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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種漏洞評(píng)級(jí)方法和計(jì)算設(shè)備，該方法包括：獲取待檢測(cè)漏洞信息；通過(guò)多個(gè)不同類型的模型分別對(duì)待檢測(cè)漏洞信息進(jìn)行檢測(cè)處理，得到多個(gè)檢測(cè)結(jié)果，多個(gè)不同類型的模型中至少包括基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的第一模型，檢測(cè)結(jié)果用于指示待檢測(cè)漏洞信息的風(fēng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種車輛的動(dòng)力總成位置的設(shè)計(jì)方法、裝置、車輛及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，方法包括：可以獲取車輛在不同的行駛工況下車輪側(cè)變化值及動(dòng)力總成側(cè)變化值，以得到等速驅(qū)動(dòng)軸不同工況下或組合工況下固定端及移動(dòng)端工作夾角，將彈性體在不同工況下位移計(jì)算到對(duì)驅(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供具身仿真模型的訓(xùn)練方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及模型訓(xùn)練技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)和第二訓(xùn)練數(shù)據(jù)，所述第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)是在真實(shí)環(huán)境中采集并經(jīng)過(guò)時(shí)空同步處理的多模態(tài)數(shù)據(jù)，所述第二訓(xùn)練數(shù)據(jù)是通過(guò)數(shù)字孿生模型生成的仿真數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及風(fēng)力發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種風(fēng)電機(jī)組全尾流的速度損失評(píng)估方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，旨在解決現(xiàn)有方法對(duì)近尾流的計(jì)算結(jié)果不準(zhǔn)確的技術(shù)問(wèn)題。為此目的，本申請(qǐng)的風(fēng)電機(jī)組全尾流的速度損失評(píng)估方法包括：獲取來(lái)流風(fēng)速和風(fēng)向；基于來(lái)流風(fēng)速和風(fēng)向確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于一鍵報(bào)修的電力系統(tǒng)工單生成方法及裝置，所述方法包括：接收一鍵報(bào)修終端發(fā)送的報(bào)修消息，確定報(bào)修消息的發(fā)起地址；根據(jù)所述發(fā)起地址，判斷是否在已上報(bào)計(jì)劃停電/故障停電信息的區(qū)域范圍內(nèi)：若是，向該報(bào)修終端反饋其所在區(qū)域正在檢修/...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及財(cái)務(wù)管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)管理的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)。該方法包括以下步驟：獲取財(cái)務(wù)交易數(shù)據(jù)集；基于財(cái)務(wù)交易數(shù)據(jù)集提取交易特征信息；根據(jù)交易特征信息建立基礎(chǔ)特征索引庫(kù)；基于基礎(chǔ)特征索引庫(kù)分析發(fā)票號(hào)連續(xù)性；根據(jù)發(fā)票號(hào)連...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種畸變矯正數(shù)據(jù)處理方法、手動(dòng)畸變矯正方法及抬頭顯示器。其中，畸變矯正數(shù)據(jù)處理方法包括：獲取原始畸變參數(shù)表和各類型手動(dòng)矯正操作值；基于原始畸變參數(shù)表解析出N個(gè)參考點(diǎn)的原始偏移坐標(biāo)；基于N個(gè)參考點(diǎn)的原始偏移坐標(biāo)和各非旋轉(zhuǎn)類型操作值，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及焊縫檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及核電廠管道焊縫質(zhì)量檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，本發(fā)明通過(guò)底片數(shù)字化或數(shù)字射線獲取核電廠的管道焊縫區(qū)域的焊縫區(qū)域圖像，并通過(guò)對(duì)采集的焊縫區(qū)域圖像進(jìn)行預(yù)處理，提升圖像的清晰度和細(xì)節(jié)表現(xiàn)，進(jìn)而提高后續(xù)缺陷檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于3D視覺(jué)的光伏支架智能安裝方法，包括：采集環(huán)境數(shù)據(jù)，獲取光伏板反光情況，并基于反光情況調(diào)整分體式雙目3D相機(jī)的相機(jī)參數(shù)；對(duì)3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行體素下采樣和法向量估計(jì)，提取光伏支架特征，基于2D平面圖像提取邊緣數(shù)據(jù)，并進(jìn)行光伏支...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種深度信息確定方法、裝置、飛行器及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，該方法包括：獲取飛行器的N個(gè)拍攝裝置在第一時(shí)刻下分別拍攝目標(biāo)場(chǎng)景得到的N張圖像，目標(biāo)場(chǎng)景包括目標(biāo)物體，N大于或等于3；對(duì)至少兩個(gè)圖像組進(jìn)行立體匹配，得到目標(biāo)物體的深度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及圖像生成技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種場(chǎng)地圖像繪制方法及電子設(shè)備，該方法包括：獲取目標(biāo)場(chǎng)地上各區(qū)域?qū)?yīng)的多個(gè)輪廓點(diǎn)數(shù)據(jù)，根據(jù)各區(qū)域?qū)?yīng)的輪廓點(diǎn)數(shù)據(jù)生成各區(qū)域?qū)?yīng)的多個(gè)輪廓線，按照預(yù)設(shè)步長(zhǎng)對(duì)輪廓線進(jìn)行掃描，獲取掃描線與輪廓線之間的多個(gè)交點(diǎn)數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于A星算法的綜合能源繪圖系統(tǒng)連線生成方法，包括：將綜合能源繪圖路徑的起始點(diǎn)和終點(diǎn)作為矩形對(duì)角點(diǎn)進(jìn)行向外擴(kuò)張預(yù)設(shè)距離，生成搜索區(qū)域；對(duì)搜索區(qū)域進(jìn)行柵格化處理，生成柵格化搜索區(qū)域；根據(jù)繪圖區(qū)域圖元分布對(duì)柵格化搜索區(qū)域進(jìn)行初始化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于3D掃描與AI的智能生態(tài)資源評(píng)估系統(tǒng)，屬于生態(tài)資源技術(shù)領(lǐng)域。系統(tǒng)包括三維掃描模塊；綜合信息數(shù)據(jù)處理模塊；高光譜遙感模塊，高光譜遙感模塊通過(guò)捕獲連續(xù)的窄波段光譜信息，形成具有高光譜分辨率的二維遙感圖像，結(jié)合人工智能AI算法分...
								
            
							
            
							
						
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								      一種用于多模態(tài)語(yǔ)義分割的混合提示架構(gòu)融合方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)方法為：基于RGB預(yù)訓(xùn)練模型構(gòu)建多模態(tài)嵌入模塊；對(duì)于多模態(tài)嵌入模塊輸出的初始提示和主干網(wǎng)絡(luò)輸入的RGB特征，使用線性映射投影到低秩子空間完成特征對(duì)齊，引入混合矩陣將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于度量學(xué)習(xí)的圖像情感標(biāo)記分布學(xué)習(xí)方法及系統(tǒng)。該方法包括：獲取圖像情感數(shù)據(jù)集，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以提取圖像特征；基于已標(biāo)記的圖像情感數(shù)據(jù)構(gòu)建三元組集；利用度量學(xué)習(xí)技術(shù)，將圖像特征映射至低維嵌入空間；采用最大熵模型構(gòu)建標(biāo)記分布...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種顯示設(shè)備及指令發(fā)送方法。所述方法包括：在通過(guò)近場(chǎng)通信方式連接多個(gè)遙控設(shè)備的情況下，響應(yīng)于開(kāi)啟遙控設(shè)備的錄音裝置的觸發(fā)操作，讀取遙控設(shè)備使用記錄數(shù)據(jù)；根據(jù)遙控設(shè)備使用記錄數(shù)據(jù)從多個(gè)遙控設(shè)備中選擇至少一個(gè)遙控設(shè)備；向選擇的遙控設(shè)備...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種動(dòng)態(tài)評(píng)估系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)庫(kù)和深度學(xué)習(xí)模型；數(shù)據(jù)庫(kù)用于實(shí)時(shí)采集用戶的多個(gè)指標(biāo)，深度學(xué)習(xí)模型基于多個(gè)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)出對(duì)用戶使用的碳酸氫鈉的實(shí)時(shí)推薦劑量；數(shù)據(jù)庫(kù)包括采集基線指標(biāo)、信息指標(biāo)和結(jié)局指標(biāo)；深度學(xué)習(xí)模型包括預(yù)處理單元、X...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能輔助醫(yī)療康復(fù)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多模態(tài)大模型的周圍神經(jīng)損傷個(gè)性化康復(fù)系統(tǒng)及方法，包括：特征融合模塊利用時(shí)空注意力融合多模態(tài)時(shí)序數(shù)據(jù)，構(gòu)建評(píng)估圖譜；個(gè)性化生成模塊結(jié)合歷史數(shù)據(jù)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)，生成含虛擬場(chǎng)景參數(shù)的方案；交互反...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種核電廠放射性廢液中富集硼的回收方法，涉及核工業(yè)技術(shù)領(lǐng)域。核電廠放射性廢液中富集硼的回收方法包括如下步驟：將含富集硼的放射性廢液經(jīng)膜分離工藝處理，得到透過(guò)液；對(duì)所述透過(guò)液進(jìn)行蒸餾處理，得到濃縮液；對(duì)所述濃縮液進(jìn)行冷卻結(jié)晶，得到富...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電線的制備領(lǐng)域，公開(kāi)了一種加強(qiáng)型架空絕緣電纜，包括四組沿圓周分布的導(dǎo)體，所述導(dǎo)體設(shè)置在支撐架內(nèi)，所述支撐架包括固定芯，所述固定芯外周設(shè)置有支撐扣，所述導(dǎo)體穿過(guò)支撐扣并相互隔離開(kāi)，所述固定芯與支撐扣連接處設(shè)置有插孔，支撐扣設(shè)置在插孔...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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