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								      本發(fā)明提供一種復(fù)雜氣象環(huán)境下飛行器數(shù)字孿生態(tài)勢(shì)推演與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，該復(fù)雜氣象環(huán)境下飛行器數(shù)字孿生態(tài)勢(shì)推演與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法包括采集處理天氣數(shù)據(jù)，涵蓋風(fēng)向、風(fēng)速等參數(shù)；獲取飛行器性能參數(shù)并建庫；輸入解析飛行計(jì)劃。通過建立包含...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于水資源監(jiān)測(cè)的技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于自動(dòng)監(jiān)測(cè)網(wǎng)的城市水環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)考核方法，包含水質(zhì)監(jiān)測(cè)模塊，參數(shù)預(yù)處理模塊，綜合質(zhì)量計(jì)算模塊，水質(zhì)分析模塊，長(zhǎng)效管理模塊和閉環(huán)優(yōu)化模塊；本發(fā)明通過生態(tài)影響動(dòng)態(tài)分配參數(shù)權(quán)重，避免傳統(tǒng)固定權(quán)重導(dǎo)致的評(píng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于市場(chǎng)智能推廣調(diào)研營(yíng)銷的數(shù)據(jù)分析管理系統(tǒng)，本發(fā)明涉及市場(chǎng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域。該基于市場(chǎng)智能推廣調(diào)研營(yíng)銷的數(shù)據(jù)分析管理系統(tǒng)，通過設(shè)置有對(duì)多渠道數(shù)據(jù)進(jìn)行提取分類，提取數(shù)據(jù)設(shè)定用戶層級(jí)劃分和意向優(yōu)先級(jí)的評(píng)判確定出受眾的產(chǎn)品類型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)及其方法，涉及農(nóng)業(yè)管理技術(shù)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)采集模塊，用于設(shè)置數(shù)據(jù)采集的設(shè)備監(jiān)測(cè)組；人員動(dòng)態(tài)管理模塊，用于建立三維空間坐標(biāo)系，通過定位裝置標(biāo)記人員動(dòng)向，并監(jiān)管重要區(qū)域的安全；種植動(dòng)態(tài)規(guī)劃模塊，用于建立...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種用于新能源基地的容量配置的方法，包括搭建所述新能源基地相關(guān)的模型。設(shè)置與所述新能源基地模型相關(guān)的初始數(shù)據(jù)、第一運(yùn)行成本。根據(jù)所述初始數(shù)據(jù)、第一運(yùn)行成本，計(jì)算所述相關(guān)模型的第一容量配置。分析所述第一容量配置數(shù)據(jù)得到評(píng)估結(jié)果，完...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及知識(shí)追蹤技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多模態(tài)輔助信息抽取的知識(shí)追蹤方法和系統(tǒng)，方法包括獲取學(xué)習(xí)交互數(shù)據(jù)、包含試題的圖文信息的試題數(shù)據(jù)和各個(gè)試題對(duì)應(yīng)的逐步求解過程，進(jìn)行輔助特征抽取得到輔助信息集合；構(gòu)建基于輔助信息集合嵌入的知識(shí)追蹤模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了激勵(lì)新就業(yè)群體參與社區(qū)治理的系統(tǒng)及方法，屬于智慧社區(qū)級(jí)社區(qū)治理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明要解決的技術(shù)問題為如何激勵(lì)外賣員、快遞員參與到基層治理中，將這一群體轉(zhuǎn)化為社區(qū)治理的“移動(dòng)眼睛”和“即時(shí)信息源”，技術(shù)方案為：包括用戶端、社區(qū)管理平臺(tái)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于改進(jìn)YOLOv8n模型的鋼絲繩缺陷檢測(cè)方法及裝置，涉及圖像識(shí)別領(lǐng)域，方法包括：將待檢測(cè)的鋼絲繩圖像作為輸入，利用訓(xùn)練好的改進(jìn)YOLOv8n模型，得到鋼絲繩缺陷檢測(cè)結(jié)果；其中，改進(jìn)YOLOv8n模型包括改進(jìn)骨干網(wǎng)絡(luò)和改進(jìn)頸...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于改進(jìn)YOLOv8n?seg模型的鋼索表面磨損檢測(cè)方法及裝置，涉及鋼索表面磨損檢測(cè)領(lǐng)域，該方法包括采集鋼索表面圖像并標(biāo)注真實(shí)磨損區(qū)域與程度，構(gòu)建磨損圖像數(shù)據(jù)集；改進(jìn)YOLOv8n?seg模型結(jié)構(gòu)，以自適應(yīng)核卷積模塊替代主干...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于水下圖像處理和裂縫檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體說是一種水電站大壩水下裂縫圖像定位方法，包括以下步驟：采集大壩表面裂縫的圖像數(shù)據(jù)并獲取關(guān)鍵圖像；對(duì)采集到的水下圖像進(jìn)行預(yù)處理，采用基于YOLOv9的裂縫目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行裂縫區(qū)域的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于深度學(xué)習(xí)和邊緣檢測(cè)的圖像矢量化方法及系統(tǒng)，所述方法，包括獲取家電模塊的圖像數(shù)據(jù)，并對(duì)獲取的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；將預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)作為輸入構(gòu)建邊緣檢測(cè)模型，對(duì)邊緣檢測(cè)模型輸出的邊緣概率圖進(jìn)行優(yōu)化處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于物理散射模型引導(dǎo)的SAR圖像生成方法，包含物理引導(dǎo)的特征調(diào)制、屬性散射中心特征約束及生成網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。物理引導(dǎo)的特征調(diào)制通過設(shè)計(jì)多尺度注意力模塊PMA，將俯仰角參數(shù)化編碼與多尺度卷積融合，動(dòng)態(tài)增強(qiáng)關(guān)鍵散射特征，補(bǔ)償俯仰角變化導(dǎo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種退役風(fēng)機(jī)的處理方法、裝置及設(shè)備，涉及風(fēng)機(jī)技術(shù)領(lǐng)域和三維模型技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：接收退役風(fēng)機(jī)的至少一種類型的待處理部件的部件參數(shù)后，確定并展示每一待處理部件所對(duì)應(yīng)的部件三維模型；接收退役風(fēng)機(jī)所對(duì)應(yīng)的安置類型之后，確定匹配...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于低帶寬端邊協(xié)同視覺檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及視覺檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。該基于低帶寬端邊協(xié)同視覺檢測(cè)方法及系統(tǒng)，包括S1.識(shí)別目標(biāo)邊界框及類別標(biāo)簽，將邊界框覆蓋區(qū)域劃分為語義關(guān)鍵塊，非邊界框區(qū)域劃分為背景塊；S2.通過高可靠通信信道優(yōu)先傳輸語...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種機(jī)器人抓取姿態(tài)預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及機(jī)器人視覺領(lǐng)域。所述方法包括以物體圖像和隱含意圖的文本指令為輸入，以明確意圖的文本指令為期望輸出，對(duì)意圖推理模型進(jìn)行訓(xùn)練；以物體圖像和明確意圖的文本指令為輸入，以區(qū)域分割圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于改進(jìn)RT?DETR的麥穗自動(dòng)檢測(cè)與計(jì)數(shù)方法，步驟包括：1)采集麥田小麥視頻；2)在FasterNet結(jié)構(gòu)中引入SENetV2注意力機(jī)制，構(gòu)建一個(gè)新的特征提取模塊FasterSEV2；3)用FasterSEV2代替RT?DETR的主干...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于視頻監(jiān)控與人工智能的滯洪區(qū)實(shí)時(shí)安全監(jiān)測(cè)方法，涉及水利工程與人工智能交叉領(lǐng)域，包括采集滯洪區(qū)的視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，并對(duì)所述視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)預(yù)處理后的視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和識(shí)別，生成監(jiān)測(cè)特征數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于SSM?YOLO?tiny輕量化改進(jìn)算法的多種食用菌復(fù)雜環(huán)境下檢測(cè)方法，能夠提升在復(fù)雜環(huán)境下對(duì)多種食用菌的分類檢測(cè)精度，同時(shí)保持較低的計(jì)算開銷。通過減低模型深度和通道數(shù)，引入Slim?Neck結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供了一種預(yù)警信息生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，通過獲取重點(diǎn)人員基礎(chǔ)信息；所述重點(diǎn)人員基礎(chǔ)信息包括原始圖像信息；基于所述原始圖像信息構(gòu)建針對(duì)重點(diǎn)人員的人臉特征標(biāo)識(shí)；獲取視頻流數(shù)據(jù)，并從所述視頻流數(shù)據(jù)中提取實(shí)時(shí)人臉特征；當(dāng)判...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于環(huán)境感知和智能分析的滯洪區(qū)應(yīng)急撤退預(yù)警方法，涉及防洪減災(zāi)技術(shù)領(lǐng)域，包括采集滯洪區(qū)現(xiàn)場(chǎng)的原始數(shù)據(jù)，形成監(jiān)測(cè)點(diǎn)陣；通過將監(jiān)測(cè)點(diǎn)陣按照地理網(wǎng)格劃分成若干監(jiān)測(cè)單元，并根據(jù)降雨數(shù)據(jù)和土壤濕度數(shù)據(jù)建立降雨滲透模型，結(jié)合地形高程數(shù)據(jù)構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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