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								      本發(fā)明公開一種基于空間域聲場景分析的聲源檢測和特征提取方法，具體包括以下步驟：給定線陣各陣元位置，通過數(shù)值仿真在頻率?波數(shù)平面內(nèi)進(jìn)行空間譜結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，并確定主瓣寬度、空間譜采樣范圍等基本參數(shù)；將陣列采集的信號，按照設(shè)計(jì)參數(shù)進(jìn)行波束形成，獲得頻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于時(shí)序擴(kuò)散增強(qiáng)與長序列雙向特征提取的小樣本腦電情緒識別方法、系統(tǒng)及存儲裝置，屬于情緒識別技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：S1：獲取腦電波映射值數(shù)據(jù)集；S2：通過時(shí)序增強(qiáng)型擴(kuò)散模型對所述腦電波映射值數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，生成增強(qiáng)樣本；S...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種數(shù)據(jù)評估方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。本申請對環(huán)境監(jiān)測中的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，生成相關(guān)性矩陣構(gòu)建信息；對相關(guān)性矩陣構(gòu)建信息進(jìn)行處理，篩選高相關(guān)性變量對并結(jié)合歷史數(shù)據(jù)計(jì)算，生成高相關(guān)性變量間比例異常檢測信息；對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于歷史局部異常的數(shù)據(jù)評估方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，本申請對環(huán)境監(jiān)測中的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，計(jì)算k?鄰域距離、可達(dá)距離、局部可達(dá)密度、局部異常因子，生成參考密度分布信息；對參考密度分布信息進(jìn)行處理，將測試數(shù)據(jù)點(diǎn)逐一與歷史數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于復(fù)合材料的葉環(huán)結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種鈦基復(fù)合材料整體葉環(huán)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，在細(xì)觀尺度上分析計(jì)算鈦基復(fù)合材料的等效彈性常數(shù)，宏觀尺度使用Python語言對Abaqus軟件進(jìn)行二次開發(fā)，而后編制整體葉環(huán)結(jié)構(gòu)靜力分析插件，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于氣象預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于深度生成擴(kuò)散模型的熱帶氣旋集合預(yù)報(bào)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，旨在通過將伏羲氣象大模型的輸出作為條件，利用擴(kuò)散模型生成多樣化的預(yù)報(bào)集合，提高預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性、可靠性和不確定性量化能力。本發(fā)明方法包括：獲取當(dāng)前時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種溫度預(yù)測方法、裝置、作業(yè)機(jī)械及存儲介質(zhì)，涉及溫度預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取作業(yè)機(jī)械對應(yīng)的數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集包括多種第一工況數(shù)據(jù)；從多種第一工況數(shù)據(jù)中篩選出多種第二工況數(shù)據(jù)，第二工況數(shù)據(jù)為與作業(yè)機(jī)械的目標(biāo)液體溫度強(qiáng)相關(guān)的數(shù)據(jù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于功率半導(dǎo)體器件的參數(shù)辨識領(lǐng)域，具體提供一種基于Lorentz函數(shù)的MOSFET器件熱阻抗建模與參數(shù)辨識方法，該模型用于描述MOSFET器件熱阻抗隨時(shí)間變化的規(guī)律，包括：基于MOSFET器件傳熱機(jī)理與Lorentz函數(shù)之間的數(shù)學(xué)函數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種IGBT模塊熱阻抗的Logistic熱模型構(gòu)建及其參數(shù)辨識方法，包括以下步驟：S1、基于IGBT模塊瞬態(tài)熱阻抗特性建立IGBT模塊熱阻抗的Logistic熱模型：S2、基于任意型號的IGBT模塊數(shù)據(jù)手冊中所給的結(jié)?殼瞬態(tài)熱阻抗...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。該方法包括：獲取頁面以及頁面組件，將頁面劃分成多個頁面板塊，并確定出每個頁面板塊對應(yīng)的頁面組件；將每個頁面板塊對應(yīng)的頁面組件按照不同的布局屬性填充至對應(yīng)的頁面板塊，并確定每次填充后得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于鋼鐵工業(yè)自動化技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種煉鋼軋鋼一體化生產(chǎn)線節(jié)能優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，包括生產(chǎn)數(shù)據(jù)監(jiān)測模塊、生產(chǎn)數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析模塊、生產(chǎn)評估模塊、緊急處理模塊、反饋模塊和優(yōu)化模塊；生產(chǎn)數(shù)據(jù)監(jiān)測模塊用于實(shí)時(shí)采集生產(chǎn)線各環(huán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┑你y行大額存單轉(zhuǎn)讓并發(fā)刷單防御方法及系統(tǒng)，方法包括：生成終端設(shè)備的設(shè)備指紋ID，并與用戶賬戶及歷史行為記錄動態(tài)關(guān)聯(lián)，建立用戶行為動態(tài)記錄；基于用戶行為動態(tài)記錄，通過多維度加權(quán)算法動態(tài)計(jì)算各交易請求的風(fēng)險(xiǎn)等級；根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)等級為交易請求...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明的一種基于殘差擴(kuò)散模型的無人船動態(tài)光照校正方法及系統(tǒng)，其包括：第一：一種基于殘差擴(kuò)散模型的無人船動態(tài)光照校正方法，其包括：S1：獲取無人船航行圖像及其光照條件數(shù)據(jù)；S2：利用光照感知模塊提取光照特性；S3：基于殘差擴(kuò)散模型進(jìn)行光照校正...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的點(diǎn)云預(yù)制墻體尺寸檢測方法，首先對待測墻體預(yù)制構(gòu)件的結(jié)構(gòu)面進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集，構(gòu)建得到點(diǎn)云圖像數(shù)據(jù)集；然后對點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)；再使用基于網(wǎng)格的點(diǎn)云分割算法將墻體預(yù)制構(gòu)件的點(diǎn)云數(shù)據(jù)從點(diǎn)云圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于點(diǎn)云深度學(xué)習(xí)的預(yù)制構(gòu)件箍筋間距的檢測方法，首先利用點(diǎn)云相機(jī)沿z軸垂直拍攝掃描預(yù)制構(gòu)件的鋼筋籠結(jié)構(gòu)，獲得鋼筋籠結(jié)構(gòu)的原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)；然后采用基于統(tǒng)計(jì)濾波的離群點(diǎn)檢測算法，剔除原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的離散噪聲點(diǎn)，得到預(yù)處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供一種基于深度學(xué)習(xí)的界面元素定位方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：通過將獲取到的待檢測的界面圖像輸入預(yù)設(shè)的分割模型中，分析得到待檢測的界面圖像中元素的類別和定位信息。其中，預(yù)設(shè)的語義分割模型是通過對第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輕量級葡萄葉片病害分類方法及設(shè)備，方法包括：獲取葡萄葉片圖像，并進(jìn)行預(yù)處理；利用預(yù)訓(xùn)練的輕量級葡萄葉片病害模型，識別葡萄葉片圖像中葡萄葉片病害；根據(jù)識別結(jié)果，對所述輕量級葡萄葉片病害模型進(jìn)行評估，并基于評估結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于CBAM注意力機(jī)制的葡萄葉片病害分類方法，包括：獲取葡萄葉片病害圖像并進(jìn)行預(yù)處理；基于VGG16卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)構(gòu)建分類模型，并將分類模型中ReLU激活函數(shù)替換為ELU激活函數(shù)；在所述分類模型的預(yù)設(shè)卷積層后添加CBAM注意...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于Transformer架構(gòu)的輕量化水下聲吶目標(biāo)檢測模型，包括骨干網(wǎng)絡(luò)、輕量化混合編碼器和一個解碼器，骨干網(wǎng)絡(luò)將輸入圖像的最后三個階段的特征輸入編碼器中；編碼器將多尺度特征轉(zhuǎn)換為一系列圖像特征；解碼器融合損失函數(shù)WCIoU...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種行動模擬訓(xùn)練方法及系統(tǒng)，用于模擬復(fù)雜電磁環(huán)境下的虛擬環(huán)境，并為通訊動作的模擬訓(xùn)練提評價(jià)，方法步驟包括：根據(jù)目標(biāo)區(qū)域位置及預(yù)設(shè)參數(shù)模擬出目標(biāo)區(qū)域的虛擬環(huán)境；根據(jù)時(shí)間節(jié)點(diǎn)和預(yù)設(shè)參數(shù)生成隨機(jī)事件添加到虛擬環(huán)境中；將操作者的針對隨機(jī)事...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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