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								      一種基于改進RT?DETR的麥穗自動檢測與計數(shù)方法，步驟包括：1)采集麥田小麥視頻；2)在FasterNet結構中引入SENetV2注意力機制，構建一個新的特征提取模塊FasterSEV2；3)用FasterSEV2代替RT?DETR的主干...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種機器人抓取姿態(tài)預測方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，涉及機器人視覺領域。所述方法包括以物體圖像和隱含意圖的文本指令為輸入，以明確意圖的文本指令為期望輸出，對意圖推理模型進行訓練；以物體圖像和明確意圖的文本指令為輸入，以區(qū)域分割圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于低帶寬端邊協(xié)同視覺檢測方法及系統(tǒng)，涉及視覺檢測技術領域。該基于低帶寬端邊協(xié)同視覺檢測方法及系統(tǒng)，包括S1.識別目標邊界框及類別標簽，將邊界框覆蓋區(qū)域劃分為語義關鍵塊，非邊界框區(qū)域劃分為背景塊；S2.通過高可靠通信信道優(yōu)先傳輸語...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種退役風機的處理方法、裝置及設備，涉及風機技術領域和三維模型技術領域。該方法包括：接收退役風機的至少一種類型的待處理部件的部件參數(shù)后，確定并展示每一待處理部件所對應的部件三維模型；接收退役風機所對應的安置類型之后，確定匹配...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于物理散射模型引導的SAR圖像生成方法，包含物理引導的特征調(diào)制、屬性散射中心特征約束及生成網(wǎng)絡訓練。物理引導的特征調(diào)制通過設計多尺度注意力模塊PMA，將俯仰角參數(shù)化編碼與多尺度卷積融合，動態(tài)增強關鍵散射特征，補償俯仰角變化導...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像技術領域，尤其是涉及一種基于深度學習和邊緣檢測的圖像矢量化方法及系統(tǒng)，所述方法，包括獲取家電模塊的圖像數(shù)據(jù)，并對獲取的圖像數(shù)據(jù)進行預處理；將預處理后的圖像數(shù)據(jù)作為輸入構建邊緣檢測模型，對邊緣檢測模型輸出的邊緣概率圖進行優(yōu)化處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于水下圖像處理和裂縫檢測技術領域，具體說是一種水電站大壩水下裂縫圖像定位方法，包括以下步驟：采集大壩表面裂縫的圖像數(shù)據(jù)并獲取關鍵圖像；對采集到的水下圖像進行預處理，采用基于YOLOv9的裂縫目標檢測網(wǎng)絡對預處理后的圖像進行裂縫區(qū)域的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于改進YOLOv8n?seg模型的鋼索表面磨損檢測方法及裝置，涉及鋼索表面磨損檢測領域，該方法包括采集鋼索表面圖像并標注真實磨損區(qū)域與程度，構建磨損圖像數(shù)據(jù)集；改進YOLOv8n?seg模型結構，以自適應核卷積模塊替代主干...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于改進YOLOv8n模型的鋼絲繩缺陷檢測方法及裝置，涉及圖像識別領域，方法包括：將待檢測的鋼絲繩圖像作為輸入，利用訓練好的改進YOLOv8n模型，得到鋼絲繩缺陷檢測結果；其中，改進YOLOv8n模型包括改進骨干網(wǎng)絡和改進頸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了激勵新就業(yè)群體參與社區(qū)治理的系統(tǒng)及方法，屬于智慧社區(qū)級社區(qū)治理技術領域，本發(fā)明要解決的技術問題為如何激勵外賣員、快遞員參與到基層治理中，將這一群體轉(zhuǎn)化為社區(qū)治理的“移動眼睛”和“即時信息源”，技術方案為：包括用戶端、社區(qū)管理平臺...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及知識追蹤技術領域，尤其涉及一種基于多模態(tài)輔助信息抽取的知識追蹤方法和系統(tǒng)，方法包括獲取學習交互數(shù)據(jù)、包含試題的圖文信息的試題數(shù)據(jù)和各個試題對應的逐步求解過程，進行輔助特征抽取得到輔助信息集合；構建基于輔助信息集合嵌入的知識追蹤模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種用于新能源基地的容量配置的方法，包括搭建所述新能源基地相關的模型。設置與所述新能源基地模型相關的初始數(shù)據(jù)、第一運行成本。根據(jù)所述初始數(shù)據(jù)、第一運行成本，計算所述相關模型的第一容量配置。分析所述第一容量配置數(shù)據(jù)得到評估結果，完...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多智能體強化學習的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)及其方法，涉及農(nóng)業(yè)管理技術領域，數(shù)據(jù)采集模塊，用于設置數(shù)據(jù)采集的設備監(jiān)測組；人員動態(tài)管理模塊，用于建立三維空間坐標系，通過定位裝置標記人員動向，并監(jiān)管重要區(qū)域的安全；種植動態(tài)規(guī)劃模塊，用于建立...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于市場智能推廣調(diào)研營銷的數(shù)據(jù)分析管理系統(tǒng)，本發(fā)明涉及市場營銷數(shù)據(jù)管理技術領域。該基于市場智能推廣調(diào)研營銷的數(shù)據(jù)分析管理系統(tǒng)，通過設置有對多渠道數(shù)據(jù)進行提取分類，提取數(shù)據(jù)設定用戶層級劃分和意向優(yōu)先級的評判確定出受眾的產(chǎn)品類型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于水資源監(jiān)測的技術領域，具體為一種基于自動監(jiān)測網(wǎng)的城市水環(huán)境質(zhì)量評價考核方法，包含水質(zhì)監(jiān)測模塊，參數(shù)預處理模塊，綜合質(zhì)量計算模塊，水質(zhì)分析模塊，長效管理模塊和閉環(huán)優(yōu)化模塊；本發(fā)明通過生態(tài)影響動態(tài)分配參數(shù)權重，避免傳統(tǒng)固定權重導致的評...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種復雜氣象環(huán)境下飛行器數(shù)字孿生態(tài)勢推演與風險評估方法，屬于數(shù)據(jù)處理技術領域，該復雜氣象環(huán)境下飛行器數(shù)字孿生態(tài)勢推演與風險評估方法包括采集處理天氣數(shù)據(jù)，涵蓋風向、風速等參數(shù)；獲取飛行器性能參數(shù)并建庫；輸入解析飛行計劃。通過建立包含...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于深度學習的水利工程安全風險預警方法，S1、獲取高流速回注井的監(jiān)測數(shù)據(jù)，并進行歸一化處理；S2、基于凱萊流形模糊推理算法，構建模糊邏輯推理模型，確定初始推理路徑；S3、基于滲流拉格朗日優(yōu)化模型，在高維凱萊流形空間內(nèi)優(yōu)化推理路徑...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多智能體技術的大型灌區(qū)節(jié)水數(shù)字調(diào)度方法；方法通過采集灌區(qū)內(nèi)的全要素數(shù)據(jù)信息，包括水文水質(zhì)、植物蓄水灌溉、土壤墑情和氣象監(jiān)測等，并更新到預先建立的反應型多智能體網(wǎng)絡中；所述反應型多智能體網(wǎng)絡由多個智能體組成，它們之間數(shù)據(jù)信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了抽水蓄能電站洞外控制網(wǎng)構建方法、系統(tǒng)、設備和介質(zhì)，涉及點位數(shù)據(jù)處理技術領域，根據(jù)洞外地形特征，通過獲取多源地形數(shù)據(jù)，將多個因素集成到一個統(tǒng)一的評估框架中，為控制網(wǎng)布局提供了全面的參考依據(jù)，并且考慮地形特征和多因素權重,進行控制網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種農(nóng)產(chǎn)品種植規(guī)劃方法及系統(tǒng)，方法包括獲取目標種植區(qū)域的多維度數(shù)據(jù)，基于多維度數(shù)據(jù)計算可種植農(nóng)作物的與目標種植區(qū)域的綜合適配度，根據(jù)綜合適配度選取目標農(nóng)作物；獲取目標農(nóng)作物的預測產(chǎn)量，基于預測產(chǎn)量，計算預測收益；深度融合綜合適配...
								
            
							
            
							
						
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