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								      本發(fā)明提供一種基于形狀和時(shí)空運(yùn)動(dòng)特征的船舶軌跡壓縮方法，包括：對(duì)原始AIS數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和修復(fù)；利用DP算法，對(duì)每條軌跡的形狀數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮處理；利用TS算法，對(duì)每條軌跡的時(shí)空數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮處理；利用SAC算法，對(duì)船舶軌跡的航速數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮處理；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種介質(zhì)阻擋放電負(fù)載電源的控制方法、裝置及設(shè)備。通過(guò)對(duì)介質(zhì)阻擋放電負(fù)載的峰值電壓與給定的峰值電壓進(jìn)行積分、微分、比較和求和等運(yùn)算，計(jì)算得到移相控制的超前橋臂驅(qū)動(dòng)信號(hào)和滯后橋臂驅(qū)動(dòng)信號(hào)的時(shí)間差、通過(guò)與工作電流同相位的方波信號(hào)來(lái)構(gòu)造...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電網(wǎng)管理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種分布式電源高滲透率場(chǎng)景下區(qū)域變電容量規(guī)劃方法及系統(tǒng)，對(duì)荷源時(shí)序預(yù)測(cè)曲線進(jìn)行趨勢(shì)分析，得到典型場(chǎng)景，基于典型場(chǎng)景，對(duì)凈負(fù)荷曲線進(jìn)行極值分析，得到典型場(chǎng)景下供最大功率和典型場(chǎng)景上送最大功率；根據(jù)容載比與典型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于離散狀態(tài)空間模型的多變流器系統(tǒng)小干擾穩(wěn)定分析方法，該方法首先基于離散狀態(tài)空間原理，利用離散域建模的優(yōu)勢(shì)，建立整個(gè)多變流器系統(tǒng)進(jìn)行小干擾模型，更具體地，將多變流器系統(tǒng)劃分為變流器網(wǎng)絡(luò)和連接網(wǎng)絡(luò)兩部分，以便后續(xù)對(duì)變流器的針對(duì)性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種電力系統(tǒng)中電源結(jié)構(gòu)長(zhǎng)期規(guī)劃方法，包括：含階段性目標(biāo)的低碳電源結(jié)構(gòu)長(zhǎng)期規(guī)劃模型的建立、電力?儲(chǔ)能?低碳長(zhǎng)期規(guī)劃的ETEM模型建立，儲(chǔ)能技術(shù)發(fā)展不確定性刻畫及其貝葉斯隨機(jī)優(yōu)化。本發(fā)明為新型電力系統(tǒng)中電源結(jié)構(gòu)長(zhǎng)期規(guī)劃提出的能源?技...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于AI的中醫(yī)辯證輔助診斷方法、系統(tǒng)及其介質(zhì)，涉及智能輔助診療技術(shù)領(lǐng)域，方法包括采集患者的生理監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、舌象數(shù)據(jù)和脈象信號(hào)，得到患者癥狀信息并映射到預(yù)設(shè)的中醫(yī)病機(jī)分類模型，生成初始癥狀特征向量；調(diào)用包含中醫(yī)處方規(guī)則和配伍用藥...
								
            
							
            
							
						
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								      一種動(dòng)態(tài)電子圍欄的生成方法及智能監(jiān)護(hù)穿戴設(shè)備，穿戴本體至少安裝有主板和為主板供電的充電模塊，主板上至少集成有定位模塊、動(dòng)態(tài)電子圍欄模塊和報(bào)警模塊，以及分別與上述各模塊電連接的中央控制模塊；動(dòng)態(tài)電子圍欄模塊利用如下方法生成動(dòng)態(tài)電子圍欄：S1：...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書實(shí)施例提供一種車輛數(shù)據(jù)的處理方法及裝置。所述方法包括：獲取預(yù)設(shè)周期內(nèi)目標(biāo)車輛在實(shí)際使用時(shí)的超載重量和超載時(shí)長(zhǎng)占比；根據(jù)所述超載重量和超載時(shí)長(zhǎng)占比，確定所述目標(biāo)車輛的超載系數(shù)；其中，所述超載系數(shù)表征了所述目標(biāo)車輛的超載習(xí)慣；根據(jù)所述超...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種低空無(wú)人機(jī)視角的廣告牌智能識(shí)別定位方法及相關(guān)裝置，屬于圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，其中，該低空無(wú)人機(jī)視角的廣告牌智能識(shí)別定位方法包括：獲取待識(shí)別圖像，并確定所述待識(shí)別圖像中的廣告牌區(qū)域；基于所述廣告牌區(qū)域在所述待識(shí)別圖像中的像素坐標(biāo)及采...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于高光譜衛(wèi)星的渾濁水域?yàn)┩堪毒€精細(xì)化提取方法，涉及影像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：S1、針對(duì)研究目標(biāo)區(qū)域及研究時(shí)間，獲取若干幅Landsat系列衛(wèi)星原始高光譜衛(wèi)星遙感影像；S2、得到預(yù)處理后的圖像；S3、對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于對(duì)比學(xué)習(xí)和類感知特征對(duì)齊的半監(jiān)督遙感影像變化檢測(cè)方法，包括：1、將公共遙感影像數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理并劃分，對(duì)原始的高分辨率遙感圖像進(jìn)行裁剪，選擇出標(biāo)注樣本和無(wú)標(biāo)注樣本；2、搭建FACT模型；3、訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型FACT；4、評(píng)估F...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種作物群體三維重建與器官表型性狀解析方法，涉及三維重建領(lǐng)域，包括：采集棉花包絡(luò)影像數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，對(duì)棉花包絡(luò)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)恢復(fù)處理以及高斯濺射，對(duì)群體棉花點(diǎn)云進(jìn)行預(yù)處理并去除地面點(diǎn)云、獲得完整的棉花群體點(diǎn)云模型，在完整的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于視覺大語(yǔ)言模型的動(dòng)物行為多模態(tài)智能標(biāo)注系統(tǒng)及方法，包括：輸入待處理的影像數(shù)據(jù)；基于視覺識(shí)別算法進(jìn)行處理，為每個(gè)動(dòng)物構(gòu)建身份標(biāo)簽與對(duì)應(yīng)的形態(tài)數(shù)據(jù)；對(duì)動(dòng)物的形態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行量化分析，獲得描述動(dòng)物行為的目標(biāo)行為量化指標(biāo)數(shù)據(jù)輸入到行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的PCB焊點(diǎn)缺陷定位檢測(cè)方法與系統(tǒng)，包括：S1：采集PCB板的可見光數(shù)據(jù)與熱成像數(shù)據(jù)，進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的PCB板可見光數(shù)據(jù)、熱紅外數(shù)據(jù)；S2：根據(jù)預(yù)處理后的PCB板可見光數(shù)據(jù)、熱紅外數(shù)據(jù)，分別進(jìn)行特征提取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于參數(shù)高效微調(diào)的自監(jiān)督動(dòng)態(tài)場(chǎng)景單目深度估計(jì)方法，具體包括：將收集到的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，采用雙編碼網(wǎng)絡(luò)并行處理輸入圖像，計(jì)算多尺度特征張量中每個(gè)張量對(duì)應(yīng)的視差估計(jì)值，從多個(gè)張量中篩選出視差波動(dòng)范圍小于閾值的最優(yōu)特征子集進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及金融衍生品定價(jià)領(lǐng)域，是一種基于混合次分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)和跳躍擴(kuò)散模型的歐式期權(quán)定價(jià)方法，包括：將跳躍擴(kuò)散過(guò)程引入混合分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)中，描述資產(chǎn)價(jià)格過(guò)程；根據(jù)所述資產(chǎn)價(jià)格過(guò)程求解混合分?jǐn)?shù)跳擴(kuò)散過(guò)程
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的人均產(chǎn)能提升處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，為了解決傳統(tǒng)技術(shù)中生產(chǎn)單位的人均產(chǎn)能提升目標(biāo)計(jì)算的準(zhǔn)確性較低的問(wèn)題，通過(guò)獲取預(yù)設(shè)子生產(chǎn)單位的預(yù)設(shè)子單位企業(yè)數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)市場(chǎng)宏觀數(shù)據(jù)，并將所有預(yù)設(shè)子...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)領(lǐng)域，具體涉及一種基于RFID編碼的藝術(shù)品溯源裝置及方法，RFID標(biāo)簽?zāi)K存儲(chǔ)該藝術(shù)品的身份信息及歷史流轉(zhuǎn)記錄；RFID讀寫器讀取RFID標(biāo)簽得到身份信息并與云端數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，比對(duì)成功后在數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取對(duì)應(yīng)的藝術(shù)品標(biāo)準(zhǔn)圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種郵件處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：響應(yīng)于郵件處理指令，對(duì)業(yè)務(wù)結(jié)算郵箱中的目標(biāo)郵件進(jìn)行郵件意圖解析，確定目標(biāo)郵件的意圖類型；若意圖類型表征金融機(jī)構(gòu)請(qǐng)求獲取歷史交易的虛擬資源轉(zhuǎn)移信息，對(duì)目標(biāo)郵件進(jìn)行郵件內(nèi)容解析...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┑幕赗FID技術(shù)的建筑材料倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)、方法、介質(zhì)、程序產(chǎn)品及終端，本申請(qǐng)結(jié)合RFID技術(shù)與智能路徑規(guī)劃算法，實(shí)現(xiàn)庫(kù)存信息化管理、智能庫(kù)容管理、智能調(diào)度以及智能盤點(diǎn)，全方位優(yōu)化倉(cāng)儲(chǔ)管理的流程，大幅度提高建筑材料倉(cāng)儲(chǔ)管理效率；通過(guò)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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