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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種用于金屬或陶瓷材料的孔隙結(jié)構(gòu)參數(shù)分析方法，包括步驟：對(duì)材料進(jìn)行連續(xù)多次切割以獲取多個(gè)試樣，每個(gè)試樣依次經(jīng)過(guò)拋光處理，以獲得高質(zhì)量的目標(biāo)試樣；使用掃描電鏡在預(yù)設(shè)倍率下獲取每個(gè)目標(biāo)試樣的灰度圖像，生成多個(gè)連續(xù)的斷面灰度圖像；通過(guò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種引線(xiàn)框架雙面混合電鍍方法，包括蝕刻、第一次上菲林和曝光顯影、電鍍銀、第二次上菲林和曝光顯影、以及電鍍鎳鈀金等步驟，本發(fā)明可通過(guò)蝕刻工藝在銅基板上蝕刻出至少兩條引線(xiàn)框架基帶和邊框，并在邊框的兩側(cè)分別設(shè)置掛孔和板體定位孔，從傳統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種與半番鴨母本羽色遺傳潛力相關(guān)的單倍型SNP引物及應(yīng)用，屬于生物技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明所述SNP引物的核苷酸序列如SEQ ID NO:1?SEQ ID NO:8所示，每?jī)蓚€(gè)引物對(duì)應(yīng)一個(gè)SNP位點(diǎn)，所述SNP位點(diǎn)依次位于鴨參考基因組ZJ...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種從紫金龍中提取異可利定的方法。該提取方法包含以下步驟：將紫金龍根干燥粉碎后加入至酸性溶劑中，加熱煎煮提取2?4次，將濾液濃縮并調(diào)節(jié)pH至堿性，得到紫金龍粗提取液，隨后通過(guò)復(fù)合樹(shù)脂吸附、解吸附并重結(jié)晶純化得到異可利定。該提取方...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能門(mén)鎖技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了基于AI學(xué)習(xí)的電機(jī)控制方法、裝置、智能門(mén)鎖及介質(zhì)，應(yīng)用于智能門(mén)鎖，方法包括：獲取智能門(mén)鎖的電機(jī)狀態(tài)數(shù)據(jù)；檢測(cè)智能門(mén)鎖的開(kāi)閉狀態(tài)；根據(jù)開(kāi)閉狀態(tài)和電機(jī)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行AI學(xué)習(xí)，得到目標(biāo)控制參數(shù)，并根據(jù)目標(biāo)控制參數(shù)控...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能門(mén)鎖技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了基于AI學(xué)習(xí)的電機(jī)控制方法、裝置、智能門(mén)鎖及介質(zhì)，應(yīng)用于智能門(mén)鎖，方法包括：獲取智能門(mén)鎖的電機(jī)狀態(tài)數(shù)據(jù)；檢測(cè)智能門(mén)鎖的開(kāi)閉狀態(tài)；根據(jù)開(kāi)閉狀態(tài)和電機(jī)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行AI學(xué)習(xí)，得到目標(biāo)控制參數(shù)，并根據(jù)目標(biāo)控制參數(shù)控...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種面向流調(diào)全過(guò)程的智能輔助流調(diào)方法，涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，包括：步驟S1，于中心端部署人工智能算力集群；步驟S2，流調(diào)員在進(jìn)行流調(diào)時(shí)通過(guò)持有的移動(dòng)端登記流調(diào)任務(wù)，并在執(zhí)行流調(diào)任務(wù)過(guò)程中與中心端進(jìn)行交互以調(diào)用人工智能算力集群對(duì)流調(diào)對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的高熵氧化物材料的預(yù)測(cè)方法、設(shè)備和介質(zhì)，能夠?qū)Ω哽叵⊥菱佀猁}組成元素的進(jìn)行高效篩選并對(duì)其他組成的高熵稀土鈦酸鹽進(jìn)行熱導(dǎo)率預(yù)測(cè)。本發(fā)明方法建立了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)模型，為高熵稀土鈦酸鹽的熱導(dǎo)率的確定提供了更高效的方...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于深度學(xué)習(xí)的智能門(mén)鎖活體視覺(jué)檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及智能門(mén)鎖技術(shù)領(lǐng)域，包括：通過(guò)光學(xué)測(cè)距模塊實(shí)時(shí)獲取目標(biāo)人臉與攝像頭的間距參數(shù)，并基于所述間距參數(shù)判定是否啟動(dòng)人臉識(shí)別流程；當(dāng)啟動(dòng)識(shí)別時(shí)，對(duì)目標(biāo)人臉執(zhí)行活體檢測(cè)驗(yàn)證，并在驗(yàn)證通過(guò)后同...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種正負(fù)近鄰雙柔性約束的非負(fù)表示分類(lèi)方法，利用K?近鄰算法為每個(gè)測(cè)試樣本構(gòu)建正近鄰集，并希望正鄰居集中每個(gè)樣本與測(cè)試樣本之間的距離盡可能小。同時(shí)，考慮到正近鄰集中不同類(lèi)別樣本會(huì)對(duì)分類(lèi)性能造成負(fù)面影響，引入負(fù)近鄰集。通過(guò)負(fù)近鄰集，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種模型編輯方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)。模型編輯方法，包括：在虛擬渲染引擎提供的第一模型展示界面中，展示目標(biāo)模型；響應(yīng)于滿(mǎn)足預(yù)設(shè)的模型編輯條件，在建模軟件提供的第二模型展示界面中展示與目標(biāo)模型相對(duì)應(yīng)的待編輯模型；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提出一種個(gè)性化圖像生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：通過(guò)跨模態(tài)自動(dòng)化標(biāo)注系統(tǒng)對(duì)圖像數(shù)據(jù)、文本描述和實(shí)例分割掩碼進(jìn)行關(guān)聯(lián)，生成圖像?文本?實(shí)例分割掩碼的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集；基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集構(gòu)建對(duì)應(yīng)的混合訓(xùn)練數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理領(lǐng)域，具體涉及一種基于特征融合的輕量化圖像去模糊方法與系統(tǒng)，包括：構(gòu)建LFNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；所述LFNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括編碼器和解碼器，所述編碼器和解碼器內(nèi)均設(shè)有多尺度動(dòng)態(tài)特征聚合模塊，所述編碼器內(nèi)還設(shè)有多尺度深度注意...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例提供數(shù)據(jù)處理方法、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其中數(shù)據(jù)處理方法應(yīng)用于數(shù)據(jù)投放平臺(tái)，包括：獲取待檢測(cè)業(yè)務(wù)資源的待檢測(cè)操作數(shù)據(jù)，以及所述待檢測(cè)業(yè)務(wù)資源對(duì)應(yīng)的至少一個(gè)參考業(yè)務(wù)資源的參考操作數(shù)據(jù)；根據(jù)所述待檢測(cè)操作數(shù)據(jù)和各參考...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于比例公平的異步聯(lián)邦學(xué)習(xí)通信方法及系統(tǒng)，涉及變電站監(jiān)控系統(tǒng)智能化技術(shù)領(lǐng)域，包括中心服務(wù)器初始化，客戶(hù)端從中心服務(wù)器下載全局模型；客戶(hù)端進(jìn)行本地模型更新，并將更新后的模型參數(shù)上傳至中心服務(wù)器；中心服務(wù)器通過(guò)聚合模型將各客戶(hù)端...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種燃?xì)廨啓C(jī)摻氫燃燒室的三維數(shù)值仿真方法、系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及燃?xì)廨啓C(jī)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：基于待仿真的燃?xì)廨啓C(jī)燃燒室進(jìn)行三維造型，構(gòu)建燃燒室三維實(shí)體模型；使用網(wǎng)格劃分工具對(duì)燃燒室實(shí)體模型進(jìn)行流場(chǎng)網(wǎng)格劃分，獲取帶有流場(chǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種燃?xì)廨啓C(jī)燃燒溫度預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及燃?xì)廨啓C(jī)燃燒溫度監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)領(lǐng)域，方法包括：獲取燃燒溫度數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集并構(gòu)建包絡(luò)線(xiàn)；基于包絡(luò)線(xiàn)進(jìn)行第一判斷，不滿(mǎn)足則重新構(gòu)建，直至滿(mǎn)足判斷結(jié)果；利用終止第一判斷后的包絡(luò)線(xiàn)對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行EMD...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種SVR燃燒不穩(wěn)定預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及能源動(dòng)力與智能控制領(lǐng)域，方法包括：獲取故障燃燒火焰化學(xué)發(fā)光信號(hào)并生成包含訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集的信號(hào)數(shù)據(jù)集；基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，建立支持向量回歸模型；使用測(cè)試數(shù)據(jù)集對(duì)支持向量回歸模型進(jìn)行評(píng)估，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及氣象數(shù)據(jù)智能處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種動(dòng)態(tài)融合數(shù)據(jù)空間降尺度方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括：獲取第一地形數(shù)據(jù)和第一氣象數(shù)據(jù)，通過(guò)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)上采樣操作將第一氣象數(shù)據(jù)提升為第二氣象數(shù)據(jù)；分別提取第一地形數(shù)據(jù)和第二氣象數(shù)據(jù)的特征；基于動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多模態(tài)注意力機(jī)制的視頻問(wèn)答方法和系統(tǒng)，方法包括：獲取視頻數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù)；文本數(shù)據(jù)至少包括：?jiǎn)栴}文本和視頻數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的描述文本；分別從視頻數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù)中提取視覺(jué)特征和文本特征，并對(duì)視覺(jué)特征進(jìn)行投影，與文本特征對(duì)齊；基于注意力...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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