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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于深度學(xué)習(xí)的智能銷(xiāo)售鏈路AI輔助方法，涉及深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。包括利用接口實(shí)時(shí)同步、數(shù)據(jù)庫(kù)日志監(jiān)聽(tīng)、前端埋點(diǎn)等技術(shù)獲取銷(xiāo)售全鏈路的目標(biāo)銷(xiāo)售數(shù)據(jù)；接著，通過(guò)特征工程提取業(yè)務(wù)特征集，并按時(shí)間周期劃分訓(xùn)練集、驗(yàn)證集與測(cè)試集，設(shè)計(jì)多輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力營(yíng)銷(xiāo)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于AI大模型的電力營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析方法，包括：采集電力營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，經(jīng)時(shí)空對(duì)齊與預(yù)訓(xùn)練詞嵌入模型處理后生成統(tǒng)一編碼數(shù)據(jù)；將統(tǒng)一編碼數(shù)據(jù)輸入預(yù)訓(xùn)練的電力領(lǐng)域大模型，通過(guò)多模態(tài)融合、特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種增強(qiáng)元學(xué)習(xí)的購(gòu)買(mǎi)意向預(yù)測(cè)方法、模型訓(xùn)練方法及設(shè)備，涉及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，該訓(xùn)練方法包括：獲取行業(yè)用戶行為數(shù)據(jù)，預(yù)處理并劃分為歷史數(shù)據(jù)集和目標(biāo)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集；通過(guò)歷史數(shù)據(jù)集和目標(biāo)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集對(duì)基于不同目標(biāo)的基礎(chǔ)預(yù)設(shè)模型分別訓(xùn)練獲取基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于公共網(wǎng)絡(luò)信息的保險(xiǎn)智能定價(jià)方法，屬于信息處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法通過(guò)構(gòu)建基于公網(wǎng)信息的保險(xiǎn)智能定價(jià)方法架構(gòu)、三級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)（原始數(shù)據(jù)庫(kù)、標(biāo)定數(shù)據(jù)庫(kù)、應(yīng)用數(shù)據(jù)庫(kù)），設(shè)計(jì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)檢索邏輯、數(shù)據(jù)可用性多維度標(biāo)定規(guī)則和治理方法，建立公...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種服裝款式精準(zhǔn)匹配分發(fā)方法及系統(tǒng)，涉及服裝個(gè)性化推薦技術(shù)領(lǐng)域，包括，采集服裝匹配耦合數(shù)據(jù)集，并進(jìn)行時(shí)空特征解耦，形成選款特征矩陣，對(duì)選款特征矩陣進(jìn)行語(yǔ)義聚類(lèi)分析與流形空間映射，輸出服裝選款標(biāo)簽，將服裝選款標(biāo)簽和用戶行為數(shù)據(jù)輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力巡檢技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種基于相似度計(jì)算生成工作票的電力巡檢方法，其包括：接收巡檢終端輸入的操作描述和檢修范圍。根據(jù)與操作描述的文本相似度，在歷史票數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)歷史工作票進(jìn)行一次排序，得到第一備選工作票。根據(jù)文本相似度以及與檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，具本涉及一種基于圖像識(shí)別的IBMS中能源使用效率評(píng)估方法，解決傳統(tǒng)靜態(tài)能效評(píng)估與實(shí)際動(dòng)態(tài)人耗脫節(jié)的問(wèn)題。方法包括：同步采集樓層能耗功率與圖像數(shù)據(jù)；基于圖像變化像素波動(dòng)計(jì)算攝像頭區(qū)域穩(wěn)定性權(quán)重（第一權(quán)重）；通過(guò)幀差分與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于數(shù)字孿生的城市地下電纜管網(wǎng)管理方法及系統(tǒng)，首先整合城市地下電纜管網(wǎng)的基礎(chǔ)屬性與實(shí)時(shí)感知數(shù)據(jù)，構(gòu)建包含物理實(shí)體數(shù)字化復(fù)現(xiàn)及實(shí)體間動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)關(guān)系的管網(wǎng)數(shù)字孿生映射模型，通過(guò)預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)交互協(xié)議持續(xù)輸入物理管網(wǎng)實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于五員角色轉(zhuǎn)化的流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)協(xié)同治理方法，屬于社區(qū)治理技術(shù)領(lǐng)域，具體包括：采集流動(dòng)人口事件信息及治理主體的空間坐標(biāo)與職能屬性，根據(jù)事件類(lèi)型與空間坐標(biāo)匹配關(guān)系激活對(duì)應(yīng)角色屬性，基于歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建時(shí)空推演沙盤(pán)，注入角色行為特征參數(shù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及交通運(yùn)輸管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種地鐵車(chē)載信息智能展示方法及系統(tǒng)。該方法包括以下步驟：獲取列車(chē)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)、車(chē)廂環(huán)境感知數(shù)據(jù)以及列車(chē)事件流數(shù)據(jù)；根據(jù)車(chē)廂環(huán)境感知數(shù)據(jù)進(jìn)行乘客行為分析，得到乘客行為數(shù)據(jù)；根據(jù)乘客行為數(shù)據(jù)得到聚焦態(tài)勢(shì)數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及海洋地球物理勘探與測(cè)繪技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種多源、多物理場(chǎng)重力數(shù)據(jù)超分辨率重建方法。所述方法包括：獲取預(yù)處理后的低分辨率衛(wèi)星測(cè)高重力數(shù)據(jù)和預(yù)處理后的高分辨率船載重力數(shù)據(jù)，構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；構(gòu)建對(duì)偶回歸深度學(xué)習(xí)模型；利用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)基于物理擴(kuò)散模型的高光譜圖像超分辨率方法及裝置。本發(fā)明獲取低分辨率高光譜圖像和對(duì)應(yīng)高分辨率多光譜圖像；從高分辨率多光譜圖像中提取邊緣信息和語(yǔ)義信息；將低分辨率高光譜圖像、邊緣信息、語(yǔ)義信息輸入至物理擴(kuò)散模型，重建得到高分辨率高光譜...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于滑模變結(jié)構(gòu)控制的圖像融合模型魯棒性增強(qiáng)方法，涉及圖像融合技術(shù)領(lǐng)域，以解決現(xiàn)有技術(shù)中融合方法魯棒性差，普適能力低，融合結(jié)果容易失真的技術(shù)問(wèn)題。該方法包括以下步驟：獲取來(lái)自同一場(chǎng)景且已完成圖像配準(zhǔn)的原始紅外圖像與原始可見(jiàn)光圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及用于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于圖像處理的城市圖像去霧方法，包括：采集城市圖像，并篩選出霧圖；對(duì)霧圖進(jìn)行分區(qū)，獲得真實(shí)區(qū)域和非真實(shí)區(qū)域，其中非真實(shí)區(qū)域包括天空區(qū)域和光滑反光區(qū)域；分別獲得真實(shí)區(qū)域、天空區(qū)域以及光滑反光區(qū)域的透射率...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種掃描光場(chǎng)成像中運(yùn)動(dòng)偽影的優(yōu)化方法及裝置，該方法包括以下步驟：獲取待優(yōu)化的單幀原始光場(chǎng)圖像；通過(guò)像素重排將原始光場(chǎng)圖像按照空間及角度信息重排為空間?角度圖像；對(duì)空間?角度圖像進(jìn)行周期性掃描，得到不同空間位置和角度方向的亞像素，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于可學(xué)習(xí)頻域模塊的MRI缺失模態(tài)生成方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)腦膠質(zhì)瘤醫(yī)學(xué)多模態(tài)影像任意缺失模態(tài)進(jìn)行重構(gòu)、合成。該方法包括：獲取腦腫瘤多模態(tài)MRI影像的訓(xùn)練集和測(cè)試集，其中，訓(xùn)練集和測(cè)試集包括多個(gè)樣本，且每個(gè)樣本包括四個(gè)原始模態(tài)圖像，每個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)屬于水下圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于視覺(jué)?文本融合的水下圖像增強(qiáng)方法及系統(tǒng)，方法的步驟為：構(gòu)建基于視覺(jué)?文本融合的增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)；增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)包括用以對(duì)圖像進(jìn)行處理生成增強(qiáng)圖像的生成器和用以判定圖像是真實(shí)圖像還是生成器生成圖像的判別器，生成器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種鈦金屬表面檢測(cè)用圖像增強(qiáng)方法及系統(tǒng)。其方法包括：將待處理的鈦金屬表面圖像從RGB空間轉(zhuǎn)換至HSI空間，獲取其亮度分量，將初始反射分量分解為多個(gè)高頻子帶系數(shù)和一個(gè)低頻子帶系數(shù)，確定各像素點(diǎn)的各向異性程度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種屏幕外觀缺陷的非線性智能評(píng)價(jià)方法，包括以下步驟：通過(guò)工業(yè)攝像機(jī)對(duì)屏幕進(jìn)行成像，檢測(cè)并提取缺陷區(qū)域，計(jì)算每個(gè)缺陷的多維特征向量；對(duì)一系列典型缺陷樣本進(jìn)行人工評(píng)價(jià)，將每個(gè)缺陷樣本及其特征向量與評(píng)價(jià)結(jié)果關(guān)聯(lián)，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)；基于收...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力設(shè)備檢測(cè)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于電力工程現(xiàn)場(chǎng)的電力設(shè)備智能檢測(cè)方法，方法包括：獲取電力設(shè)備圖像和灰度圖像，計(jì)算灰度圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的關(guān)注權(quán)重；將電力設(shè)備圖像輸入至YOLOv5網(wǎng)絡(luò)模型內(nèi)，由骨干網(wǎng)絡(luò)輸出多個(gè)第一特征圖；利用關(guān)注權(quán)重...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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