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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明公開了一種輕量級邊緣信息強(qiáng)化的高分辨率遙感圖像語義分割方法，包括：獲取Potsdam遙感圖像數(shù)據(jù)集并預(yù)處理后，劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集；搭建輕量級邊緣信息強(qiáng)化的高分辨率遙感圖像語義分割網(wǎng)絡(luò)，包括主干網(wǎng)絡(luò)、可分離殘差結(jié)構(gòu)特征提取模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于機(jī)械零件尺寸檢測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于視覺計(jì)算的機(jī)械零件尺寸檢測方法及系統(tǒng)，本發(fā)明是具備高精度、高效率、可靠性強(qiáng)的國產(chǎn)化檢測系統(tǒng)和方法。通過下采樣模塊進(jìn)行下采樣可以較好的保留高頻信息和相鄰像素之間的語義關(guān)系信息。所述雙分支語義互...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種激光雷達(dá)點(diǎn)云圖像質(zhì)量的檢測方法，首先基于實(shí)際自動駕駛環(huán)境和相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)計(jì)并搭建包含道路、車輛、行人等元素的測試場景。然后利用粒子群優(yōu)化算法和信息熵理論對測試場景進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，提高場景的復(fù)雜度。接著將激光雷達(dá)安裝在優(yōu)化后的場景中...
								
            
							
            
							
						
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								      本研究開發(fā)出一種集Cascade Mask卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與高通量檢測技術(shù)于一體的多靶點(diǎn)微生物快速檢測系統(tǒng)，目標(biāo)是提升微生物檢測的通量、精準(zhǔn)度與效率，可應(yīng)用于食品安全、環(huán)境監(jiān)測、臨床診斷等領(lǐng)域。該系統(tǒng)以Cascade Mask R?CNN為基，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種肝細(xì)胞癌微血管侵犯預(yù)測系統(tǒng)及其應(yīng)用，該系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊、病灶勾畫模塊、圖像預(yù)處理模塊、圖像預(yù)處理與病灶裁剪模塊、分割模塊、瘤周特征提取模塊、特征融合與分類模塊，分割模塊使用分割模型對處理后的病灶區(qū)域圖像進(jìn)行分割，并將輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于紅外和可見光圖像融合的潤滑油泄漏檢測方法。該方法通過紅外攝像機(jī)與可見光攝像機(jī)同步采集潤滑油管路的紅外圖像和可見光圖像，對采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理與配準(zhǔn)，構(gòu)建潤滑油泄漏檢測網(wǎng)絡(luò)模型，包含特征提取模塊、特征融合模塊和目標(biāo)檢測模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)推廣方法、系統(tǒng)及裝置，其技術(shù)方案要點(diǎn)是包括如下步驟：S1、獲取目標(biāo)推廣產(chǎn)品信息，分析目標(biāo)產(chǎn)品特征；S2、對接數(shù)據(jù)源，采集用戶的行為數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)；S3、根據(jù)用戶的行為數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)，構(gòu)建用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電氣工程管理技術(shù)領(lǐng)域，公開了電力行業(yè)敏捷開發(fā)模式管理中臺安全監(jiān)督檢測系統(tǒng)，包括以下模塊：多源數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、智能分析檢測引擎，實(shí)時分析檢測敏捷開發(fā)過程中的安全威脅、安全風(fēng)險(xiǎn)評估模塊、實(shí)時預(yù)警與響應(yīng)模塊。本發(fā)明建立的智...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及電力系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評估領(lǐng)域，公開了基于軟件物料清單的電力系統(tǒng)軟件安全風(fēng)險(xiǎn)評估方法，包括核心組件識別模塊，所述核心組件識別模塊從SBOM中提取組件元數(shù)據(jù)，結(jié)合電力系統(tǒng)業(yè)務(wù)邏輯，判斷組件是否屬于關(guān)鍵功能模塊，并將判斷結(jié)果發(fā)送到風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于人類優(yōu)先度的任務(wù)分配方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。方法包括：數(shù)據(jù)輸入步驟，輸入任務(wù)相關(guān)的多模態(tài)數(shù)據(jù)；融合步驟，將所述多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合獲得融合特征；計(jì)算步驟，根據(jù)融合特征計(jì)算各智能體的HPS值；分配步驟，根據(jù)HPS值將任務(wù)分配給智能...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種企業(yè)合規(guī)事件處理方法，包括：提取系統(tǒng)接收管理人員輸入的企業(yè)合規(guī)事件描述、并提取其中的關(guān)鍵要素；解析引擎根據(jù)關(guān)鍵要素，檢索知識圖譜，匹配相關(guān)制度條款，查找相似歷史案例，并調(diào)取員工檔案，輸出結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；合規(guī)決策引擎根據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了輸電巡檢無人機(jī)的航線任務(wù)管控系統(tǒng)，涉及電力巡檢無人機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)采集端、數(shù)據(jù)分析端、無人機(jī)分布端和無人機(jī)航線任務(wù)管控端，通過根據(jù)巡檢區(qū)域采集的信息將經(jīng)過巡檢區(qū)域內(nèi)的所有電力輸電線進(jìn)行巡檢等級劃分，篩選出重點(diǎn)巡檢線路和低巡檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種時空碳排放預(yù)測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，包括：獲取負(fù)荷歷史序列數(shù)據(jù)；采用第一潮流分析算法進(jìn)行潮流計(jì)算，得到潮流計(jì)算結(jié)果；基于潮流計(jì)算結(jié)果，通過各個節(jié)點(diǎn)之間的功率傳輸進(jìn)行碳流分析，得到各個節(jié)點(diǎn)的碳排放系數(shù)；構(gòu)建時序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種動態(tài)嵌套式水文模型模塊智能組配方法、傳輸模塊、以及參數(shù)動態(tài)庫，所述方法包括：構(gòu)建水文專用模型模塊庫，其中對每個模塊編寫水文時空兼容性描述文件，以及標(biāo)注流域特征標(biāo)簽，在接收流域模擬需求后通過水文拓?fù)浞治錾赡K連接圖；然后進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N高溫柵偏工況下GaN HEMT器件電離總劑量效應(yīng)的仿真方法，具體包括構(gòu)建GaN HEMT器件的二維模型，并對該二維模型進(jìn)行網(wǎng)格劃分；構(gòu)建并校準(zhǔn)GaN HEMT器件的電學(xué)仿真模型；仿真高溫柵偏可靠性試驗(yàn)；仿真高溫柵偏工況下Ga...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于整車狀態(tài)下的電子機(jī)械卡鉗夾緊力估算方法，屬于汽車EMB控制技術(shù)領(lǐng)域，包括：S1在駕駛員踩下剎車時，車輛中央域控ECU接收信息，車輛靜止則進(jìn)入步驟S2，如否則進(jìn)入步驟S3；S2 ECU通過有壓力傳感器的EMB的輸入值，估算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種汽車內(nèi)飾包覆件制造方法及內(nèi)飾包覆件，屬于汽車內(nèi)飾技術(shù)領(lǐng)域，通過測量主體輪廓的曲率獲取曲率變化數(shù)據(jù)，然后將曲率變化數(shù)據(jù)與第一閾值進(jìn)行對比，將曲率變化數(shù)據(jù)大于第一閾值的線段設(shè)為突變段，將曲率變化數(shù)據(jù)小于第一閾值的線段設(shè)為平緩段，...
								
            
							
            
							
						
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								      安卓惡意軟件的演化趨勢之一是惡意行為的多樣化。針對該問題，傳統(tǒng)的二元分類或基于家族的分類方法難以對這些行為進(jìn)行精細(xì)檢測。因此，采用多標(biāo)簽分類方法識別單個惡意軟件樣本中的惡意行為。本專利采用主動學(xué)習(xí)策略，基于專家標(biāo)注的數(shù)據(jù)集，為新數(shù)據(jù)集添加多...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供的巖性識別模型建立方法、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。該方法包括：獲取第一預(yù)設(shè)數(shù)量的巖性測井?dāng)?shù)據(jù)，對第一預(yù)設(shè)數(shù)量的巖性測井?dāng)?shù)據(jù)采用主成分分析法進(jìn)行處理，以得到第二預(yù)設(shè)數(shù)量的巖性測井?dāng)?shù)據(jù)，按照第二預(yù)設(shè)數(shù)量的巖性測井?dāng)?shù)據(jù)，建立初...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了電廠老化數(shù)據(jù)預(yù)警方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括：獲取實(shí)時的電廠數(shù)據(jù)，對電廠數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到第一電廠數(shù)據(jù)；利用第一電廠數(shù)據(jù)構(gòu)建知識圖譜；定義第一推理規(guī)則，利用推理引擎在知識圖譜上執(zhí)行第一推理規(guī)則，得到第一推理結(jié)果；獲取歷史故...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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