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								      本公開涉及圖像處理技術領域，尤其是提供一種運動員狀態(tài)信息展示方法、設備、介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品。上述運動員狀態(tài)信息展示方法包括：在檢測到當前比賽畫面為特寫畫面的情況下，獲取特寫畫面中運動員的歷史比賽數(shù)據(jù)，以及在本場比賽中的實時比賽數(shù)據(jù)；歷史比...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于卷繞電芯技術領域，具體涉及一種卷繞電芯R角區(qū)域削薄值計算方法、削薄方法及電芯；其中，計算卷繞電芯R角區(qū)域結構削薄值的方法為：首先，確定正極極片與負極極片在卷繞電芯中R角區(qū)的幾何位置關系，基于這些關系建立相應的正極曲線方程和負極曲線...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種出行鏈的識別方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，屬于人工智能技術領域，能夠提高識別用戶的出行鏈的準確性。包括：獲取和目標用戶的移動軌跡相關的多個基站中的目標用戶數(shù)據(jù)，根據(jù)目標用戶數(shù)據(jù)，確定基站的關系圖；將關系圖輸入訓練后的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種泵站運行異常智能監(jiān)測方法與系統(tǒng)，本發(fā)明涉及泵站監(jiān)測技術領域，解決了難以快速處理復雜參數(shù)數(shù)據(jù)，易出現(xiàn)漏判、誤判情況，對故障原因?qū)臐撛陲L險進行全面、準確的分析較為困難的技術問題，本發(fā)明通過在工作異常信號出現(xiàn)后，可深入分析異常...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝塑浖ｒ灧椒ā⑾到y(tǒng)及可讀存儲介質(zhì)。所述方法，包括：獲取軟件升級包，軟件升級包包括包頭信息和軟件鏡像內(nèi)容，包頭信息包括第一簽名信息，第一簽名信息是基于第一軟件鏡像摘要生成的，第一軟件鏡像摘要是對軟件鏡像內(nèi)容進行計算獲得的；對包頭...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于量子加密終端虛擬化的可信認證系統(tǒng)及方法；包括硬件可信根模塊、虛擬可信根管理模塊、容器環(huán)境模塊、容器鏡像管理模塊、容器監(jiān)控模塊和信任鏈管理模塊；通過構建安全可信的容器運行環(huán)境，建立基于量子隨機數(shù)的可信認證機制，逐級驗證操作...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及軟件漏洞檢測技術領域，公開一種基于多模態(tài)混合專家模型的軟件漏洞檢測方法與裝置。該方法包括：構建多模態(tài)混合專家網(wǎng)絡并進行訓練，獲得多模態(tài)混合專家模型；將目標軟件代碼轉(zhuǎn)換為不同模態(tài)表征并輸入到多模態(tài)混合專家模型，得到目標軟件漏洞的漏洞...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及邊坡災害防護技術領域，提供了一種基于強度?延性控制的高性能環(huán)形網(wǎng)的設計方法，其環(huán)形網(wǎng)由網(wǎng)環(huán)相互嵌套形成，網(wǎng)環(huán)由鋼絲編制而成，鋼絲的抗拉強度和斷后延伸率材性參數(shù)落在不規(guī)則多邊形ABCDEF所構成的區(qū)域內(nèi)；本發(fā)明明確提供了高性能環(huán)形網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種大機動飛行器的遙測距離仿真系統(tǒng)，應用于航區(qū)地理環(huán)境復雜、遙測站跟蹤范圍計算與遙測站布站方案制定。系統(tǒng)建立數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫中包含飛行數(shù)據(jù)，地面站數(shù)據(jù)以及飛行器及地面站天線參數(shù)，并將數(shù)據(jù)進行關聯(lián)處理方便后續(xù)的查表操作。計算系統(tǒng)包含...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于挖掘機關節(jié)摩擦力矩的動力學參數(shù)分級標定方法，涉及工程機械領域，基于挖掘機模型，建立動臂、斗桿、鏟斗關節(jié)角度與驅(qū)動力臂長度關系方程和各關節(jié)驅(qū)動力矩方程，通過挖掘機動力學方程得到各關節(jié)摩擦力矩，并擬合得到各關節(jié)的摩擦力矩曲線；...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實施例公開了一種動態(tài)融合的多模態(tài)知識圖譜表示學習方法。該方法的一具體實施方式包括：通過圖注意力網(wǎng)絡層，分別提取特征交互圖中文本特征向量的文本注意力系數(shù)與圖像注意力系數(shù)集；將特征交互圖、文本注意力系數(shù)與圖像注意力系數(shù)集輸入至相關聯(lián)的門...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種迭代生成式多模態(tài)思維鏈推理方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，涉及人工智能技術領域，方法包括：獲取初始輸入數(shù)據(jù)，并通過多模態(tài)大語言模型對初始輸入數(shù)據(jù)進行推理，得到文本推理結果和中間推理提示；利用多模態(tài)大語言模型對文本推理結果和中間...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種車輛出行的智能預約方法、系統(tǒng)、設備及存儲介質(zhì)。所述方法包括：用戶客戶端接收駕駛用戶輸入的出行計劃語句，并將識別到的出行需求發(fā)送給車聯(lián)網(wǎng)平臺；車聯(lián)網(wǎng)平臺從目標車輛獲取車輛狀態(tài)，并結合出行需求輸入至指令預測模型，預測得到包含多個...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于數(shù)據(jù)處理技術領域，提供了一種接單等待時長預測方法、裝置、電子設備及程序產(chǎn)品，該方法包括：在第一車輛駛入目標區(qū)域時，獲取所述目標區(qū)域內(nèi)的當前空車數(shù)量和第一時間段內(nèi)已產(chǎn)生訂單數(shù)量，所述第一時間段為當前時刻所在時間段，所述第一車輛為用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明主要依據(jù)電網(wǎng)突發(fā)應急事件所需人員、車輛、物資裝備的的資源屬性量化分析，并結合應急事件本身的特征因素，應用多層感知機網(wǎng)絡模型解決所需資源種類和數(shù)量的預測問題。本發(fā)明采用多層感知機模型，采用了更有效的模型訓練和優(yōu)化方法，由于多層感知機模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供一種污水處理系統(tǒng)、方法及介質(zhì)，屬于污水處理技術領域。所述系統(tǒng)包括：調(diào)度模塊，被配置為根據(jù)污水處理點的污水處理運行數(shù)據(jù)預測未來污水量，并基于所預測的未來污水量生成調(diào)度指令，其中所述調(diào)度指令用于指示污水處理點的最優(yōu)調(diào)度水量，以使...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種混合場景下無人車的物流任務管控方法、設備及介質(zhì)，涉及智慧物流技術領域，用于解決現(xiàn)有無人車物流管控不合理的問題。方法包括：基于預置設備對當前物流空間進行掃描建模，分別獲得當前物流空間所對應的靜態(tài)層模型與動態(tài)層模型；對齊...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于數(shù)據(jù)處理技術領域，提供了一種訂單預測方法、訂單預測裝置、電子設備及程序產(chǎn)品，該方法包括：確定待測時間段所屬的日期類型，所述日期類型包括普通日期和特殊日期，所述特殊日期包括法定節(jié)日和調(diào)休日，所述普通日期為周一至周日中除所述特殊日期...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種圖像處理方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取多張連續(xù)幀圖像，多張連續(xù)幀圖像分別對應不同的曝光狀態(tài)，曝光狀態(tài)包括過曝狀態(tài)、欠曝狀態(tài)和正常狀態(tài)，對多張連續(xù)幀圖像進行鏡像拓邊處理和配準處理，得到多張原始圖像，確定多張原...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種水下圖像增強方法及計算機設備，其中方法主要是通過先對水下原始圖像采用自適應色彩補償算法校正色彩，再利用Multiply Contour Bougie(MCB)形態(tài)學細節(jié)增強算法增強細節(jié)，接著運用自適應伽瑪校正方法實現(xiàn)全局增強...
								
            
							
            
							
						
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