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								      本發(fā)明涉及電力設備檢測領域，尤其涉及一種用于電力工程現(xiàn)場的電力設備智能檢測方法，方法包括：獲取電力設備圖像和灰度圖像，計算灰度圖像中每個像素點的關注權重；將電力設備圖像輸入至YOLOv5網(wǎng)絡模型內，由骨干網(wǎng)絡輸出多個第一特征圖；利用關注權重...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種屏幕外觀缺陷的非線性智能評價方法，包括以下步驟：通過工業(yè)攝像機對屏幕進行成像，檢測并提取缺陷區(qū)域，計算每個缺陷的多維特征向量；對一系列典型缺陷樣本進行人工評價，將每個缺陷樣本及其特征向量與評價結果關聯(lián)，構建標準數(shù)據(jù)庫；基于收...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，具體涉及一種鈦金屬表面檢測用圖像增強方法及系統(tǒng)。其方法包括：將待處理的鈦金屬表面圖像從RGB空間轉換至HSI空間，獲取其亮度分量，將初始反射分量分解為多個高頻子帶系數(shù)和一個低頻子帶系數(shù)，確定各像素點的各向異性程度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于水下圖像增強技術領域，涉及一種基于視覺?文本融合的水下圖像增強方法及系統(tǒng)，方法的步驟為：構建基于視覺?文本融合的增強網(wǎng)絡；增強網(wǎng)絡包括用以對圖像進行處理生成增強圖像的生成器和用以判定圖像是真實圖像還是生成器生成圖像的判別器，生成器...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于可學習頻域模塊的MRI缺失模態(tài)生成方法，實現(xiàn)對腦膠質瘤醫(yī)學多模態(tài)影像任意缺失模態(tài)進行重構、合成。該方法包括：獲取腦腫瘤多模態(tài)MRI影像的訓練集和測試集，其中，訓練集和測試集包括多個樣本，且每個樣本包括四個原始模態(tài)圖像，每個...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種掃描光場成像中運動偽影的優(yōu)化方法及裝置，該方法包括以下步驟：獲取待優(yōu)化的單幀原始光場圖像；通過像素重排將原始光場圖像按照空間及角度信息重排為空間?角度圖像；對空間?角度圖像進行周期性掃描，得到不同空間位置和角度方向的亞像素，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及用于圖像處理技術領域，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；對霧圖進行分區(qū)，獲得真實區(qū)域和非真實區(qū)域，其中非真實區(qū)域包括天空區(qū)域和光滑反光區(qū)域；分別獲得真實區(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)明涉及一種基于滑模變結構控制的圖像融合模型魯棒性增強方法，涉及圖像融合技術領域，以解決現(xiàn)有技術中融合方法魯棒性差，普適能力低，融合結果容易失真的技術問題。該方法包括以下步驟：獲取來自同一場景且已完成圖像配準的原始紅外圖像與原始可見光圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開基于物理擴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應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義信息；將低分辨率高光譜圖像、邊緣信息、語義信息輸入至物理擴散模型，重建得到高分辨率高光譜...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及海洋地球物理勘探與測繪技術領域，提供了一種多源、多物理場重力數(shù)據(jù)超分辨率重建方法。所述方法包括：獲取預處理后的低分辨率衛(wèi)星測高重力數(shù)據(jù)和預處理后的高分辨率船載重力數(shù)據(jù)，構建訓練數(shù)據(jù)集；構建對偶回歸深度學習模型；利用所述訓練數(shù)據(jù)集對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及交通運輸管理技術領域，尤其涉及一種地鐵車載信息智能展示方法及系統(tǒng)。該方法包括以下步驟：獲取列車運行狀態(tài)數(shù)據(jù)、車廂環(huán)境感知數(shù)據(jù)以及列車事件流數(shù)據(jù)；根據(jù)車廂環(huán)境感知數(shù)據(jù)進行乘客行為分析，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)勢數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于五員角色轉化的流動人口動態(tài)協(xié)同治理方法，屬于社區(qū)治理技術領域，具體包括：采集流動人口事件信息及治理主體的空間坐標與職能屬性，根據(jù)事件類型與空間坐標匹配關系激活對應角色屬性，基于歷史數(shù)據(jù)構建時空推演沙盤，注入角色行為特征參數(shù)，...
								
            
							
            
							
						
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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)的基礎屬性與實時感知數(shù)據(jù)，構建包含物理實體數(shù)字化復現(xiàn)及實體間動態(tài)關聯(lián)關系的管網(wǎng)數(shù)字孿生映射模型，通過預設數(shù)據(jù)交互協(xié)議持續(xù)輸入物理管網(wǎng)實時運行狀態(tài)數(shù)據(jù)驅動模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理領域，具本涉及一種基于圖像識別的IBMS中能源使用效率評估方法，解決傳統(tǒng)靜態(tài)能效評估與實際動態(tài)人耗脫節(jié)的問題。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計算攝像頭區(qū)域穩(wěn)定性權重（第一權重）；通過幀差分與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力巡檢技術領域，具體提供了一種基于相似度計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)庫中對歷史工作票進行一次排序，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)明公開了一種服裝款式精準匹配分發(fā)方法及系統(tǒng)，涉及服裝個性化推薦技術領域，包括，采集服裝匹配耦合數(shù)據(jù)集，并進行時空特征解耦，形成選款特征矩陣，對選款特征矩陣進行語義聚類分析與流形空間映射，輸出服裝選款標簽，將服裝選款標簽和用戶行為數(shù)據(jù)輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于公共網(wǎng)絡信息的保險智能定價方法，屬于信息處理技術領域。所述方法通過構建基于公網(wǎng)信息的保險智能定價方法架構、三級數(shù)據(jù)庫（原始數(shù)據(jù)庫、標定數(shù)據(jù)庫、應用數(shù)據(jù)庫），設計多源異構數(shù)據(jù)檢索邏輯、數(shù)據(jù)可用性多維度標定規(guī)則和治理方法，建立公...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種增強元學習的購買意向預測方法、模型訓練方法及設備，涉及機器學習技術領域，該訓練方法包括：獲取行業(yè)用戶行為數(shù)據(jù)，預處理并劃分為歷史數(shù)據(jù)集和目標預測數(shù)據(jù)集；通過歷史數(shù)據(jù)集和目標預測數(shù)據(jù)集對基于不同目標的基礎預設模型分別訓練獲取基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力營銷技術領域，具體涉及基于AI大模型的電力營銷數(shù)據(jù)分析方法，包括：采集電力營銷系統(tǒng)中的結構化數(shù)據(jù)與非結構化數(shù)據(jù)，經(jīng)時空對齊與預訓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)輸入預訓練的電力領域大模型，通過多模態(tài)融合、特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于深度學習的智能銷售鏈路AI輔助方法，涉及深度學習技術領域。包括利用接口實時同步、數(shù)據(jù)庫日志監(jiān)聽、前端埋點等技術獲取銷售全鏈路的目標銷售數(shù)據(jù)；接著，通過特征工程提取業(yè)務特征集，并按時間周期劃分訓練集、驗證集與測試集，設計多輸入...
								
            
							
            
							
						
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