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								      本發(fā)明公開了一種基于比例公平的異步聯(lián)邦學習通信方法及系統(tǒng)，涉及變電站監(jiān)控系統(tǒng)智能化技術領域，包括中心服務器初始化，客戶端從中心服務器下載全局模型；客戶端進行本地模型更新，并將更新后的模型參數(shù)上傳至中心服務器；中心服務器通過聚合模型將各客戶端...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例提供數(shù)據(jù)處理方法、計算機可讀存儲介質(zhì)、計算機程序產(chǎn)品，其中數(shù)據(jù)處理方法應用于數(shù)據(jù)投放平臺，包括：獲取待檢測業(yè)務資源的待檢測操作數(shù)據(jù)，以及所述待檢測業(yè)務資源對應的至少一個參考業(yè)務資源的參考操作數(shù)據(jù)；根據(jù)所述待檢測操作數(shù)據(jù)和各參考...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理領域，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：構建LFNet神經(jīng)網(wǎng)絡模型；所述LFNet神經(jīng)網(wǎng)絡模型包括編碼器和解碼器，所述編碼器和解碼器內(nèi)均設有多尺度動態(tài)特征聚合模塊，所述編碼器內(nèi)還設有多尺度深度注意...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像處理技術領域，提出一種個性化圖像生成方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，該方法包括：通過跨模態(tài)自動化標注系統(tǒng)對圖像數(shù)據(jù)、文本描述和實例分割掩碼進行關聯(lián)，生成圖像?文本?實例分割掩碼的關聯(lián)數(shù)據(jù)集；基于關聯(lián)數(shù)據(jù)集構建對應的混合訓練數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種模型編輯方法、裝置、電子設備及計算機存儲介質(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，展示目標模型；響應于滿足預設的模型編輯條件，在建模軟件提供的第二模型展示界面中展示與目標模型相對應的待編輯模型；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種正負近鄰雙柔性約束的非負表示分類方法，利用K?近鄰算法為每個測試樣本構建正近鄰集，并希望正鄰居集中每個樣本與測試樣本之間的距離盡可能小。同時，考慮到正近鄰集中不同類別樣本會對分類性能造成負面影響，引入負近鄰集。通過負近鄰集，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于深度學習的智能門鎖活體視覺檢測方法及系統(tǒng)，涉及智能門鎖技術領域，包括：通過光學測距模塊實時獲取目標人臉與攝像頭的間距參數(shù)，并基于所述間距參數(shù)判定是否啟動人臉識別流程；當啟動識別時，對目標人臉執(zhí)行活體檢測驗證，并在驗證通過后同...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于機器學習的高熵氧化物材料的預測方法、設備和介質(zhì)，能夠?qū)Ω哽叵⊥菱佀猁}組成元素的進行高效篩選并對其他組成的高熵稀土鈦酸鹽進行熱導率預測。本發(fā)明方法建立了基于機器學習的預測模型，為高熵稀土鈦酸鹽的熱導率的確定提供了更高效的方...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種面向流調(diào)全過程的智能輔助流調(diào)方法，涉及大數(shù)據(jù)技術領域，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)員在進行流調(diào)時通過持有的移動端登記流調(diào)任務，并在執(zhí)行流調(diào)任務過程中與中心端進行交互以調(diào)用人工智能算力集群對流調(diào)對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能門鎖技術領域，公開了基于AI學習的電機控制方法、裝置、智能門鎖及介質(zhì)，應用于智能門鎖，方法包括：獲取智能門鎖的電機狀態(tài)數(shù)據(jù)；檢測智能門鎖的開閉狀態(tài)；根據(jù)開閉狀態(tài)和電機狀態(tài)數(shù)據(jù)進行AI學習，得到目標控制參數(shù)，并根據(jù)目標控制參數(shù)控...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能門鎖技術領域，公開了基于AI學習的電機控制方法、裝置、智能門鎖及介質(zhì)，應用于智能門鎖，方法包括：獲取智能門鎖的電機狀態(tài)數(shù)據(jù)；檢測智能門鎖的開閉狀態(tài)；根據(jù)開閉狀態(tài)和電機狀態(tài)數(shù)據(jù)進行AI學習，得到目標控制參數(shù)，并根據(jù)目標控制參數(shù)控...
								
            
							
            
							
						
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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，隨后通過復合樹脂吸附、解吸附并重結晶純化得到異可利定。該提取方...
								
            
							
            
							
						
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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的單倍型SNP引物及應用，屬于生物技術領域。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，每兩個引物對應一個SNP位點，所述SNP位點依次位于鴨參考基因組ZJ...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種引線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)明可通過蝕刻工藝在銅基板上蝕刻出至少兩條引線框架基帶和邊框，并在邊框的兩側分別設置掛孔和板體定位孔，從傳統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于金屬或陶瓷材料的孔隙結構參數(shù)分析方法，包括步驟：對材料進行連續(xù)多次切割以獲取多個試樣，每個試樣依次經(jīng)過拋光處理，以獲得高質(zhì)量的目標試樣；使用掃描電鏡在預設倍率下獲取每個目標試樣的灰度圖像，生成多個連續(xù)的斷面灰度圖像；通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種OCT與多通道熒光的多模態(tài)成像系統(tǒng)，首先采用多激發(fā)波長的多通道熒光，一次采集可以收集到配準的多通道熒光信號，可以針對不同熒光物質(zhì)實現(xiàn)同時采集，拓展了系統(tǒng)的使用場景，節(jié)約了實驗時間和人力成本；另外，本發(fā)明采用波分復用實現(xiàn)多通道熒...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種在線藝術教育沉浸式場景交互系統(tǒng)，屬于人工智能與藝術教育交叉技術領域，交互系統(tǒng)包括智慧藝術教育教學資源模塊、在線藝術教育沉浸式教學場景設計模塊和視覺語音交互模塊，智慧藝術教育教學資源模塊和在線藝術教育沉浸式教學場景設計模塊通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種代碼生成方法、裝置、設備及介質(zhì)。方法包括：獲取目標芯片的待驗證功能模塊對應的硬件設計文件；從硬件設計文檔中提取待驗證模塊的輸入接口和輸出接口各自對應的接口信息；基于功能驗證代碼模板、參考模塊的接口信息以及待驗證功能模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能和藝術教育交叉領域，提供了一種面向全場景教學應用的古典音樂多模態(tài)情感認知方法及系統(tǒng)。所述方法包括：S1、構建訓練樣本和測試樣本；S2、構建改進的SVM分類模型，使用多模態(tài)情感特征參數(shù)對模型進行訓練，得到模型的最優(yōu)參數(shù)；S3...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于機器學習海洋表層漫衰減系數(shù)的反演方法、裝置及存儲介質(zhì)，包括根據(jù)光譜測量設備采集的現(xiàn)場觀測數(shù)據(jù)和基于輻射傳輸理論計算的模擬數(shù)據(jù)，獲取多個波長下的遙感反射率和對應的漫衰減系數(shù)，構建訓練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集；構建基于XGBoos...
								
            
							
            
							
						
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