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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種設(shè)備能耗的統(tǒng)計(jì)方法和裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，涉及智能家居領(lǐng)域，該設(shè)備能耗的統(tǒng)計(jì)方法包括：確定第一目標(biāo)設(shè)備的第一設(shè)備型號(hào)；根據(jù)所述第一設(shè)備型號(hào)匹配第一算法模型，其中，所述第一算法模型用于對(duì)所述第一目標(biāo)設(shè)備進(jìn)行設(shè)備能耗統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種用于軸頻電磁場(chǎng)信號(hào)特征的表示方法及系統(tǒng)，涉及海洋電磁信號(hào)處理領(lǐng)域，包括：根據(jù)軸頻電磁場(chǎng)信號(hào)的頻譜特點(diǎn)進(jìn)行取樣后，執(zhí)行變分模態(tài)分解；根據(jù)分解后得到的模態(tài)分量，計(jì)算每個(gè)所述模態(tài)分量的多樣性熵矩陣，通過(guò)獲取多尺度對(duì)稱(chēng)點(diǎn)圖參數(shù)，利用...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書(shū)提供了一種屬性值抽取模型的訓(xùn)練方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備。在此方法中，可以將與樣本文本相匹配的屬性，作為正樣本屬性，并將從正樣本屬性所在的經(jīng)由聚類(lèi)分析所得到的屬性簇中抽取出的部分屬性，作為容易與正樣本屬性混淆的負(fù)樣本屬性，從而可以將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及壓縮空氣儲(chǔ)能技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種壓氣儲(chǔ)能人工硐室抗抬臨界埋深分析方法、系統(tǒng)及設(shè)備。該方法包括：獲取儲(chǔ)氣庫(kù)項(xiàng)目的硐室個(gè)數(shù)、尺寸參數(shù)和布置參數(shù)；建立塊體極限平衡力學(xué)方程和巖體破裂面的破壞準(zhǔn)則；根據(jù)硐室個(gè)數(shù)、尺寸參數(shù)和布置參數(shù)選擇對(duì)應(yīng)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及航空發(fā)動(dòng)機(jī)仿真分析領(lǐng)域，特別提供了一種考慮加力氣動(dòng)激勵(lì)的航空發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)響應(yīng)仿真方法，分別建立加力燃燒室?尾噴管流體域模型和整機(jī)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)有限元模型，開(kāi)展流場(chǎng)特性仿真分析和整機(jī)模態(tài)特性分析。以此為基礎(chǔ)，結(jié)合隨機(jī)振動(dòng)和確定振動(dòng)分析方法，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N變壓器非線(xiàn)性電路求解方法及相關(guān)裝置，所述方法包括：對(duì)目標(biāo)變壓器進(jìn)行實(shí)驗(yàn)并建立第一等效電路模型，并進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，得到第一勵(lì)磁特性數(shù)據(jù)，并擬合得到第一擬合函數(shù)，再對(duì)第一等效電路模型進(jìn)行線(xiàn)性化處理，得到第二等效電路模型；根據(jù)外部條...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種基于用戶(hù)畫(huà)像和AIGC的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)提效方法及系統(tǒng)，應(yīng)用于客戶(hù)端，所述方法包括：對(duì)收集的用戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，并基于分析結(jié)果進(jìn)行用戶(hù)畫(huà)像構(gòu)建；所述用戶(hù)畫(huà)像包括對(duì)應(yīng)的用戶(hù)特征；根據(jù)所述用戶(hù)畫(huà)像所呈現(xiàn)的用戶(hù)特征，并利用預(yù)設(shè)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于血流動(dòng)力學(xué)的門(mén)靜脈支架分流術(shù)內(nèi)血流占比計(jì)算方法，方法包括：獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)，所述目標(biāo)數(shù)據(jù)包括目標(biāo)患者TIPS術(shù)后的目標(biāo)臨床測(cè)量數(shù)據(jù)和目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)；基于所述目標(biāo)數(shù)據(jù)計(jì)算目標(biāo)邊界條件；構(gòu)建目標(biāo)模型，所述目標(biāo)模型為基于幾何離散化與CF...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種基于AIGC技術(shù)的產(chǎn)品推介圖生成方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)；方法包括：接收用戶(hù)輸入的電子產(chǎn)品圖片、模板信息及用戶(hù)需求；對(duì)電子產(chǎn)品進(jìn)行輪廓識(shí)別、光影識(shí)別及空間識(shí)別，得到識(shí)別結(jié)果；基于模板信息、用戶(hù)需求及識(shí)別結(jié)果，采用AIGC模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種基于AI自動(dòng)管線(xiàn)的營(yíng)銷(xiāo)圖片生成方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，應(yīng)用于服務(wù)器，所述服務(wù)器中部署有生文管線(xiàn)、生圖管線(xiàn)和大模型Agent；所述方法包括：獲取用戶(hù)輸入的提示信息；響應(yīng)于所述提示信息以啟動(dòng)所述生文管線(xiàn)進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷(xiāo)文案的自...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于知識(shí)圖譜的圖像分割方法，包括獲取待分割目標(biāo)圖像；構(gòu)建改進(jìn)Mask RCNN模型，改進(jìn)Mask RCNN模型包括：構(gòu)建知識(shí)圖譜損失函數(shù)，利用知識(shí)圖譜損失函數(shù)、分類(lèi)損失函數(shù)、回歸框損失函數(shù)和mask損...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種面向環(huán)衛(wèi)車(chē)的可行駛區(qū)域分割方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，其目的在于解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的可行駛區(qū)域分割準(zhǔn)確性差的技術(shù)問(wèn)題。該可行駛區(qū)域分割模型包括第一特征提取器、第二特征提取器和解碼器；第一特征提取器包括依次設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于時(shí)空特征加權(quán)融合的全景占據(jù)預(yù)測(cè)方法，方法包括：輸入包含了多幀時(shí)序幀的相機(jī)數(shù)據(jù)，在相機(jī)發(fā)出的同一射線(xiàn)上提取到多個(gè)參考點(diǎn)，經(jīng)過(guò)圖像特征提取器得到多幀時(shí)序圖像特征；對(duì)時(shí)序圖像特征進(jìn)行加權(quán)融合，得到融合后的時(shí)空特征；對(duì)融合后的時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種可行駛區(qū)域與垃圾的多任務(wù)檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，其目的在于解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的可行駛區(qū)域的定位精度與分割效果差的技術(shù)問(wèn)題。其構(gòu)建的多任務(wù)檢測(cè)模型包括主干網(wǎng)絡(luò)、頸部網(wǎng)絡(luò)、可行駛區(qū)域分割頭、垃圾檢測(cè)頭；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種儲(chǔ)能系統(tǒng)的調(diào)試信息傳輸方法及儲(chǔ)能系統(tǒng)，該方法由主控制器執(zhí)行，該方法包括：若確定滿(mǎn)足調(diào)試模式開(kāi)啟條件，則向從控制器的寄存器寫(xiě)入第一數(shù)值，以指示從控制器確定至少一種調(diào)試類(lèi)型匹配的調(diào)試信息，并生成調(diào)試信息報(bào)文；其中，所述調(diào)試類(lèi)型包...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種高速公路應(yīng)急管控方法及系統(tǒng)，方法包括：根據(jù)路側(cè)感知設(shè)備采集的交通流量、氣象數(shù)據(jù)及事故報(bào)告，通過(guò)時(shí)空?qǐng)D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多維異構(gòu)數(shù)據(jù)融合模型，對(duì)路段風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)，得到全路網(wǎng)的實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)圖譜；基于實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)圖譜，輸出包含可...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N交互方法、裝置及電子設(shè)備，所述方法包括：獲取目標(biāo)用戶(hù)圖像信息和目標(biāo)用戶(hù)語(yǔ)音信息，基于目標(biāo)用戶(hù)圖像信息確定用戶(hù)生理反應(yīng)狀態(tài)特征，以及，基于用戶(hù)語(yǔ)音信息確定用戶(hù)語(yǔ)言狀態(tài)特征，根據(jù)用戶(hù)生理反應(yīng)狀態(tài)特征和用戶(hù)語(yǔ)言狀態(tài)特征，確定目標(biāo)用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及土壤成分檢測(cè)與改良劑制備的跨模態(tài)數(shù)據(jù)融合分析技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于成分檢測(cè)的土壤改良劑制備方法，通過(guò)近紅外光譜儀、高效液相色譜儀及電感耦合等離子體質(zhì)譜儀采集土壤成分?jǐn)?shù)據(jù)，增量式主成分分析算法結(jié)合震蕩抑制函數(shù)實(shí)時(shí)更新協(xié)方差矩陣，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于AIGC技術(shù)的醫(yī)院裝備部耗材管理方法，包括如下步驟：S1：進(jìn)行多模態(tài)數(shù)據(jù)采集與融合建模的步驟；S2：進(jìn)行生成式需求預(yù)測(cè)模型構(gòu)建的步驟；S3：進(jìn)行動(dòng)態(tài)庫(kù)存優(yōu)化策略生成的步驟；S4：進(jìn)行智能補(bǔ)貨策略語(yǔ)義化生成的步驟；S5：進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及藥物管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種藥物有效性評(píng)估方法，包括如下步驟：S1：基于處于風(fēng)險(xiǎn)中的患者數(shù)、發(fā)生不良事件的患者數(shù)和時(shí)間，得到傳統(tǒng)生存函數(shù)；S2：基于動(dòng)態(tài)因素，構(gòu)建動(dòng)態(tài)影響函數(shù)；S3：基于所述傳統(tǒng)生存函數(shù)、所述動(dòng)態(tài)影響函數(shù)，構(gòu)建新...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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