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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種鏡片姿態(tài)調(diào)整信息獲得方法、裝置、調(diào)整系統(tǒng)及設(shè)備，方法包括：獲取面板圖像，所述面板圖像為利用目標(biāo)設(shè)備的目標(biāo)鏡片將激光發(fā)射器發(fā)出的光線投射于面板時(shí)，針對(duì)面板采集的圖像；對(duì)所述面板圖像進(jìn)行圖像識(shí)別，得到光斑識(shí)別信息；根據(jù)光斑...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)乘累加運(yùn)算裝置及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)乘累加運(yùn)算方法，包括預(yù)處理模塊對(duì)輸入數(shù)據(jù)和預(yù)分配的對(duì)應(yīng)權(quán)重基于原碼編碼規(guī)則進(jìn)行乘積操作生成正負(fù)乘積對(duì)，發(fā)送至正負(fù)乘積暫存區(qū)；加法器樹(shù)按照正負(fù)乘積對(duì)的高位至低位次序，依次計(jì)算每對(duì)正負(fù)乘積對(duì)的一個(gè)比...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于2.5D的立體翻轉(zhuǎn)界面切換方法。制作電子設(shè)備的主界面。電子設(shè)備檢測(cè)用戶觸屏產(chǎn)生的位移，生成新頁(yè)面左上角橫坐標(biāo)x，根據(jù)新頁(yè)面左上角橫坐標(biāo)x計(jì)算長(zhǎng)方體旋轉(zhuǎn)的角度angle。根據(jù)長(zhǎng)方體旋轉(zhuǎn)的角度angle依次通過(guò)模型變換、視點(diǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種媒體文件展示方法及設(shè)備，涉及通信技術(shù)領(lǐng)域。該方法可以應(yīng)用于電子設(shè)備，可以實(shí)現(xiàn)基于人物關(guān)系展示媒體文件，用以提高用戶體驗(yàn)。該方法包括：接收第一用戶操作；響應(yīng)于所述第一用戶操作，顯示第一頁(yè)面，所述第一頁(yè)面包括人物關(guān)系展示區(qū)域和媒體文件展示區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大語(yǔ)言模型的錒系合金知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于錒系合金的知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)與人工智能技術(shù)領(lǐng)域，所述問(wèn)答系統(tǒng)包括知識(shí)庫(kù)構(gòu)建模塊、用戶輸入增強(qiáng)模塊、檢索知識(shí)整理模塊和答復(fù)模塊；所述知識(shí)庫(kù)構(gòu)建模塊用于構(gòu)建知識(shí)庫(kù)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)檢索采集錒...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種空中小目標(biāo)檢測(cè)方法及裝置，其中，方法包括：通過(guò)搭建多模態(tài)感知地面平臺(tái)，包括視覺(jué)和非視覺(jué)傳感器；構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)采集存儲(chǔ)計(jì)算平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)空中數(shù)據(jù)的多角度實(shí)時(shí)監(jiān)控；設(shè)計(jì)多模態(tài)空中目標(biāo)表征融合軟件系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)的預(yù)處理和融合表...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種空中目標(biāo)陣型識(shí)別方法及裝置，其中，方法包括：通過(guò)搭建多模態(tài)空中目標(biāo)檢測(cè)硬件系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括多類(lèi)型視覺(jué)和動(dòng)態(tài)視覺(jué)傳感器；對(duì)多模態(tài)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，通過(guò)目標(biāo)檢測(cè)算法對(duì)空中目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別；構(gòu)建空中目標(biāo)陣型知識(shí)庫(kù)，通過(guò)超圖建模空中目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)仿真數(shù)據(jù)管理方法及系統(tǒng)，涉及仿真數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域，以解決現(xiàn)有仿真數(shù)據(jù)管理效率低，且增加了仿真工程師的學(xué)習(xí)成本和工作量的問(wèn)題。方法包括接收高性能計(jì)算平臺(tái)發(fā)送的標(biāo)簽信息以及TeamCenter平臺(tái)發(fā)送的歸檔信息；根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種發(fā)動(dòng)機(jī)性能敏感性分析方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及發(fā)動(dòng)機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，以解決傳統(tǒng)發(fā)動(dòng)機(jī)敏感性分析方法效率低且準(zhǔn)確率低的問(wèn)題。方法包括：獲取待分析發(fā)動(dòng)機(jī)的試驗(yàn)數(shù)據(jù)和待分析數(shù)據(jù)，基于設(shè)計(jì)值、第一偏差量以及目標(biāo)發(fā)動(dòng)機(jī)仿真模型，確定每個(gè)輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種全流量補(bǔ)燃循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)的自點(diǎn)火極限估算方法和裝置，涉及發(fā)動(dòng)機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，以解決現(xiàn)有技術(shù)中對(duì)全流量補(bǔ)燃循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)自點(diǎn)火極限的計(jì)算空白的問(wèn)題。方法包括：對(duì)全流量補(bǔ)燃循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)的自點(diǎn)火過(guò)程進(jìn)行三維數(shù)值模擬，確定目標(biāo)自點(diǎn)火極限工況范圍；基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種密封結(jié)構(gòu)的密封性能評(píng)估方法及裝置，涉及液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)研究技術(shù)領(lǐng)域，以解決現(xiàn)有技術(shù)中對(duì)密封結(jié)構(gòu)的密封性能評(píng)估準(zhǔn)確性較差的問(wèn)題。方法包括：獲取目標(biāo)液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)中目標(biāo)密封法蘭結(jié)構(gòu)的靜態(tài)應(yīng)力載荷數(shù)據(jù)；基于靜態(tài)應(yīng)力載荷數(shù)據(jù)，利用軟鍍層...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明一種推進(jìn)劑跨臨界噴注過(guò)程的數(shù)值模擬方法、裝置和設(shè)備，涉及技術(shù)火箭發(fā)動(dòng)機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，以解決現(xiàn)有技術(shù)中火箭發(fā)動(dòng)機(jī)推力室或者發(fā)生器內(nèi)推進(jìn)劑在跨臨界噴注過(guò)程中的數(shù)值模擬精度低的問(wèn)題。方法包括：獲取火箭發(fā)動(dòng)機(jī)推力室或發(fā)生器對(duì)應(yīng)的數(shù)值模擬初始信息；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種用于海上搜尋浮標(biāo)的極坐標(biāo)軌跡粒子群優(yōu)化方法及系統(tǒng)，所述方法包括：初始化浮標(biāo)失聯(lián)時(shí)刻坐標(biāo)，以及獲取海洋數(shù)據(jù)；在浮標(biāo)失聯(lián)時(shí)刻坐標(biāo)附近海面隨機(jī)初始化起始坐標(biāo)，并從起始坐標(biāo)出發(fā)隨機(jī)生成極坐標(biāo)路徑，形成粒子群；創(chuàng)建浮標(biāo)在海洋上的初始概...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種神經(jīng)形態(tài)硬件加速方法、裝置、模塊及可讀介質(zhì)，通過(guò)在脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行過(guò)程中，實(shí)時(shí)獲取當(dāng)前時(shí)間步的結(jié)果向量；從所述結(jié)果向量中提取最大值與次大值；計(jì)算所述最大值與次大值的差值，并與可信度閾值進(jìn)行比較；若所述差值大于所述可信度閾值，則...
								
            
							
            
							
						
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								      一種缺陷檢測(cè)方法和系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其中的方法包括：將被測(cè)物體的待檢測(cè)圖像輸入缺陷檢測(cè)模型，得到對(duì)待檢測(cè)圖像的缺陷檢測(cè)結(jié)果；其中缺陷檢測(cè)模型基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，其訓(xùn)練過(guò)程包括：獲取訓(xùn)練樣本圖像及相應(yīng)的缺陷標(biāo)注；通過(guò)缺陷檢測(cè)模型對(duì)訓(xùn)練樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電網(wǎng)維護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種架空輸電線的覆冰檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：利用無(wú)人機(jī)多次采集輸電線路的圖像，得到圖像序列；對(duì)所述圖像序列進(jìn)行融合，并在融合圖像序列時(shí)，利用密集尺度不變特征描述符消除由圖像像素移位導(dǎo)致的圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及場(chǎng)景重建技術(shù)領(lǐng)域，具體是涉及一種基于colmap的三維重建方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。本發(fā)明首先檢測(cè)相機(jī)所采集場(chǎng)景的各個(gè)實(shí)測(cè)圖片的旋轉(zhuǎn)角度，并將非零的旋轉(zhuǎn)角度所對(duì)應(yīng)的實(shí)測(cè)圖片旋轉(zhuǎn)至正方向，以校正實(shí)測(cè)圖片所在的數(shù)據(jù)集，從而得到圖片校...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種虛擬形象驅(qū)動(dòng)方法及相關(guān)裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，虛擬形象驅(qū)動(dòng)方法包括：獲取表現(xiàn)目標(biāo)虛擬形象身體運(yùn)動(dòng)的初始視頻；基于初始視頻中第一視頻幀的頭部區(qū)域，預(yù)測(cè)得到頭部區(qū)域剔除面部之后的參考圖，并基于頭部視頻和第一視頻幀的頭部區(qū)域，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及過(guò)駁狀態(tài)評(píng)估領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于數(shù)據(jù)分析的活魚(yú)過(guò)駁狀態(tài)評(píng)估方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：對(duì)目標(biāo)活魚(yú)進(jìn)行種類(lèi)分類(lèi)，并對(duì)轉(zhuǎn)運(yùn)箱進(jìn)行過(guò)駁可行性分析和活魚(yú)轉(zhuǎn)運(yùn)準(zhǔn)備，得到目標(biāo)轉(zhuǎn)運(yùn)箱；對(duì)目標(biāo)轉(zhuǎn)運(yùn)箱進(jìn)行過(guò)駁測(cè)試，基于測(cè)試結(jié)果對(duì)過(guò)駁設(shè)備進(jìn)行優(yōu)化，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于YOLO11模型的荔枝圖像分類(lèi)方法，包括：采用荔枝圖像數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)YOLO11模型進(jìn)行訓(xùn)練，其中所述YOLO11模型包括主干網(wǎng)絡(luò)、頸部網(wǎng)絡(luò)和決策網(wǎng)絡(luò)；其中所述主干網(wǎng)絡(luò)包括卷積層和局部注意力模塊HaloAttention，所述...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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