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								      本發(fā)明屬于地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種5G環(huán)境下基于人工智能監(jiān)測(cè)雷達(dá)的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)裝置，包括底板，所述底板的頂面固定安裝有U形框架，所述U形框架的頂面中部開設(shè)有穿孔，所述穿孔的內(nèi)部轉(zhuǎn)動(dòng)設(shè)置有調(diào)節(jié)球，所述調(diào)節(jié)球的頂部安裝有連接桿，本發(fā)明...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種涉及智能駕駛技術(shù)領(lǐng)域的自動(dòng)駕駛樣本數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法、裝置、電子設(shè)備和介質(zhì)，所述方法包括：獲取原始樣本數(shù)據(jù)集和第一隱空間向量，將第一隱空間向量輸入到預(yù)先訓(xùn)練的生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，生成與原始樣本數(shù)據(jù)集相關(guān)的偽圖像；采用圖像語義模型對(duì)原始...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種高精度實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)方法，屬于目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明方法步驟包括：以YOLOv8框架為模型框架，結(jié)合KAN網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)模型；對(duì)所述實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練；將待測(cè)圖像輸入預(yù)訓(xùn)練后實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)模型，輸出目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果。K...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種輔助元數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的廣域紅外小目標(biāo)檢測(cè)方法，對(duì)輸入的紅外圖像進(jìn)行預(yù)處理，對(duì)三類元數(shù)據(jù)進(jìn)行特異化預(yù)編碼及多層感知機(jī)映射，生成初始輔助特征，通過骨干網(wǎng)絡(luò)提取多層級(jí)圖像特征，生成最終輔助特征，以彌合元高層語義缺乏的細(xì)節(jié)特征；利用多模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于網(wǎng)格約束的三維人體重建與驅(qū)動(dòng)方法及相關(guān)設(shè)備，其中方法包括：使用SMPL參數(shù)化人體模型的模板網(wǎng)格作為待優(yōu)化的初始人體網(wǎng)格；使用兩個(gè)哈希編碼器來分別估計(jì)穿衣人體網(wǎng)格相對(duì)初始網(wǎng)格的頂點(diǎn)偏移量和每個(gè)高斯球的球諧系數(shù)；使用每個(gè)穿衣...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種投影儀標(biāo)定方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及標(biāo)定技術(shù)領(lǐng)域，用于解決現(xiàn)有投影儀標(biāo)定方法需要依賴外部輔助相機(jī)的技術(shù)問題。所述方法應(yīng)用于包含有一個(gè)標(biāo)定板、一個(gè)投影儀和一臺(tái)電腦的投影儀標(biāo)定系統(tǒng)中，標(biāo)定板背面設(shè)置有多個(gè)圖像采集設(shè)備，圖像采集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于計(jì)算機(jī)視覺的印刷缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域；對(duì)采集圖像進(jìn)行預(yù)處理后，進(jìn)行前景提取得到初始圖像；對(duì)初始圖像進(jìn)行特征提取得到第一特征，將第一特征代入預(yù)設(shè)特征增強(qiáng)模型得到第一增強(qiáng)特征；對(duì)第一增強(qiáng)特征進(jìn)行特征語義重...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于擴(kuò)散模型做生成與判別任務(wù)的異常缺陷檢測(cè)應(yīng)用，包括以下步驟：獲取用于檢測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)樣本；通過擴(kuò)散異常生成模塊，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)樣本進(jìn)行正向擴(kuò)散處理并引入擾動(dòng)，生成異常樣本，并計(jì)算擴(kuò)散異常生成模塊的擴(kuò)散損失函數(shù)；通過擴(kuò)散判別模塊捕捉異常樣...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于深度學(xué)習(xí)的星圖視頻序列超分辨率復(fù)原方法，涉及深度學(xué)習(xí)及天文圖像處理領(lǐng)域，解決現(xiàn)有超分辨率復(fù)原方法中，存在獲取真實(shí)的LR/HR影像對(duì)困難，且由于觀測(cè)條件的多變性、目標(biāo)距離的遙遠(yuǎn)性以及成像設(shè)備的局限性等問題，導(dǎo)致復(fù)原效果差等問題。本發(fā)明...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種基于大型語言模型的旅行規(guī)劃方法和裝置。該方法包括：將用戶輸入的旅行綜合約束信息拆分成獨(dú)立的N個(gè)原子子任務(wù)，N為大于1的正整數(shù)；對(duì)所述N個(gè)原子子任務(wù)中的每個(gè)原子子任務(wù)進(jìn)行獨(dú)立的并行規(guī)劃，并輸出與所述N個(gè)原子子任務(wù)對(duì)應(yīng)的N...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)因果推理的用戶需求預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),其中方法包括對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)集進(jìn)行潛在因果關(guān)系提取，得到因果效應(yīng)數(shù)據(jù)；基于因果效應(yīng)數(shù)據(jù)構(gòu)建初始長(zhǎng)期需求預(yù)測(cè)模型；根據(jù)多模態(tài)數(shù)據(jù)集對(duì)初始長(zhǎng)期需求預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練以得到長(zhǎng)期需求預(yù)測(cè)模型，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于人工智能的供應(yīng)鏈全流程管理方法及系統(tǒng)，包括：采集供應(yīng)鏈中各環(huán)節(jié)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，并基于各環(huán)節(jié)之間的執(zhí)行順序?qū)\(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，依次確定下游環(huán)節(jié)對(duì)上游環(huán)節(jié)的供貨需求；基于各環(huán)節(jié)的業(yè)務(wù)屬性控制各環(huán)節(jié)依次進(jìn)行業(yè)務(wù)自主管理，并在業(yè)務(wù)自...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種信息處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及人工智能、自然語言處理、大模型和智能搜索領(lǐng)域。具體實(shí)現(xiàn)方案為：接收輸入問題，并確定輸入問題的目標(biāo)問題類型；根據(jù)目標(biāo)問題類型，確定輸入問題對(duì)應(yīng)的目標(biāo)執(zhí)行引擎...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于穩(wěn)定性邊緣的大模型優(yōu)化加速方法，方法包括：輸入用于圖像分類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)與樣本集，通過矩陣特征值計(jì)算方法計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)海塞矩陣中高特征值及其對(duì)應(yīng)的特征向量；基于高特征值判斷是否使用曲率加速，計(jì)算并更新曲率加速矩陣；將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于CFD仿真技術(shù)的汽車零器件冷卻監(jiān)管系統(tǒng)，涉及CFD仿真技術(shù)領(lǐng)域，包括監(jiān)控中心，所述監(jiān)控中心通信連接有仿真幾何建模模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、場(chǎng)化處理模塊與后處理分析模塊；所述仿真幾何建模模塊用于構(gòu)建待測(cè)試汽車零器件...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于社交關(guān)系感知與跨圖注意力網(wǎng)絡(luò)的信息推薦方法，包括以下步驟：根據(jù)用戶社交數(shù)據(jù)構(gòu)建行為交互圖、社交拓?fù)鋱D和語義共現(xiàn)圖，生成所述行為交互圖、社交拓?fù)鋱D和語義共現(xiàn)圖中的初始用戶節(jié)點(diǎn)嵌入向量
							  2025-09-25
							
            
						
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								      本發(fā)明涉及客服服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于客戶個(gè)性化動(dòng)態(tài)問題庫(kù)與配置化驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)的智能客服敏感業(yè)務(wù)驗(yàn)證系統(tǒng)。通過信息采集模塊采集客戶的身份信息，并基于客戶身份信息建立個(gè)性化問題庫(kù)，之后通過問答模塊向客戶發(fā)送個(gè)性化問題庫(kù)中的多個(gè)問題，并將客戶的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于動(dòng)態(tài)元數(shù)據(jù)建模的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)整合方法及存儲(chǔ)介質(zhì)，從多源異構(gòu)數(shù)據(jù)中采集結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，提取數(shù)據(jù)的格式、結(jié)構(gòu)和語義信息，形成元數(shù)據(jù)集合，為后續(xù)解決命名沖突、數(shù)據(jù)類型差異提供原始依據(jù)；通過全面捕獲數(shù)據(jù)特...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種用于超標(biāo)量處理器的仲裁器和超標(biāo)量處理器，可以應(yīng)用于仲裁器技術(shù)領(lǐng)域。該仲裁器包括：包括M個(gè)第一仲裁子單元和M?1個(gè)第二仲裁子單元，M為大于1的整數(shù)；第m個(gè)輸入序列輸入至第m個(gè)第一仲裁子單元得到第m個(gè)輸出序列，第m個(gè)輸入序列輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了應(yīng)用程序發(fā)布方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及人工智能領(lǐng)域。具體實(shí)現(xiàn)方案為：獲取目標(biāo)對(duì)象在會(huì)話界面向虛擬對(duì)象下發(fā)的與應(yīng)用程序發(fā)布相關(guān)的任務(wù)指令；向虛擬對(duì)象的服務(wù)端發(fā)送任務(wù)指令；接收服務(wù)端發(fā)送的任務(wù)指令的...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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