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								      本申請?zhí)峁┮环N簽名圖像生成方法、裝置、計算機設備及計算機可讀存儲介質(zhì)，屬于人工智能領域。該簽名圖像生成方法包括：獲取初始簽名圖像；根據(jù)所述初始簽名圖像的像素大小，生成包含遮擋區(qū)域的目標遮罩圖像；基于所述目標遮罩圖像對所述初始簽名圖像進行擦除...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種光子計數(shù)CT成像方法、裝置及光子計數(shù)CT系統(tǒng)，方法包括：獲取實時圖像對應多個目標能量段的融合規(guī)則；根據(jù)融合規(guī)則，對多能譜原始數(shù)據(jù)中多個目標能量段的數(shù)據(jù)進行融合處理，獲得處理數(shù)據(jù)；多能譜原始數(shù)據(jù)包括多個目標能量段的數(shù)據(jù)；將處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于視覺的港機設備移動距離檢測方法及系統(tǒng)，涉及計算機視覺技術領域，該方法通過在龍門吊兩側(cè)對稱部署工業(yè)相機組，通過多光譜成像模塊實時采集地面標識圖像；基于標定板計算徑向和切向的畸變系數(shù)，建立貝位號與圖像坐標的轉(zhuǎn)換映射關系，結(jié)合GP...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種感知一致的水下圖像增強方法，涉及圖像增強的技術領域。所述方法包括：首先，對原始圖像進行雙通道顏色補償、白平衡校正與直方圖對比度增強，獲取顏色增強圖像；其次，對其亮度通道進行中值濾波與伽馬校正，生成多曝光圖像序列；再提取各曝光圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種用于嵌入水印的方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設備，該方法首先從第一目標圖像中獲取待嵌入水印的第一圖像塊，并在所述第一圖像塊中添加不可見錨點，之后將所述第一圖像塊和待嵌入的第一水印信息輸入可逆神經(jīng)網(wǎng)絡的正向過程，獲得已嵌入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術領域，可應用于保險業(yè)務領域，本發(fā)明公開了基于強化學習的策略制定方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，方法包括：獲取報價系統(tǒng)中的預設客戶數(shù)據(jù)和預設市場數(shù)據(jù)；將預設市場數(shù)據(jù)和預設客戶數(shù)據(jù)組成狀態(tài)數(shù)據(jù)，將狀態(tài)數(shù)據(jù)、動作數(shù)據(jù)、獎勵數(shù)據(jù)組...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于配置化BOM的零件清單自動校核方法，包含如下步驟：在步驟S1中，根據(jù)零件功能結(jié)構(gòu)構(gòu)建基本號數(shù)據(jù)庫，并根據(jù)基本號數(shù)據(jù)庫形成標準零件號；按照功能結(jié)構(gòu)劃分若干功能模塊并分別賦予基本號，標準零件號的中綴為零件所屬功能模塊的基本號...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于交通領域，提供一種基于NSGA?Ⅱ和α?條件詞典的多目標內(nèi)陸港區(qū)位選擇方法，包括：分析內(nèi)陸港選址的影響因素，構(gòu)建多樞紐軸輻射式網(wǎng)絡；針對內(nèi)陸港選址提出基本假設；以最小化總成本、最大化公鐵聯(lián)運比例和最小化碳排放量為目標，構(gòu)建混合整數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機技術領域，公開了一種基于任務池權重的任務分配方法、裝置、設備及介質(zhì)，基于當前分配任務的任務類型，確定至少一個任務池因子，實現(xiàn)對當前分配任務的處理需求的解析和分類識別。劃分不同優(yōu)先級的任務池，每個任務池中的任務池因子相同，確保...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于經(jīng)驗模型的反無人機設備發(fā)射覆蓋范圍評估方法。本發(fā)明通過電磁傳播經(jīng)驗模型，并結(jié)合由改進的粒子群優(yōu)化算法確定的建筑物修正項系數(shù)，來評估反無人機設備的發(fā)射覆蓋范圍，其包括：首先，通過CW測試獲取原始數(shù)據(jù)集；其次，對采集到的反無...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種大斷面高陡坡斜井全工序集成施工智能臺車的安全性能分析的方法，包括：步驟1：對臺車載荷計算；步驟2：對臺車進行有限元分析；步驟3：對臺車安全性計算與復核；將臺車分成：針梁模塊、內(nèi)框模塊、模板模塊、斜撐模塊、穩(wěn)定桿構(gòu)件、銷軸構(gòu)件...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種高擬真的水面自主船舶虛擬測試仿真方法，包括：對海上水面自主船舶進行運動模擬：通過UE5設計高細膩度的欠驅(qū)集裝箱船賽博孿生體，結(jié)合分離MMG思想，建立六自由度集裝箱船的運動學和動力學模型，基于PhysX引擎，實現(xiàn)精確的受力模擬和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種光伏水下航行器外形參數(shù)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，用于水下航行器設計領域，該方法包括：對水下航行器外形設計參數(shù)抽樣，形成初始樣本庫；基于樣本庫構(gòu)建參數(shù)化模型；通過CFD求解器對參數(shù)化模型進行仿真；根據(jù)樣本庫構(gòu)建目標函數(shù)代理模型；通過ISI...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請一些實施例提供一種服務器、顯示設備和語音回復方法。顯示設備將語音指令和用戶的多模態(tài)生理數(shù)據(jù)發(fā)送至服務器，服務器對多模態(tài)生理數(shù)據(jù)執(zhí)行情感分析處理，以獲取多模態(tài)情感數(shù)據(jù)并生成待分析數(shù)據(jù)。服務器通過情感意圖解析大模型對待分析數(shù)據(jù)進行內(nèi)容分析...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于腦電信號分類技術領域，涉及一種微弱非對稱性視覺刺激的腦電信號分類模型的訓練方法及應用。訓練方法包括：基于原始信號獲取頻域正頻率信號數(shù)據(jù)集并劃分為訓練集、測試集和驗證集；構(gòu)建腦電信號分類模型，初始化可傳播梯度的模態(tài)分解矩陣；對模型的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N烹飪提示方法、裝置、電子設備和存儲介質(zhì)，涉及人工智能技術領域，應用于烹飪場景，該方法包括：獲取臺面溫場圖像數(shù)據(jù)和臺面溫度矩陣數(shù)據(jù)；并分別對臺面溫場圖像數(shù)據(jù)和臺面溫度矩陣數(shù)據(jù)進行特征提取，得到食材特征信息和溫場特征信息；將烹飪...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的無線信號自動調(diào)制識別方法；該方法包括：首先，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN對輸入信號進行初步特征提取，生成多尺度的特征表示；隨后，通過自注意力SA機制對提取的特征進行動態(tài)權重分配，增強信號的全局特征表示能力；然后，利用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了火電機組干濕態(tài)轉(zhuǎn)換點的判別方法，通過火電機組現(xiàn)有的運行數(shù)據(jù)訓練深度嵌入聚類模型和機組運行數(shù)據(jù)特征預測模型，其中深度嵌入聚類模型可以通過機組運行數(shù)據(jù)判斷干濕態(tài)轉(zhuǎn)換點，而機組運行數(shù)據(jù)特征預測模型可以依據(jù)現(xiàn)有機組的運行數(shù)據(jù)和歷史運行數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)處理技術領域，公開了一種大數(shù)據(jù)信息采集分析方法及裝置。方法包括：用分布式爬蟲從異構(gòu)數(shù)據(jù)源采集多模態(tài)數(shù)據(jù)流并提取元信息；對原始數(shù)據(jù)流動態(tài)預處理，含自適應滑動窗口處理、小波變換去噪和缺失值填充；構(gòu)建多維度特征提取模型，結(jié)合深度稀...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機技術領域，公開了一種任務處理方法、裝置、設備及介質(zhì)，包括：獲取待處理保險中若干標的物，并將每一所述標的物進行抽象化處理，得到對應的待處理任務；響應于接收到任務處理請求，對所述待處理任務進行分片處理，得到待執(zhí)行任務片段；將所述...
								
            
							
            
							
						
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