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								      本發(fā)明公開了一種基于視覺語言大模型的目標(biāo)探測方法及裝置，包括：構(gòu)建用于訓(xùn)練的目標(biāo)探測數(shù)據(jù)集；運(yùn)用區(qū)域檢測和目標(biāo)中心點(diǎn)回歸，對圖像進(jìn)行分析，提取目標(biāo)的中心點(diǎn)坐標(biāo)；將中心點(diǎn)作為提示，輸入分割模型得到目標(biāo)的初始分割掩膜。借助視覺語言大模型對初始分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力設(shè)備檢測技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種結(jié)構(gòu)光投影變壓器臺架三維模型構(gòu)建裝置及方法，本發(fā)明通過將結(jié)構(gòu)光光源、高分辨率攝像頭與高性能處理計算機(jī)相結(jié)合，利用特制結(jié)構(gòu)光投影設(shè)備、精確校準(zhǔn)的攝像頭采集數(shù)據(jù)，再借助專業(yè)三維建模軟件進(jìn)行解碼、坐標(biāo)計...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種攝像頭校準(zhǔn)方法及設(shè)備，涉及計算機(jī)視覺領(lǐng)域，包括：獲取車輛四周的多個攝像頭分別采集到的原始圖像，并基于初始內(nèi)/外參對各原始圖像進(jìn)行投影變換以生成鳥瞰圖；在鳥瞰圖中識別可行駛區(qū)域邊界，以對鳥瞰圖中位于可行駛區(qū)域邊界內(nèi)部的圖像數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計算機(jī)視覺相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于空間?語義先驗(yàn)特征增強(qiáng)的自監(jiān)督單目深度估計方法，離線構(gòu)建的感知模型包括：單目深度估計網(wǎng)絡(luò)的深度編碼器和深度解碼器以及強(qiáng)化深度特征生成模塊，該模塊用于獲取單幀的場景語義、空間先驗(yàn)特征，對兩個先...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種自適應(yīng)圖像去灰方法、裝置以及設(shè)備，包括：計算輸入圖像的灰度值概率密度函數(shù)以及灰度值累積分布函數(shù)；基于所述灰度值概率密度函數(shù)，調(diào)整黑場閾值以及白場閾值的搜索范圍，得到黑場閾值調(diào)整范圍以及白場閾值調(diào)整范圍；分別在所述黑場閾值調(diào)整...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于印刷電路板表面缺陷檢測相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，其公開了一種PCB表面微小缺陷檢測模型的構(gòu)建方法及其應(yīng)用與設(shè)備，構(gòu)建步驟為：(1)基于將大圖分割為小圖的方式對包含微小缺陷標(biāo)注的實(shí)際采集PCB數(shù)據(jù)集內(nèi)的PCB原圖進(jìn)行分割，分割得到的圖像組成微小...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種傳統(tǒng)聚落三維景觀破碎度的測度方法，該方法包括下述步驟：獲取傳統(tǒng)聚落矢量化地形圖；基于傳統(tǒng)聚落三維空間解構(gòu)簡圖識別三維景觀破碎化評價的物項(xiàng)，包括建筑斑塊、公共空間斑塊和生態(tài)斑塊，根據(jù)聚落空間要素的景觀類型評價依據(jù)，記錄傳統(tǒng)聚落...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于雙網(wǎng)絡(luò)協(xié)同的半監(jiān)督深度學(xué)習(xí)圖像復(fù)原增強(qiáng)方法。該方法包括：構(gòu)建雙任務(wù)分支圖像復(fù)原網(wǎng)絡(luò)，采用教師?學(xué)生半監(jiān)督訓(xùn)練模式訓(xùn)練雙任務(wù)分支圖像復(fù)原網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練好的雙任務(wù)分支圖像復(fù)原網(wǎng)絡(luò)中的復(fù)原分支對待復(fù)原的圖像進(jìn)行特征提取和復(fù)原增強(qiáng)處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其是指一種空間幾何分布約束下的點(diǎn)云任意倍率上采樣方法及系統(tǒng)。所述方法包括：對獲取的激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)插值，根據(jù)插值后的點(diǎn)云中各點(diǎn)周圍的空間幾何分布計算局部得分，進(jìn)而篩除其中得分低于閾值的異常插值點(diǎn)，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于電商大數(shù)據(jù)的智能稅務(wù)稽查方法、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括：對平臺電商公開數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，以得到電商網(wǎng)店公開數(shù)據(jù)；其中，電商網(wǎng)店公開數(shù)據(jù)包括：原始商品信息、經(jīng)營主體數(shù)據(jù)、企業(yè)銷售數(shù)據(jù)；對原始商品信息進(jìn)行銷售參數(shù)分析，以得到商...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于智能廣告推送技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于用戶畫像的廣告推送方法及系統(tǒng)，所述方法包括：在檢測到當(dāng)前用戶進(jìn)入指定應(yīng)用界面后，判斷首展廣告是否屬于高信息負(fù)荷廣告，若是，則獲取首展廣告的廣告推薦權(quán)重、當(dāng)前用戶的可穿戴設(shè)備監(jiān)測數(shù)據(jù)以及指定應(yīng)用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及生產(chǎn)線布局技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的生產(chǎn)線布局優(yōu)化方法，該方法包括基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，采用有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建生產(chǎn)線的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；基于模塊度優(yōu)化的凝聚式層次聚類算法，將拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中節(jié)點(diǎn)進(jìn)行社區(qū)劃分，獲取多個社區(qū)；基于MAP...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的客戶訴求與停電事件關(guān)聯(lián)分析方法，包括以下步驟：收集并預(yù)處理客戶訴求數(shù)據(jù)、停電事件數(shù)據(jù)、電力設(shè)備信息及電網(wǎng)拓?fù)鋽?shù)據(jù)；構(gòu)建圖結(jié)構(gòu)；構(gòu)建圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；將圖結(jié)構(gòu)輸入圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練；收集實(shí)時的客戶訴求數(shù)據(jù)和停...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多源數(shù)據(jù)挖掘與閾值效應(yīng)的綜合性城市韌性調(diào)控方法，包括：通過搜集的城市韌性影響因素數(shù)據(jù)，完成城市韌性評估，分析得出城市韌性不均衡分布發(fā)展的薄弱地區(qū)；通過分析城市基本調(diào)控要素的內(nèi)在特性，構(gòu)建一種測算城市韌性關(guān)鍵影響因素的方法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于IMSSA?NARX的養(yǎng)殖水質(zhì)預(yù)測方法。采集養(yǎng)殖水質(zhì)參數(shù)，建立數(shù)據(jù)集，完成預(yù)處理；通過在原始Tent的混沌方程上引入多位控制參數(shù)，實(shí)現(xiàn)改進(jìn)Tent的混沌映射；通過將樽海鞘群算法與改進(jìn)Tent混沌映射進(jìn)行結(jié)合，實(shí)現(xiàn)改進(jìn)樽海...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種ArUco二維碼角點(diǎn)識別方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及二維碼角點(diǎn)識別領(lǐng)域，該方法包括：構(gòu)建多個預(yù)設(shè)卷積核尺寸下的L型卷積算子集合；L型卷積算子集合包括一個基礎(chǔ)L型卷積算子以及多個變形L型卷積算子；所述基礎(chǔ)L型卷積算子為算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合空間和頻率特征的數(shù)字單詞脈沖編碼方法(DWSFE)及系統(tǒng)，用于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN)的文本信息處理。該方法包括：基于神經(jīng)科學(xué)大腦皮層語義分區(qū)原理構(gòu)建間隔語義劃分向量編碼(SSPE)和連續(xù)語義劃分向量編碼(CSPE)兩種詞...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于大模型的文本結(jié)構(gòu)化信息生成方法；該方法包括：準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集并對第一大模型進(jìn)行微調(diào)，生成結(jié)構(gòu)化模式；準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集的方式包括人機(jī)結(jié)合方式與大模型反向生成文本方式；引入RAG機(jī)制對第一大模型生成的結(jié)構(gòu)化模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種動葉可調(diào)式軸流風(fēng)機(jī)喘振預(yù)警方法及系統(tǒng)，屬于風(fēng)機(jī)喘振預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，用于解決目前的喘振預(yù)警方法的前瞻性較弱，對工作人員經(jīng)驗(yàn)的依賴較高，無法適應(yīng)當(dāng)前科技高速發(fā)展環(huán)境下大型工廠的全智能化、全自動化需求的技術(shù)問題。方法包括：構(gòu)建動葉可...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，其公開了一種多向等截面特征并行驅(qū)動的三維結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化方法，步驟為：（1）針對待優(yōu)化結(jié)構(gòu)的各個等截面拉伸或掃略方向，在對應(yīng)的二維截面內(nèi)定義均勻分布的單向設(shè)計變量，單向設(shè)計變量依次經(jīng)分組降維圓柱濾波器進(jìn)行密度...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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