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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種通信接口模擬系統(tǒng)、數(shù)據(jù)傳輸方法、設(shè)備和介質(zhì)。通信接口模擬系統(tǒng)包括自定義指令集內(nèi)核和自定義指令執(zhí)行單元，通過(guò)多個(gè)自定義指令接口進(jìn)行連接，任務(wù)驅(qū)動(dòng)單元控制自定義指令執(zhí)行單元中的目標(biāo)通用接口組內(nèi)的目標(biāo)時(shí)鐘線子接口和第一數(shù)據(jù)子接口處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于情景推送的知識(shí)庫(kù)的實(shí)現(xiàn)方法及系統(tǒng)，包括步驟S1：進(jìn)行知識(shí)情景建模，得到情景模型；步驟S2：采集當(dāng)前知識(shí)情景的相關(guān)數(shù)據(jù)；步驟S3：篩選當(dāng)前知識(shí)情景的相關(guān)數(shù)據(jù)中與用戶情景相關(guān)的知識(shí)情景，形成候選知識(shí)情景集；步驟S4：將候選知...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N日志分類方法及計(jì)算設(shè)備，涉及信息處理技術(shù)領(lǐng)域，可以準(zhǔn)確識(shí)別日志的類型。具體方案應(yīng)用于計(jì)算設(shè)備中，包括：響應(yīng)于接收到待分類日志，查詢待分類日志的發(fā)送方對(duì)應(yīng)的日志列表，其中，日志列表中預(yù)存有發(fā)送方至少一個(gè)日志類型對(duì)應(yīng)的日志樣例；根...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于電力作業(yè)環(huán)境的安全監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及電力作業(yè)安全管理技術(shù)領(lǐng)域，包括采集第一數(shù)據(jù)和第二數(shù)據(jù)，結(jié)合第一數(shù)據(jù)和第二數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析；通過(guò)第一模型識(shí)別第一狀態(tài)，并進(jìn)行評(píng)估生成第一評(píng)估分?jǐn)?shù)；通過(guò)第一方法預(yù)測(cè)第一行為模式，調(diào)整第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及多模態(tài)大模型技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于多模態(tài)融合與大模型的外周磁刺激評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng)，包括：獲取外周磁刺激過(guò)程中的多模態(tài)數(shù)據(jù)，并對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空對(duì)齊和特征標(biāo)準(zhǔn)化處理，構(gòu)建具有時(shí)間戳關(guān)聯(lián)的融合數(shù)據(jù)集；將融合數(shù)據(jù)集輸入預(yù)訓(xùn)練的多模態(tài)大模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于實(shí)時(shí)損傷檢測(cè)的結(jié)構(gòu)強(qiáng)度性能實(shí)時(shí)評(píng)估方法，包括：對(duì)三維仿真分析模型進(jìn)行修正更新；利用修正后的三維仿真分析模型進(jìn)行承力工況模擬仿真分析；基于承力工況模擬仿真分析結(jié)果，建立數(shù)字孿生評(píng)價(jià)模型；對(duì)典型損傷驗(yàn)證等效試件進(jìn)行損傷承力驗(yàn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種模型?數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的輸電線路山火故障檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及輸電線路山火故障檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括通過(guò)獲取兩端電壓電流錄波數(shù)據(jù)并實(shí)現(xiàn)信號(hào)同步，構(gòu)建適應(yīng)不同線路長(zhǎng)度的等值數(shù)學(xué)模型；結(jié)合模型與錄波數(shù)據(jù)建立故障支路參數(shù)識(shí)別模型，采用特征提取方...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖對(duì)比學(xué)習(xí)領(lǐng)域，涉及一種基于拓?fù)浠驹碓鰪?qiáng)的圖對(duì)比學(xué)習(xí)方法和系統(tǒng)。準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集并初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；分別計(jì)算節(jié)點(diǎn)級(jí)和子結(jié)構(gòu)級(jí)拓?fù)浠驹韺W(xué)習(xí)模塊的損失Ln和Ls；計(jì)算圖對(duì)比學(xué)習(xí)損失
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供了一種基于大模型的請(qǐng)求處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及機(jī)器學(xué)習(xí)與自然語(yǔ)言處理等人工智能技術(shù)領(lǐng)域。具體實(shí)現(xiàn)方案為：獲取用戶的處理請(qǐng)求；基于所述用戶的處理請(qǐng)求，采用預(yù)先生成的深度草稿模型和預(yù)先訓(xùn)練的目標(biāo)模型，分別進(jìn)行循環(huán)解碼和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種電力系統(tǒng)容量規(guī)劃方法，包括：建立具有內(nèi)生不確定性的電力系統(tǒng)魯棒容量規(guī)劃模型；采用Benders分解算法將電力系統(tǒng)魯棒容量規(guī)劃模型分解為單個(gè)主問(wèn)題和一系列子問(wèn)題進(jìn)行迭代求解，得到最優(yōu)解；將最優(yōu)解作為最優(yōu)的電力系統(tǒng)魯棒容量規(guī)劃方案...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種考慮出行成本的活動(dòng)鏈時(shí)間分配行為建模方法，包括獲取車輛的出行軌跡，根據(jù)活動(dòng)相關(guān)屬性及個(gè)體自身屬性對(duì)個(gè)體偏好的影響，計(jì)算活動(dòng)的固有效用，基于到達(dá)活動(dòng)地點(diǎn)所必需的出行相關(guān)屬性對(duì)個(gè)體偏好的影響，計(jì)活動(dòng)的出行負(fù)效用，構(gòu)建綜合考慮活動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及一種基于多目立體視覺(jué)與超分辨的條紋投影圖像增強(qiáng)方法及裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取包含投射有條紋圖案的待測(cè)物體的主視圖像，以及側(cè)視圖像；對(duì)側(cè)視圖像進(jìn)行重建，得到重建側(cè)視圖像，重建側(cè)視圖像的質(zhì)量?jī)?yōu)于所述側(cè)視圖像；確定重建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于雙向?qū)哟螀f(xié)同注意力的腦膠質(zhì)瘤患者生存預(yù)測(cè)方法，首先獲取患者的病理圖像及其多參數(shù)MRI并進(jìn)行病理圖像特征提取及放射學(xué)影像特征提取；隨后通過(guò)第一雙向?qū)哟螀f(xié)同注意力模塊和第二雙向?qū)哟螀f(xié)同注意力模塊進(jìn)行兩階段的深度融合，得到最終...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于自適應(yīng)標(biāo)簽分布的胎兒腦齡估計(jì)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法，屬于醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，其訓(xùn)練方法包括：將胎兒大腦磁共振圖像輸入初始胎兒腦齡估計(jì)網(wǎng)絡(luò)，得到腦齡預(yù)測(cè)分布，根據(jù)腦齡預(yù)測(cè)分布和對(duì)應(yīng)真實(shí)腦齡確定預(yù)測(cè)損失；根據(jù)真實(shí)腦齡構(gòu)建腦齡目標(biāo)標(biāo)簽...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于分層深度估計(jì)的座艙特征融合雙耳追蹤方法，該方法包括以下步驟：首先，基于單目相機(jī)采集視頻流，利用多尺度深度估計(jì)算法生成乘員視頻的深度圖，并結(jié)合固定背景邊緣檢測(cè)提取座艙幾何特征；其次，通過(guò)面部關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)提取多面部特征(如眼間距...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)適用于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種圖像分割方法、裝置、終端設(shè)備及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，所述方法包括：獲取待處理圖像；將待處理圖像輸入至已訓(xùn)練的圖像分割模型進(jìn)行處理，得到待處理圖像對(duì)應(yīng)的初始分割掩膜；對(duì)初始分割掩膜進(jìn)行邊緣增強(qiáng)處理，得到目標(biāo)分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及信號(hào)檢測(cè)領(lǐng)域，特別是一種基于Seg?Yolo模型的非合作無(wú)人機(jī)突發(fā)頻點(diǎn)檢測(cè)方法及設(shè)備。本發(fā)明提出的Seg?Yolo模型，完全不需要非合作無(wú)人機(jī)信號(hào)的先驗(yàn)序列，也不需要對(duì)具體序列進(jìn)行預(yù)測(cè)，能夠直接實(shí)現(xiàn)時(shí)頻圖中連續(xù)的、非連續(xù)的、重疊的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于yolov8分類的變電站表計(jì)類型及量程識(shí)別方法，方法為：獲取變電現(xiàn)場(chǎng)圖片并輸入yolov8進(jìn)行儀表檢測(cè)得到儀表類型；當(dāng)檢測(cè)到儀表為關(guān)注的儀表類型時(shí)，對(duì)儀表的矩形區(qū)域進(jìn)行截取并獲得儀表所屬的大類名稱；再儀表區(qū)域截圖輸入訓(xùn)練好的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于yolov8實(shí)例分割的電子數(shù)字儀表識(shí)別方法，方法為：獲取包含數(shù)字儀表的現(xiàn)場(chǎng)圖片；使用yolov8模型提取數(shù)顯儀表所在的區(qū)域；截取數(shù)顯儀表的感興趣區(qū)域，利用直線檢測(cè)確定屏幕的四個(gè)角點(diǎn)然根據(jù)角點(diǎn)對(duì)屏幕圖像進(jìn)行透視變換，得到校正后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了人體運(yùn)動(dòng)捕捉與智能康復(fù)訓(xùn)練評(píng)估方法和系統(tǒng)，通過(guò)Kinect深度相機(jī)實(shí)時(shí)獲取到人體三維骨骼關(guān)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)序列，利用基于骨架信息的行為識(shí)別算法實(shí)時(shí)識(shí)別出患者正在進(jìn)行的動(dòng)作類型，并在一小段動(dòng)作完成之后給出評(píng)分，能夠及時(shí)有效地輔助患者進(jìn)行康...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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