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								      本發(fā)明公開了小包裝潤滑油貼紙型號檢測方法及系統(tǒng)，涉及計算機視覺和圖像處理技術(shù)領(lǐng)域；包括以下步驟：通過光電傳感器和攝像頭協(xié)同工作，獲取待檢測油桶的圖像；對待檢測油桶的圖像進行處理，根據(jù)預(yù)先設(shè)定的型號檢測區(qū)域，提取油桶貼紙區(qū)域的有效圖像信息，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，提供一種模型加速方法、裝置及設(shè)備，該方法包括：獲取Transformer模型當(dāng)前產(chǎn)生的圖像處理任務(wù)，將圖像處理任務(wù)對應(yīng)的非線性函數(shù)分解成計算圖；計算圖中的節(jié)點表示非線性函數(shù)中的圖像處理計算操作，邊表示圖像處理計算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種端對端的跨模態(tài)變化檢測系統(tǒng)，解決僅使用歷史土地利用分類數(shù)據(jù)與當(dāng)期遙感影像的土地變更調(diào)查的變化檢測問題。提出了一種名為跨模態(tài)補丁對齊網(wǎng)絡(luò)的新型深度學(xué)習(xí)模型，該模型彌合了地圖和圖像之間用于跨模態(tài)變化檢測的不同模態(tài)之間的差距，使用經(jīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種病變圖像自動化分割方法、系統(tǒng)及裝置，涉及病變圖像分割技術(shù)領(lǐng)域，方法主要包括：采集被測器官的三維圖像；從所述三維圖像中識別器官輔助線；按照器官輔助線走向，劃分出候選區(qū)域圖像；對所述候選區(qū)域圖像進行切割，得到三維子塊；基于預(yù)測策...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種病變圖像自動化測量方法、系統(tǒng)及裝置，涉及病變圖像測量技術(shù)領(lǐng)域，方法主要包括：基于被測器官的醫(yī)學(xué)分割圖像，包括根據(jù)醫(yī)學(xué)原始圖像獲得的病變分割及組織分割；將病變分割作為目標(biāo)，選擇所述目標(biāo)相鄰的組織分割作為基準(zhǔn)；對所述基準(zhǔn)進行邊界...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種酒體勾調(diào)方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)。主要技術(shù)方案包括：獲取多種半成品酒體的理化指標(biāo)數(shù)據(jù)；基于目標(biāo)酒體的質(zhì)量要求，建立包含理化指標(biāo)約束范圍的目標(biāo)酒體標(biāo)準(zhǔn)模型；根據(jù)所述目標(biāo)酒體標(biāo)準(zhǔn)模型和所述半成品酒體的理化數(shù)據(jù)，通過目標(biāo)規(guī)劃算法生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多級模糊評價模型的電力客戶價值評估的方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于智能數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，包括：確定電力客戶價值評價指標(biāo)，基于決策樹訓(xùn)練客戶價值分類模型，提取評價指標(biāo)的分類閾值，根據(jù)分類閾值動態(tài)調(diào)整隸屬度函數(shù)，基于優(yōu)化后的隸屬度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于多源數(shù)據(jù)的園區(qū)碳排放用電優(yōu)化方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。所述方法包括：獲取企業(yè)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)和園區(qū)開發(fā)強度數(shù)據(jù)；基于企業(yè)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)生成企業(yè)碳排放用電特征數(shù)據(jù)；將企業(yè)碳排放用電特征數(shù)據(jù)和園區(qū)開發(fā)強度數(shù)據(jù)輸入至企業(yè)發(fā)展預(yù)測模型中，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于服務(wù)指標(biāo)感知復(fù)用的分離式大語言模型推理方法和系統(tǒng)，用于對多個工作節(jié)點進行調(diào)度，在同一工作節(jié)點以SLO感知的方式協(xié)同調(diào)度Prefill和Decode任務(wù)，通過記錄Decode操作時間與TPOT時間的差值(即TPOT松弛)，當(dāng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了面向復(fù)雜工業(yè)場景的多維數(shù)據(jù)融合監(jiān)控方法及系統(tǒng)，屬于工業(yè)自動化與數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，包括對工業(yè)設(shè)備的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行可信度評估與自修復(fù)處理；對修復(fù)后的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行跨模態(tài)時序?qū)R，并強化時序?qū)R精度；基于設(shè)備實時工況動態(tài)調(diào)整多源異...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電力系統(tǒng)遠(yuǎn)程修復(fù)數(shù)據(jù)的保護方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。該方法包括：獲取電力系統(tǒng)中嵌入式設(shè)備發(fā)送的加密狀態(tài)數(shù)據(jù)，并對加密狀態(tài)數(shù)據(jù)進行解密得到解密狀態(tài)數(shù)據(jù)；使用差分隱私算法對解密狀態(tài)數(shù)據(jù)中的待保護數(shù)據(jù)加入噪聲，得到噪聲狀態(tài)數(shù)據(jù)；將噪...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于智能設(shè)備領(lǐng)域，尤其涉及一種基于流式細(xì)胞術(shù)自動判別白血病類型的系統(tǒng)。本發(fā)明目的是解決現(xiàn)有技術(shù)存在識別白血病準(zhǔn)確率低的問題的問題。提供了一種基于流式細(xì)胞術(shù)自動判別白血病類型的系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集模塊、特征解析模塊以及預(yù)測診斷模塊；所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種代碼檢測方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)，將代碼審查平臺與靜態(tài)掃描相結(jié)合，通過從代碼從代碼審查平臺上獲取待審核的代碼，對代碼進行靜態(tài)掃描，得到代碼中存在的錯誤的信息，將代碼中存在的錯誤的信息發(fā)送給代碼審查平臺進行顯示，實現(xiàn)了代碼的自動審查...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)處理方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：接收業(yè)務(wù)系統(tǒng)發(fā)送的多個任務(wù)創(chuàng)建請求，創(chuàng)建多個業(yè)務(wù)任務(wù)；結(jié)合各業(yè)務(wù)任務(wù)的處理優(yōu)先級和關(guān)聯(lián)指數(shù)，生成多個業(yè)務(wù)任務(wù)的第一處理順序；根據(jù)各業(yè)務(wù)任務(wù)的資源占用量對第一處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于兩級任務(wù)分配算法的無人機任務(wù)執(zhí)行方法及系統(tǒng)，其方法包括如下步驟：獲取多個無人機的載荷信息；根據(jù)載荷信息選擇任務(wù)分配方法；當(dāng)任務(wù)分配方法被選擇為第一級任務(wù)分配方法時，采用最近鄰搜索方法與匈牙利匹配算法進行多線程并行計算，以匹...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于車輛導(dǎo)航技術(shù)領(lǐng)域，提供了面向矢量場的機器人導(dǎo)航避障方法、系統(tǒng)及自動駕駛車輛，其技術(shù)方案為：使用多種行進方向的啟發(fā)式算法，有三種行進模式：逃離模式，可直達(dá)模式，不可直達(dá)模式；逃離模式設(shè)置碰撞區(qū)間，避免了巡檢機器人進入狹窄通道受阻同時...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于環(huán)境感知的半導(dǎo)體封裝控制參數(shù)自適應(yīng)方法與系統(tǒng)，屬于半導(dǎo)體封裝技術(shù)領(lǐng)域，包括，對半導(dǎo)體封裝裝置進行模塊與區(qū)域的配置，對周圍的區(qū)域進行感知，獲取控制參數(shù)數(shù)組與控制信息調(diào)整表，獲取環(huán)境溫度，之后構(gòu)建領(lǐng)地，通過等分與劃分操作獲取各組...
								
            
							
            
							
						
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								      一種深度空間三維變形監(jiān)測方法、裝置及電子設(shè)備，涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。在該方法中，通過監(jiān)測陣列獲取各個監(jiān)測單元的重力加速度；根據(jù)重力加速度計算第二監(jiān)測單元相對于第一監(jiān)測單元的位移變化量；基于位移變化量確定各個監(jiān)測單元相對于預(yù)設(shè)基準(zhǔn)位置的目標(biāo)位移變...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及記碼裝置技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種驗布機的記碼裝置，主要包括支撐軸、裝置本體，其中，支撐軸至少設(shè)有兩個，各支撐軸上均設(shè)有若干裝置本體，各裝置本體以待記碼布料為中心對稱均勻分布，各支撐軸以待記碼布料為中心對稱分布于待記碼布料的上下兩側(cè)；各...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及移動廁所技術(shù)領(lǐng)域，且公開了零碳移動廁所，包括底座和頂蓋，所述頂蓋設(shè)置在底座的上方，所述底座和頂蓋相對應(yīng)一側(cè)的連接處分別環(huán)繞固定連接有封板，上方所述封板的底部設(shè)有延伸卡板，下方所述封板的內(nèi)壁開設(shè)有卡槽，兩個所述封板相對應(yīng)的一側(cè)卡接設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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