視覺識別模型包括開放世界目標檢測模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖像特征的細粒度霧霾濃度估計方法和裝置，該方法包括下述步驟：獲取霧霾圖像和PM2.5濃度真實測量值的匹配數(shù)據集冰進行數(shù)據預處理；其次通過并行計算獲取樣本圖像的暗通道分布圖與色彩衰減特征圖；在此基礎上構建雙分支深度學習架構...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像檢測技術領域，尤其涉及一種基于多域融合的圖像篡改檢測方法，該方法包括：將待檢測圖像進行預處理，得到多個域中的每個所述域的檢測圖塊集，其中，所述域為轉換域；對每個所述域的檢測圖塊集進行編碼，得到編碼后的特征圖；對所述編碼后的特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及PCB板標定技術領域，公開了一種基于視覺標定的PCB板加工糾偏方法及系統(tǒng)，一種基于視覺標定的PCB板加工糾偏方法，包括以下步驟：步驟S101，根據PCB板的邊界圖像特征點、攝像機的內參矩陣和畸變參數(shù)，通過幾何投影方程獲得第一標定參...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種皮膚病變分類模型的訓練方法、分類方法及系統(tǒng)，其中，該訓練方法獲取皮膚訓練圖像；將所述皮膚訓練圖像輸入至皮膚病變分類模型中進行分類，得到所述皮膚病變分類模型每個分類器輸出的分類預測值，以及每個所述分類器的分類器權重；根據所有所...
								
            
							
            
							
						
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								      結合超像素分割和融合的SAR圖像目標檢測方法、裝置，該方法包括：輸入SAR圖像；將SAR圖像均勻分割為預設數(shù)量的初始超像素區(qū)域，并以每個初始超像素區(qū)域的中心點作為初始聚類中心；基于局部熵和灰度分布的聯(lián)合概率分布，更新聚類中心；根據自適應像素...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種醫(yī)學圖像分割方法、裝置、計算機設備和存儲介質。所述方法包括：通過在插值一致性訓練框架的師生模型基礎上引入KAN模塊，構建師生模型中包含級聯(lián)卷積編碼器、級聯(lián)KAN編碼器、級聯(lián)KAN解碼器和級聯(lián)卷積解碼器的醫(yī)學圖像分割網絡。本發(fā)明...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多模態(tài)擴散模型的視覺誘發(fā)腦信號解碼方法及系統(tǒng)，該方法能夠從fMRI信號中重建高分辨率圖像，并生成描述性文本。該方法通過輕量級回歸模型將fMRI信號映射到圖像?文本細節(jié)潛在特征空間，以及CLIP模型的圖像?文本高級語義特征空間...
								
            
							
            
							
						
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								      基于分形規(guī)則重建樹狀根植物纖維根三維矢量構型方法，針對待重建植物，進行植物根系的生長數(shù)據采集，獲取該種植物根系的原始圖像數(shù)據集；構建機器標注模型對原始圖像數(shù)據集內的圖像進行機器標注，參考機器標注的圖像對原始圖像數(shù)據集進行人工精確標注；將標注...
								
            
							
            
							
						
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