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								      本申請(qǐng)涉及一種智能家居控制界面的交互方法。所述方法包括：在空間配置界面展示第一設(shè)備類型的第一設(shè)備卡片和第二設(shè)備類型的第二設(shè)備卡片；響應(yīng)于空間配置界面中使第一設(shè)備卡片靠近第二設(shè)備卡片的控制指令，若第一設(shè)備卡片和第二設(shè)備卡片均未被分配，根據(jù)第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于對(duì)話模型的互動(dòng)娛樂(lè)對(duì)話方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。方法包括：接收用戶在互動(dòng)娛樂(lè)內(nèi)容中輸入的當(dāng)前對(duì)話信息；從預(yù)設(shè)的互動(dòng)歷史記錄存儲(chǔ)模塊中，檢索與當(dāng)前對(duì)話信息相關(guān)的用戶互動(dòng)行為數(shù)據(jù)和事實(shí)性數(shù)據(jù)，得到歷史記錄檢索...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于量子協(xié)同優(yōu)化驅(qū)動(dòng)的分布式光纖盲源分析方法及系統(tǒng)，涉及城市地下管網(wǎng)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括：依據(jù)在城市地下管網(wǎng)布設(shè)的分布式光纖傳感器，采集地下管網(wǎng)沿線的振動(dòng)信號(hào)；通過(guò)將盲源分離問(wèn)題轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問(wèn)題，構(gòu)造量子哈密頓函數(shù)，并利用改進(jìn)的量子...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于量子支持向量機(jī)的分布式光纖盲源分析方法及系統(tǒng)，涉及分布式光纖傳感技術(shù)與量子計(jì)算領(lǐng)域，包括：通過(guò)在城市地下供水管網(wǎng)上布設(shè)分布式光纖傳感器，采集多維光纖信號(hào)；基于所述多維光纖信號(hào)，結(jié)合量子支持向量機(jī)、稀疏表示、深度學(xué)習(xí)和多模態(tài)數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及鋼結(jié)構(gòu)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)一種鋼結(jié)構(gòu)設(shè)備基座的環(huán)氧樹(shù)脂澆注墊片及其計(jì)算方法，墊片，包括環(huán)氧樹(shù)脂膠注墊片、海綿條、頂升螺栓和緊固螺栓，環(huán)氧樹(shù)膠注墊片外側(cè)設(shè)有海綿條，環(huán)氧樹(shù)脂膠注墊片通過(guò)頂升螺栓和緊固螺栓進(jìn)行固定。方法：確認(rèn)設(shè)備重量、螺栓數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種核反應(yīng)堆的燃料棒傳熱數(shù)值計(jì)算方法和裝置，屬于核領(lǐng)域。該方法包括：根據(jù)燃料棒的當(dāng)前時(shí)間步的界面初值和各節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前時(shí)間步的溫度初值，確定燃料棒的各節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前時(shí)間步的溫度計(jì)算值；在各節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前時(shí)間步的溫度計(jì)算值滿足溫度收斂條...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種水汽預(yù)報(bào)模型的訓(xùn)練方法、使用方法及相關(guān)裝置，方法包括：獲取目標(biāo)研究區(qū)域的多源氣象數(shù)據(jù)；對(duì)所述多源氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到預(yù)處理后的多源氣象數(shù)據(jù)；利用預(yù)設(shè)的空間網(wǎng)格劃分規(guī)則對(duì)所述目標(biāo)研究區(qū)域進(jìn)行空間網(wǎng)格劃分，得到若干...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)支撐的智能鍵合銅絲加工控制方法及系統(tǒng)，其包括通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備實(shí)時(shí)采集鍵合銅絲加工過(guò)程中的多源數(shù)據(jù)，將多源數(shù)據(jù)上傳至云端大數(shù)據(jù)平臺(tái)，基于預(yù)設(shè)的加工質(zhì)量評(píng)價(jià)模型對(duì)加工工序進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估，生成加工狀態(tài)評(píng)估結(jié)果；若加工...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于虛擬交互技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)多通道低延遲云渲染交互方法及系統(tǒng)，該方法包括：建立客戶端與云渲染服務(wù)器之間的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)連接；客戶端根據(jù)本地的定位算法生成變換矩陣；云渲染服務(wù)器根據(jù)變換矩陣，更新虛擬場(chǎng)景中的虛擬相機(jī)位姿；云渲染服務(wù)器根據(jù)虛擬相機(jī)位...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種圖像恢復(fù)方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，首先通過(guò)坐標(biāo)感知注意力模塊增強(qiáng)位置信息并捕捉局部細(xì)節(jié)特征，再基于分層特征恢復(fù)模塊中構(gòu)建的密集跳躍連接的DenseHourglass結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)提示機(jī)制彌補(bǔ)多次下采樣過(guò)程中丟失的局部...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于幾何信息的立體匹配方法、裝置、網(wǎng)絡(luò)、設(shè)備及介質(zhì)，采用多尺度聚合模塊捕捉并融合多尺度的幾何信息，增強(qiáng)立體匹配精度，再構(gòu)建基于幾何傳播機(jī)制的增強(qiáng)幾何信息的相關(guān)性體積模塊，將幾何尺度信息跨尺度傳播與放大，使得通過(guò)學(xué)習(xí)到的邊緣特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種電力桿塔點(diǎn)云數(shù)據(jù)的對(duì)稱面構(gòu)建系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)包括：原始點(diǎn)云選取模塊，用于在電力桿塔的點(diǎn)云全體中，選取部分點(diǎn)云作為原始點(diǎn)云A；平面構(gòu)建模塊，用于在原始點(diǎn)云A內(nèi)選取不共線的三點(diǎn)來(lái)構(gòu)建平面S；鏡像點(diǎn)云構(gòu)建模塊，用于以平面S為對(duì)稱面...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種動(dòng)態(tài)壓縮圖像的方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法為獲取待處理圖像的縮略圖、第一尺寸相同的第一數(shù)量個(gè)第一子圖以及目標(biāo)閱讀順序；針對(duì)第一數(shù)量個(gè)第一子圖中各第一子圖，獲取第一比例和第二比例，第一比例為第...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝藞D像處理方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取待處理圖像的復(fù)雜度等級(jí)，以及在待處理圖像中生成多個(gè)初始聚類中心；基于復(fù)雜度等級(jí)和多個(gè)初始聚類中心，將待處理圖像的像素點(diǎn)進(jìn)行分配，得到多個(gè)聚類簇；為每一聚類簇重新確定出第一聚類中心，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種目標(biāo)檢測(cè)方法、裝置、電子終端及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，目標(biāo)檢測(cè)方法包括：確定檢測(cè)目標(biāo)對(duì)應(yīng)的檢測(cè)框，所述檢測(cè)框至少包含所述檢測(cè)目標(biāo)的局部，且所述檢測(cè)框根據(jù)包含的所述檢測(cè)目標(biāo)的局部信息分為至少兩種不同的類別；基于所述當(dāng)前檢測(cè)框的類別選...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于Mamba與CNN的多尺度生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的PET與MRI圖像融合方法，本發(fā)明所提方法的主體為三支路的生成器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。該網(wǎng)絡(luò)利用CNN對(duì)輸入圖像進(jìn)行多尺度局部特征的提取，利用Mamba進(jìn)一步提取輸入數(shù)據(jù)的全局特征信息，并將提...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種木材種類快速鑒定裝置及方法，首先采集各紅木木材的圖像數(shù)據(jù)，對(duì)圖像數(shù)據(jù)規(guī)整后劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，構(gòu)建木材圖像鑒別多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用訓(xùn)練集對(duì)所述木材圖像鑒別多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，采用所述測(cè)試集對(duì)深度學(xué)習(xí)的模型進(jìn)行測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種木材制品各部件用材的樹(shù)種鑒定方法，首先采集各紅木木材的圖像數(shù)據(jù)，對(duì)圖像數(shù)據(jù)規(guī)整后劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，構(gòu)建木材圖像鑒別多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用訓(xùn)練集對(duì)所述木材圖像鑒別多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，采用所述測(cè)試集對(duì)深度學(xué)習(xí)的模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種災(zāi)害救援場(chǎng)景下的無(wú)人機(jī)航拍視頻語(yǔ)言定位方法，包括：獲取多個(gè)連續(xù)幀圖像的無(wú)人機(jī)航拍視頻以及待定位目標(biāo)的自然語(yǔ)言描述文本，共同輸入無(wú)人機(jī)航拍視頻語(yǔ)言定位系統(tǒng)中，得到語(yǔ)言定位結(jié)果；其中，無(wú)人機(jī)航拍視頻語(yǔ)言定位系統(tǒng)包括視頻文本特征提...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種基于圖像識(shí)別的導(dǎo)盲方法、電子設(shè)備、導(dǎo)盲系統(tǒng)及介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取目標(biāo)環(huán)境圖像并進(jìn)行識(shí)別，得到目標(biāo)障礙物區(qū)域和障礙物類型。根據(jù)障礙物類型對(duì)目標(biāo)障礙物區(qū)域的障礙物進(jìn)行運(yùn)動(dòng)判斷，得到運(yùn)動(dòng)屬性。根據(jù)目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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