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								      本發(fā)明公開了一種道路安全管控區(qū)域的安全預警方法及相關(guān)裝置，涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：基于雷達回波信號進行車輛行駛感知分析；基于視頻圖像結(jié)合置信度分析和特征點檢測進行車輛行駛軌跡預測和車輛行駛速度分析；基于視頻圖像利用結(jié)果投票法進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了基于UV?KGNN網(wǎng)絡的交通違規(guī)檢測方法、裝置、設備及介質(zhì)，涉及智能交通領(lǐng)域，包括：基于通過無人機搭載的多種傳感器采集多模態(tài)交通相關(guān)數(shù)據(jù)，確定與無人機及車輛的運行狀態(tài)相關(guān)的目標物理量；基于預設初始網(wǎng)絡及目標物理量進行目標檢測與特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及交通技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種利用AI平臺的道路交通車流監(jiān)控方法、設備及系統(tǒng)，包括：根據(jù)不同道路在連續(xù)采樣時刻下的車流量變化差異，結(jié)合每條道路連接的每條下級道路在每一采樣時刻下的車流量，確定每一采樣時刻下每條道路連接的每條下級道路的貢...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于顯示終端故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種顯示終端全生命周期故障智慧診斷系統(tǒng)，其通過接收顯示終端的故障現(xiàn)象描述，檢索與所述故障現(xiàn)象相關(guān)聯(lián)的信號輸入端控制對象集合，對所述集合內(nèi)各控制對象展開靶向檢測，生成原始檢測數(shù)據(jù)集并進行瞬時異常點剔除...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種顯示亮度補償方法、顯示裝置和計算機可讀存儲介質(zhì)，所述顯示亮度補償方法包括步驟：獲取紅色LED、綠色LED和藍色LED的環(huán)境溫度與相應恒流驅(qū)動芯片的電流增益之間的補償模型；檢測顯示面板的顯示畫面是否為預設畫面；若檢測為預設畫面...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種顯示面板及其驅(qū)動方法、驅(qū)動電路和顯示裝置，其中，顯示面板包括對應數(shù)據(jù)線、掃描線、陣列排布的第一像素單元、與偶數(shù)行相鄰設置的多條控制線和連接奇數(shù)行和控制線的第一開關(guān)，相鄰兩行兩列的四個第一像素單元形成像素單元組，像素單元組內(nèi)還包...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種會議的音頻轉(zhuǎn)寫與紀要生成方法及裝置，該方法包括：拉起會議，會議終端包括本地會議終端和至少一個遠程會議終端或只包括本地會議終端；自定義轉(zhuǎn)寫服務和轉(zhuǎn)寫對象，所述轉(zhuǎn)寫對象包括本地終端音頻、遠程終端音頻、輔流音頻中的一個或它們的任意組...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于大模型的多語言跨文化溝通輔助方法及系統(tǒng)。其中，本申請通過在通話時接收源語言音頻流，調(diào)用多語言聲調(diào)頻諧特征庫提取基頻諧波強度分布與聲調(diào)轉(zhuǎn)折特征，生成文化聲學指紋向量；基于該向量控制麥克風陣列相位差，定向增強說話人基頻諧波分量...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種供水管網(wǎng)的漏損噪聲提取方法及裝置。該方法包括獲取供水管網(wǎng)的采集聲信號。該方法還包括基于供水管網(wǎng)的采集聲信號及其主頻段，確定漏損噪聲的期望信號，主頻段是由根據(jù)采集聲信號的功率譜密度計算的累積能量的主要分布范圍確定。此外...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及聲音識別技術(shù)領(lǐng)域，具體為復合神經(jīng)網(wǎng)絡的光纖傳感聲紋特征分析模型構(gòu)建方法，方法包括：通過分布式光纖傳感采集聲音信號，并設定聲音頻率幅值閾值，提取異常區(qū)間的聲音信號；對采集信號進行降噪處理并提取聲紋特征；構(gòu)建無監(jiān)督模型計算離群評分值，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電動汽車主動合成聲的聲音品質(zhì)評價方法與系統(tǒng)，用于對電動汽車主動聲音片段合成后的聲音品質(zhì)進行客觀量化評價。所述方法基于對聲音合成位置處的聲壓級分布特征分析，結(jié)合主動合成聲的時頻特性，將合成位置附近的聲壓級分布劃分為四種類型，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基因大模型與ML聯(lián)合鑒定Cas靶點有效性的方法，屬于生物技術(shù)和人工智能領(lǐng)域。方法包括：構(gòu)建A種聯(lián)合序列以及靶向聯(lián)合序列的檢測陣列，檢測陣列具有A個檢測單元；在每個檢測單元中分別加入一種聯(lián)合序列，進行孵育反應，獲取各個檢測單元...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于顆粒流的多晶體巖石建模方法、系統(tǒng)和設備，涉及巖石力學與數(shù)值模擬技術(shù)領(lǐng)域，包括構(gòu)建多晶體巖石的數(shù)值模型；在數(shù)值模型內(nèi)，通過粗顆粒對其進行填充，基于泰森多邊形空間剖分算法，生成剛性塊體rblock；對剛性塊體rblock進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于分子動力學的煤層化學消突方法，屬于煤礦安全領(lǐng)域，該方法通過采樣分析，獲得煤樣的元素占比、基團組成、化學鍵連接方式、構(gòu)建出真實的煤分子骨架，利用分子模擬還原和優(yōu)化煤的分子結(jié)構(gòu)；添加表面活性劑，設置煤層真實的瓦斯含量、瓦斯壓力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡和大語言模型的分子性質(zhì)預測方法和裝置，該方法包括：根據(jù)分子的SMILES獲取分子結(jié)構(gòu)圖，其中包含原子和官能團的結(jié)構(gòu)信息；使用微調(diào)好的大語言模型生成每個官能團的描述文本，并使用文本編碼器對其進行編碼，以獲取每個官...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能紡織技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于深度學習的純棉氣泡面料處理效果預測方法，步驟包括：收集涉及多物理場耦合數(shù)據(jù)，所述多物理場耦合包括面料在處理過程中溫度場分布、所受張力和壓力、流體擴散速率和流體粘度數(shù)據(jù)；將所述溫度場分布與所受張力和壓...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于專業(yè)標簽的抑郁評估滴定優(yōu)化方法和系統(tǒng)，其中，該方法包括：通過可穿戴設備按固定周期采集用戶心率變異性、皮膚電導、環(huán)境光強、腕部體動及語音數(shù)據(jù)，將每周期數(shù)據(jù)輸入經(jīng)專業(yè)醫(yī)療標簽訓練的統(tǒng)一評估模型，由時序融合網(wǎng)絡處理并輸出包含總分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于動態(tài)知識圖譜的護理交班信息關(guān)聯(lián)方法及系統(tǒng)，屬數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。其中，該方法包括整合患者多維數(shù)據(jù)并輸出情境矩陣，患者多維數(shù)據(jù)包括患者基礎畫像、動態(tài)指標、治療進程和護理焦點，情境矩陣包括急性度、脆弱性和干預優(yōu)先級；獲取并解析護理交...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的新生兒罕見病臨床特征輔助診斷系統(tǒng)，涉及醫(yī)療診斷技術(shù)領(lǐng)域，旨在解決多維度高維數(shù)據(jù)特征融合難題，突破傳統(tǒng)診斷模型泛化能力局限，精準捕捉隱匿性特征組合，降低新生兒罕見病漏診誤診風險的技術(shù)問題，包括：醫(yī)療數(shù)據(jù)庫模塊，用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于壓力性損傷技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種新生兒皮膚損傷綜合預防管理系統(tǒng)。該發(fā)明，通過融合臨床數(shù)據(jù)與多模態(tài)生理參數(shù)，生成個性化風險閾值，避免了單一的風險判斷，提高預測的針對性與準確性，僅在生理穩(wěn)態(tài)時段采集數(shù)據(jù)，有效減少病情波動或干擾因素帶來...
								
            
							
            
							
						
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