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								      本發(fā)明公開了一種基于元路徑與屬性增強(qiáng)的自監(jiān)督異質(zhì)圖對(duì)比學(xué)習(xí)方法，包括以下步驟：1)根據(jù)異質(zhì)圖選定目標(biāo)節(jié)點(diǎn)及其對(duì)應(yīng)的元路徑；2)針對(duì)節(jié)點(diǎn)特征編碼目標(biāo)節(jié)點(diǎn)得到多個(gè)嵌入，提取目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的自身語(yǔ)義特征；3)針對(duì)路徑特征編碼目標(biāo)節(jié)點(diǎn)得到多個(gè)嵌入，提取元...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及知識(shí)圖譜應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種適用于智能運(yùn)維領(lǐng)域知識(shí)圖譜的知識(shí)抽取算法，包括：獲取運(yùn)維過(guò)程中的歷史記錄數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù)；采用基于BERT?BiGRU?CRF的實(shí)體識(shí)別模型對(duì)所述原始數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)鍵實(shí)體抽取，并進(jìn)行同義詞處理以進(jìn)行數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多目標(biāo)效益評(píng)估的鄉(xiāng)村河流緩沖帶參數(shù)優(yōu)化方法，基于多維協(xié)同優(yōu)化理論框架，系統(tǒng)集成決策變量集、目標(biāo)函數(shù)集與約束條件體系三類核心要素，構(gòu)建具有多維耦合關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)的鄉(xiāng)村河流緩沖帶技術(shù)參數(shù)優(yōu)化模型，根據(jù)鄉(xiāng)村河流緩沖帶多目標(biāo)融合效益評(píng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的注塑生產(chǎn)工藝參數(shù)優(yōu)化方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及工藝優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域。該基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的注塑生產(chǎn)工藝參數(shù)優(yōu)化方法包括：基于注塑生產(chǎn)工藝參數(shù)優(yōu)化的目標(biāo)確定適應(yīng)度函數(shù)，適應(yīng)度函數(shù)為生產(chǎn)周期和能耗的加權(quán)和，基于適應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于三維地籍模型的林地修復(fù)與碳匯管理系統(tǒng)及方法，通過(guò)三維地籍模型整合地表林權(quán)、地下空間權(quán)及區(qū)塊鏈信息管理權(quán)，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)采集林木生物量、土壤碳庫(kù)數(shù)據(jù)，并依托區(qū)塊鏈多鏈架構(gòu)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存證與碳積分交易。本方案解決了傳統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種多項(xiàng)目間人員借調(diào)方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及人員價(jià)值管理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：對(duì)多項(xiàng)目中的預(yù)設(shè)項(xiàng)目的人員借調(diào)申請(qǐng)進(jìn)行分析，生成借調(diào)需求數(shù)據(jù)；根據(jù)借調(diào)需求數(shù)據(jù)對(duì)人才信息庫(kù)中的人員進(jìn)行價(jià)值核算，獲得人員價(jià)值核算結(jié)果，人...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書實(shí)施例提供了一種基于智能合約和AI的施工數(shù)據(jù)自動(dòng)審核方法及系統(tǒng)，其中，方法包括：獲取施工數(shù)據(jù)，對(duì)所述施工數(shù)據(jù)進(jìn)行智能合約審核，判斷所述施工數(shù)據(jù)是否符合預(yù)設(shè)的施工進(jìn)度標(biāo)準(zhǔn)，并根據(jù)判斷結(jié)果確定是否批準(zhǔn)施工進(jìn)度；采用計(jì)算機(jī)視覺對(duì)所述施工數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及跨境電商物流訂單管理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于大數(shù)據(jù)的跨境電商物流訂單管理方法及系統(tǒng)。首先，獲取當(dāng)前跨境電商訂單和當(dāng)前訂單信息；然后，將有效當(dāng)前跨境電商訂單中的訂單產(chǎn)品信息輸入至訂單重要性評(píng)估公式，得到當(dāng)前跨境電商訂單重要度；根據(jù)當(dāng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種參數(shù)調(diào)整方法、裝置和電子設(shè)備。其中，該方法包括：響應(yīng)于接收到產(chǎn)品調(diào)整指令，獲取待調(diào)整產(chǎn)品的產(chǎn)品類型；響應(yīng)于產(chǎn)品類型為預(yù)設(shè)類型，獲取待調(diào)整產(chǎn)品的產(chǎn)品標(biāo)識(shí)和產(chǎn)品參數(shù)，其中，預(yù)設(shè)類型用于表征在待調(diào)整產(chǎn)品的產(chǎn)品參數(shù)發(fā)生變化后，新的待...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N電商平臺(tái)的報(bào)價(jià)數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及電商平臺(tái)技術(shù)領(lǐng)域。一種電商平臺(tái)的報(bào)價(jià)數(shù)據(jù)處理方法，包括：重置商家用戶對(duì)應(yīng)的報(bào)價(jià)服務(wù)狀態(tài)，以獲取商家用戶的報(bào)價(jià)數(shù)據(jù)，其中報(bào)價(jià)數(shù)據(jù)包括商品類目信息；通過(guò)預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)處理模型對(duì)報(bào)價(jià)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種業(yè)務(wù)組合推薦方法、裝置及計(jì)算機(jī)設(shè)備。其中，該方法包括：獲取多個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，業(yè)務(wù)場(chǎng)景中包括一個(gè)或多個(gè)業(yè)務(wù)組；獲取第一概率矩陣和第二概率矩陣，其中，第一概率矩陣用于表示目標(biāo)用戶對(duì)不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景的感興趣程度，第二概率矩陣用于表示目標(biāo)用...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N利用瀏覽器插件進(jìn)行商品推薦的方法和裝置，所述方法包括：根據(jù)用戶輸入的搜索數(shù)據(jù)從電商平臺(tái)服務(wù)器中獲取對(duì)應(yīng)的商品數(shù)據(jù)；利用商品數(shù)據(jù)生成對(duì)應(yīng)的頁(yè)面組件，其中，頁(yè)面組件綁定有監(jiān)聽事件；在瀏覽器根據(jù)搜索數(shù)據(jù)加載搜索結(jié)果頁(yè)時(shí)，利用瀏覽器插...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，揭露了一種基于圖像修復(fù)技術(shù)的古籍文獻(xiàn)插圖修復(fù)系統(tǒng)，該系統(tǒng)中包括：對(duì)原始古籍文獻(xiàn)插圖進(jìn)行背景噪聲去除，得到預(yù)處理后的圖像，基于雙分支深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對(duì)預(yù)處理后的圖像及破損區(qū)域掩膜進(jìn)行并行修復(fù)處理，以得到結(jié)構(gòu)修復(fù)圖和紋理...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及圖像增強(qiáng)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于魚鷹優(yōu)化算法的礦井圖像細(xì)節(jié)增強(qiáng)方法，包括，構(gòu)建基于殘差學(xué)習(xí)的圖像細(xì)節(jié)增強(qiáng)模型，對(duì)能量函數(shù)Y(z)進(jìn)行重新設(shè)計(jì)；通過(guò)縮放后的圖像與原始圖像的差異提取初始?xì)埐畈糠郑焕敏~鷹優(yōu)化算法改進(jìn)匹配方法來(lái)尋...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖像識(shí)別的車廂移動(dòng)定位與速度測(cè)量方法，包括在鐵路貨運(yùn)站臺(tái)設(shè)置的攝像機(jī)，攝像機(jī)連接圖像處理服務(wù)器，在車廂進(jìn)入站臺(tái)圖像采集區(qū)后攝像機(jī)獲取經(jīng)過(guò)車廂的連續(xù)圖像，所述方法包括車廂速度測(cè)量和車廂移動(dòng)定位：第一步、將所述連續(xù)圖像按照間...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種基于多模態(tài)大模型的數(shù)字人生成方法，包括：構(gòu)建數(shù)字人基礎(chǔ)模型；生成結(jié)構(gòu)化訓(xùn)練集；生成支持多通道交互的問(wèn)答模型；輸出用戶問(wèn)題的語(yǔ)義回答，對(duì)語(yǔ)義回答的文本情感傾向進(jìn)行提取，輸出情感強(qiáng)度參數(shù)；生成面部肌肉運(yùn)動(dòng)軌跡數(shù)據(jù)，根據(jù)面部肌肉運(yùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種三維虛擬場(chǎng)景的渲染方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。其中，該方法應(yīng)用于第一設(shè)備，該方法包括：獲取待渲染場(chǎng)景的渲染圖和第一深度信息；渲染圖用于指示待渲染場(chǎng)景中的環(huán)境場(chǎng)景，第一深度信息用于指示待渲染場(chǎng)景中包含的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種開放詞匯目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法、應(yīng)用方法及電子設(shè)備，屬于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，其訓(xùn)練方法包括：構(gòu)建初始開放詞匯目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，初始開放詞匯目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)包括待訓(xùn)練的圖像編碼器、檢測(cè)頭和區(qū)域分類模塊；根據(jù)圖像訓(xùn)練樣本對(duì)圖像編碼器進(jìn)行多...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種水下目標(biāo)檢測(cè)方法及裝置。其中，該方法包括：獲取第一水下圖像；利用水下目標(biāo)檢測(cè)模型對(duì)第一水下圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，得到第一水下圖像對(duì)應(yīng)的第一顯著圖，并依據(jù)第一顯著圖確定第一水下圖像內(nèi)的第一顯著性目標(biāo)，其中，第一顯著圖內(nèi)各個(gè)像素點(diǎn)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于機(jī)器視覺的盲道檢測(cè)方法及系統(tǒng)，其中，方法包括：獲取基于對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)充數(shù)據(jù)訓(xùn)練好的多視角檢測(cè)模型，其中，多視角檢測(cè)模型包括多尺度提取模塊、聯(lián)合融合模塊、交叉定位模塊、互補(bǔ)細(xì)化模塊及視圖重排模塊；將待檢測(cè)圖像輸入輕量編碼器形式...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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