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								      本申請公開了一種圖像處理方法、裝置、設備及介質，方法包括：獲取魚眼相機拍攝的待處理圖像，待處理圖像中包括待處理目標；基于第一目標區(qū)域確定待處理目標到魚眼相機的距離，所述第一目標區(qū)域是待處理圖像中待處理目標的預設部分所在區(qū)域的方案。本申請各實...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及光伏設備雙光源圖像的融合領域，尤其涉及一種光伏設備雙光源圖像的融合方法及系統(tǒng)，包括：采集光伏雙光圖像數(shù)據(jù)；對光伏雙光圖像數(shù)據(jù)進行配準，得到配準數(shù)據(jù)；對配準數(shù)據(jù)進行低秩稀疏分解，在模型中訓練，得到目標融合圖像；對目標融合圖像進行故障...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合大模型技術的現(xiàn)貨交易輔助決策方法及系統(tǒng)，屬于現(xiàn)貨交易輔助決策方法技術領域，通過本發(fā)明的分析模型，在考慮用戶情緒數(shù)據(jù)和意見領袖動態(tài)數(shù)據(jù)綜合影響的基礎上，更準確地衡量某個特征對于金融事件分類的信息增益，為金融決策、風險評估提...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了智能民航安全管理系統(tǒng)中的風險預測與優(yōu)化算法，涉及風險管控技術領域，用于改善非計劃檢修作業(yè)導致的模塊適配性低導致安全隱患問題，包括在機體進行飛行作業(yè)前后進行自檢判斷機體是否出現(xiàn)間歇類模塊作業(yè)中替換情況，根據(jù)判斷結果選擇是否進入評分...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種約車訂單處理方法、裝置以及服務器，該方法包括接收約車訂單；獲取與約車訂單相關的多個歷史出行訂單，并基于多個歷史出行訂單，預測乘客就位時長；獲取多個候選車輛的預估接駕時長，將多個候選車輛的預估接駕時長與乘客就位時長進行比對，選...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能與智能決策技術領域，公開了一種基于世界模型的增強強化學習方法。其中，該方法包括：S100，智能體從環(huán)境中接收當前時刻環(huán)境狀態(tài)，并將當前時刻決策與當前時刻環(huán)境狀態(tài)進行融合，生成當前時刻表征向量；S102，智能體將當前時刻表征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及認知建模技術領域，特別涉及一種基于認知三角心理機制的擬人智能體框架及方法。包括：設計了心理機制智能體，具體為一個基于認知三角的框架，其中情感、思維和行為相互作用，形成智能體的認知行為結構。情感模塊本發(fā)明引入層次情感模型，思維模塊本...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種文本改寫方法、裝置及電子設備，所述方法包括：對原始文本段進行內容改寫處理，生成初始改寫文本段，其中，所述原始文本段包括至少一個原始文本塊；在所述初始改寫文本段中確定每個所述原始文本塊分別對應的改寫文本塊；將每個所述原始文本塊的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及航空發(fā)動機及燃氣輪機領域，公開了一種帽罩開孔方式與燃燒室頭部進氣匹配設計方法及系統(tǒng)，通過將各頭部帽罩基準孔型面連通形成帽罩孔。本發(fā)明能夠減少相鄰帽罩基準孔型面間的隔斷數(shù)量，提升靜壓恢復系數(shù)，有利于流動穩(wěn)定性，最大程度避免氣流脈動及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種垂直發(fā)射的剛性體水下運動過程確信可靠性評估方法。涉及確信可靠性評估技術領域，包括：確定影響剛性體水下運動過程的因素，以及影響可靠性的關鍵性能參數(shù)；進行區(qū)域建模；確定環(huán)境因素和發(fā)射參數(shù)的可行空間域，采用拉丁超立方抽樣方法確定實驗...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多點系泊圓筒型FPSO動力響應及系泊纜構型數(shù)字孿生方法，該多點系泊圓筒型FPSO動力響應及系泊纜構型數(shù)字孿生方法包括以下步驟：S1、取其中一個海況組合進行分析；S2、數(shù)值模擬計算；S3、使用三階傅里葉級數(shù)對每根系泊纜構型進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種外轉子永磁同步電機轉矩優(yōu)化方法，包括以下步驟：1)設計參數(shù)選擇：選擇電機定子槽的關鍵特性，作為設計參數(shù)，包括槽肩高度Hs1、齒長Hs2、弦長Bs0和槽肩寬度B...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及航空發(fā)動機零件的振動設計領域，公開了一種風扇轉子葉片模態(tài)疊加振動優(yōu)化設計方法及系統(tǒng)，通過風扇轉子葉片的頻率線以及不同激振因素下的激振線，獲得風扇轉子葉片的坎貝爾圖，以確定風扇轉子葉片的模態(tài)疊加共振點；通過分析各個模態(tài)共振點的響應幅...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及航空發(fā)動機及燃氣輪機技術領域，公開了一種考慮轉子系統(tǒng)模態(tài)優(yōu)化的阻尼器設計方法及系統(tǒng)，通過建立包含轉子軸模型、轉子連接螺栓環(huán)向等效模型和葉片環(huán)向等效模型的轉子系統(tǒng)的有限元分析簡化模型，對轉子系統(tǒng)進行剛度分析，以調整轉子軸向截面剛度，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及動態(tài)隱私遮蓋的智能眼鏡圖像處理系統(tǒng)，包括有多模態(tài)感知層、目標檢測模塊、實時遮擋層和自適應調節(jié)模塊；本發(fā)明相對于現(xiàn)有技術依賴單一時間戳或粗略配準導致時空對齊精度不足、多坐標系轉換易產生累積誤差，且特征提取模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種虛擬電廠可信交易優(yōu)化與隱私保護方法及系統(tǒng)，涉及虛擬電廠應用技術領域，包括構建主鏈與側鏈的分層架構；通過中間市場價格定價機制根據(jù)供需差異動態(tài)生成中間市場價格參數(shù)，并基于加密交易決策完成分布式資源運行優(yōu)化；通過拜占庭容錯共識算法...
								
            
							
            
							
						
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								      基于圖神經網絡節(jié)點連通增強的合約漏洞檢測方法及裝置，能夠同時考慮智能合約的序列和結構信息，從而全面理解智能合約代碼中的特征和關系，具有更好的對抗性和魯棒性，能更全面、準確地檢測智能合約漏洞。方法包括：(1)將智能合約源代碼表示為圖結構數(shù)據(jù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及智能檢測領域，提供了一種多模態(tài)電梯部件生產質量檢測與分析裝置及方法，其首先同步采集電梯部件表面圖像及運行聲音信號，利用深度學習分別提取視覺特征和聲學特征形成高維編碼向量，隨后通過特征無監(jiān)督增強對兩類向量進行內部相結構解析動態(tài)分離出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種結構安全人工智能評估方法及設備，通過監(jiān)測到的歷史時序數(shù)據(jù)和實時監(jiān)測數(shù)據(jù)進行監(jiān)測對象結構安全預測的方法，包括：歷史時序數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)分割、訓練算法模型、評估模型性能、使用實時監(jiān)測數(shù)據(jù)進行結構安全預測、可視化預測結果六個階段，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電子元器件壽命預測技術領域，具體為一種基于高斯過程回歸與LSTM神經網絡的IGBT壽命預測方法。收集IGBT器件的集射尖峰電壓數(shù)據(jù)，并對其進行預處理，再其分解為若干個反映測量噪聲的IMFs和一個反映整體退化趨勢的殘差；使用LSTM...
								
            
							
            
							
						
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