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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種涉假玉米種質(zhì)品種鑒定的分子標(biāo)記組，該分子標(biāo)記組由以下18個(gè)分子標(biāo)記組成：phi053k2、phi080k15、phi065k9、phi96100y1、umc1489y3、umc2115k3、umc1429y7、umc2160...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種用于級(jí)聯(lián)型光伏并網(wǎng)逆變器的預(yù)測(cè)控制方法及系統(tǒng)，屬于電力系統(tǒng)運(yùn)行與控制技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的預(yù)測(cè)控制方法，包括：確定級(jí)聯(lián)H橋光伏并網(wǎng)逆變器的回路方程，并基于所述回路方程，建立級(jí)聯(lián)H橋光伏并網(wǎng)逆變器并網(wǎng)電流與直流電壓的預(yù)測(cè)模型；基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種信息處理方法、系統(tǒng)、控制器、介質(zhì)、產(chǎn)品及載具，通過(guò)載具獲取風(fēng)況信息，并將獲取的風(fēng)況信息，共享給該載具的信息共享對(duì)象，以在載具和信息共享對(duì)象之間進(jìn)行風(fēng)況信息共享，提高交通安全性。
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種空間車(chē)位處理方法、裝置、車(chē)輛以及存儲(chǔ)介質(zhì)，以解決傳統(tǒng)方案成本高，且精度難以保證的技術(shù)問(wèn)題。方法部分包括：根據(jù)目標(biāo)機(jī)動(dòng)車(chē)的第一視覺(jué)感知結(jié)果，識(shí)別并篩選出有效的機(jī)動(dòng)車(chē)集，所述機(jī)動(dòng)車(chē)集包括所述目標(biāo)機(jī)動(dòng)車(chē)左側(cè)/右側(cè)有效的機(jī)動(dòng)車(chē)；根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N瞼板腺狀態(tài)識(shí)別模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。本申請(qǐng)的方法包括：獲取正常在體瞼板腺在預(yù)設(shè)的可見(jiàn)光波段和預(yù)設(shè)的短波紅外波段上的第一樣本光譜信息，和異常在體瞼板腺在預(yù)設(shè)的可見(jiàn)光波段和預(yù)設(shè)的短波紅外波段上的第二樣本光譜信息；根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供了一種字符識(shí)別方法、電子設(shè)備及車(chē)輛，所述方法包括：獲取待識(shí)別圖像；生成所述待識(shí)別圖像的概率圖；所述概率圖用于區(qū)分所述待識(shí)別圖像中像素是否屬于文本區(qū)域；根據(jù)所述概率圖從所述待識(shí)別圖像中檢測(cè)出文本區(qū)域；對(duì)所述文本區(qū)域進(jìn)行字符識(shí)別...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于改進(jìn)YOLOv8模型的輕量化安全帽檢測(cè)方法和系統(tǒng)，包括以下步驟：步驟S1，收集安全帽數(shù)據(jù)集，按照8:2的比例劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，并對(duì)圖片進(jìn)行標(biāo)注；步驟S2，構(gòu)建基于改進(jìn)YOLOv8模型的輕量化網(wǎng)絡(luò)模型；步驟S3，使用訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于機(jī)器視覺(jué)的抽煙檢測(cè)方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中方法包括：步驟S1：獲取現(xiàn)場(chǎng)圖像，分別輸入至訓(xùn)練好的第一分割檢測(cè)模型和第二分割檢測(cè)模型；步驟S2：得到由分割檢測(cè)模型輸出的目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果及各目標(biāo)的位置描述符；步驟S3：對(duì)每一個(gè)所有...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種用戶(hù)興趣挖掘方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該用戶(hù)興趣挖掘方法通過(guò)將用戶(hù)的長(zhǎng)期興趣和短期興趣分別建模，避免了將用戶(hù)的長(zhǎng)期行為數(shù)據(jù)和短期行為數(shù)據(jù)整體建模，充分考慮到了短期行為數(shù)據(jù)受上下文影響的動(dòng)態(tài)變化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及設(shè)備安裝技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種設(shè)備安裝的控制方法及執(zhí)行系統(tǒng)，方法包括：獲取預(yù)先設(shè)定的零部件和操作流程的第一級(jí)對(duì)應(yīng)關(guān)系，并根據(jù)第一級(jí)對(duì)應(yīng)關(guān)系確定當(dāng)前操作流程中零部件，及對(duì)應(yīng)的第一級(jí)安裝方法；按照第一級(jí)安裝方法對(duì)零部件進(jìn)行第一級(jí)安裝控制...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種無(wú)人操作電鏟的關(guān)鍵性能評(píng)價(jià)方法，包括：步驟一、選取無(wú)人操作電鏟的關(guān)鍵性能評(píng)估指標(biāo)；步驟二、獲取各關(guān)鍵性能評(píng)估指標(biāo)的重要性標(biāo)度平均值；步驟三、計(jì)算各關(guān)鍵性能評(píng)估指標(biāo)的指標(biāo)權(quán)重；步驟四、計(jì)算無(wú)人操作電鏟的綜合評(píng)價(jià)值，即可完成無(wú)人...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種促進(jìn)內(nèi)陸河流域生態(tài)恢復(fù)的生態(tài)可持續(xù)衡量分析方法，包括內(nèi)陸河流域生態(tài)系統(tǒng)功能和可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)評(píng)價(jià)與空間格局特征分析，生態(tài)系統(tǒng)與可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)權(quán)衡協(xié)同分析及通過(guò)構(gòu)建內(nèi)陸河流域生態(tài)可持續(xù)發(fā)展簇實(shí)現(xiàn)生態(tài)可持續(xù)差異化分區(qū)并提出調(diào)整措施...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了涉及智能管理技術(shù)領(lǐng)域的一種面向企業(yè)角色的智能體編排方法、裝置、系統(tǒng)和介質(zhì)，所述方法包括：獲取客戶(hù)數(shù)據(jù)和員工數(shù)據(jù)，并基于所述客戶(hù)數(shù)據(jù)和所述員工數(shù)據(jù)，構(gòu)建關(guān)于企業(yè)的知識(shí)庫(kù)和技能庫(kù)；在所述知識(shí)庫(kù)和所述技能庫(kù)中確定與待編排任務(wù)匹配的目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)算法的慣性傳感器敏感結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法，包括：定義慣性傳感器敏感結(jié)構(gòu)的幾何參數(shù)和材料參數(shù)，生成關(guān)于慣性傳感器敏感結(jié)構(gòu)的三維幾何構(gòu)型；對(duì)三維幾何構(gòu)型進(jìn)行有限元仿真，得到包含性能指標(biāo)的仿真結(jié)果；對(duì)幾何參數(shù)和材料參數(shù)進(jìn)行若干次...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)插值算法的慣性傳感器敏感結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法，包括：定義慣性傳感器敏感結(jié)構(gòu)的幾何參數(shù)和材料參數(shù)，生成關(guān)于慣性傳感器敏感結(jié)構(gòu)的三維幾何構(gòu)型；對(duì)三維幾何構(gòu)型進(jìn)行有限元仿真，得到包含性能指標(biāo)的仿真結(jié)果；對(duì)幾何參數(shù)和材料參數(shù)進(jìn)行若干次...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力線路覆冰防治技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種覆冰光纖復(fù)合架空地線拉力計(jì)算方法及系統(tǒng)，包括獲取覆冰光纖復(fù)合架空地線固有參數(shù)和架線參數(shù)；根據(jù)斜拋物線理論，基于狀態(tài)方程式推導(dǎo)拉力計(jì)算公式；利用該公式計(jì)算不同覆冰厚度下的線路拉伸力；通過(guò)結(jié)構(gòu)仿真軟...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種混凝土連續(xù)梁橋抗震韌性評(píng)估方法和系統(tǒng)，其中，方法包括：步驟S1：建立混凝土連續(xù)梁橋的等效單自由度模型，并確定等效單自由度模型的等效質(zhì)量、等效剛度和等效阻尼比；步驟S2：獲取混凝土連續(xù)梁橋的目標(biāo)頻率，將所述目標(biāo)頻率作為所述等效單...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，通過(guò)根據(jù)目標(biāo)對(duì)象的第一檢測(cè)流程的初始檢測(cè)數(shù)據(jù)和歷史摘要信息生成所述第一檢測(cè)流程對(duì)應(yīng)的第一檢測(cè)數(shù)據(jù)，所述歷史摘要信息為所述第一檢測(cè)流程對(duì)應(yīng)的歷史檢測(cè)流程的第一檢測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及變電站設(shè)備數(shù)據(jù)剝離技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于三維模型語(yǔ)義檢索的GIM設(shè)備數(shù)據(jù)剝離方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取目標(biāo)變電站設(shè)備信息，建立基于目標(biāo)變電站設(shè)備的第一信息結(jié)構(gòu)樹(shù)集合；建立基于目標(biāo)變電站設(shè)備的三維模型，并對(duì)三維模型進(jìn)行第一預(yù)處理；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于貝葉斯理論和深度學(xué)習(xí)的輪胎磨損預(yù)測(cè)方法，包括獲取輪胎胎冠中點(diǎn)的三軸加速度信號(hào)，對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理以及時(shí)頻域特征的提取構(gòu)建數(shù)據(jù)集；建立深度貝葉斯殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型，其中，深度貝葉斯殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型按照輸入輸出的順序依次為輸入層、...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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