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								      本發(fā)明提供了一種運檢機器人的作業(yè)決策方法、裝置、系統(tǒng)及介質。實現方案為：構建多個正樣本對和多個負樣本對；基于多個正樣本對和多個負樣本對，對跨模態(tài)語義對齊模型進行訓練，并采用訓練好的跨模態(tài)語義對齊模型對各個正樣本對進行語義對齊，得到語義對齊的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種輸電線路氣象風險數據自動生成及輔助標簽的方法，屬于一種用于自動生成、自動分析標簽的數據分析技術領域，基于現有的人工智能技術，面向歷史輸電線路氣象風險數據缺失問題，提出了一個能夠自動生成時序數據、輔助標簽的方法，本發(fā)明包括有數...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及松軟地面中履帶車輛動力學領域，具體涉及一種履帶行駛系統(tǒng)與松軟地面交互作用力的確定方法。根據不同類型松軟地面、履帶行駛系統(tǒng)不同設計參數以及履帶行駛系統(tǒng)不同行駛狀態(tài)下松軟地面施加在履帶行駛系統(tǒng)上的牽引力、運動阻力和掛鉤牽引力，這能更加...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種低成本高頻的電力系統(tǒng)全環(huán)節(jié)計算方法及裝置，方法包括：將多頻域特征輸入定制化CEMformer模型，實現對源測機組碳排放動態(tài)特征的獲取；并對定制化CEMformer模型進行兩階段訓練；將訓練好的CEMformer模型保存，針對...
								
            
							
            
							
						
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								      基于機器學習的油浸式變壓器分層故障診斷及定位方法，包括：建立典型缺陷下油浸式變壓器鐵心和繞組幾何模型，對油浸式變壓器鐵心和繞組幾何模型分別進行電路?磁場、磁場?結構力場和流場?溫度場仿真計算，得到不同工況下仿真計算結果；通過改進麻雀算法，引...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種社區(qū)治理數據量化分析與報告生成系統(tǒng)，系統(tǒng)包括數據輸入模塊、量化評分模塊、信息抽取模塊和多智能體協(xié)作模塊，數據輸入模塊與量化評分模塊數據連接，量化評分模塊與信息抽取模塊數據連接，多智能體協(xié)作模塊包括監(jiān)管智能體和多智能體單元。本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于貨物品種關聯(lián)挖掘的貨車匹配方法與系統(tǒng)，所述方法包括以下步驟：獲取當前貨物基本信息、運輸訂單記錄數據源中的原始文本，對原始文本進行預處理；提取出當前貨物的歷史運輸車輛結構、貨物歷史承運記錄和貨物關鍵詞；對提取出的貨物關鍵詞進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種船閘工程邊通航邊施工安全風險評估方法及系統(tǒng)，涉及通航安全評估技術領域。該方法包括：構建與所述船閘工程邊通航邊施工相關的安全風險評估指標體系；提取所述安全風險評估指標體系中的多個不確定性指標；構建基于MCMC算法的狀態(tài)樣本生成模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種鹽穴綜合能源系統(tǒng)全生命周期經濟評估方法，其中，方法包括：獲取目標區(qū)域內的電能供需數據，并基于電能供需數據和至少一個鹽穴地質參數建立鹽穴綜合能源系統(tǒng)的數學模型；基于數學模型，以全生命周期綜合經濟收益最大確定目標函數，建立鹽穴綜合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向交易平臺的信用支付處理方法及系統(tǒng)，涉及信用支付技術領域，該方法包括：獲取交易平臺中所有租戶的基礎數據，并根據基礎數據為每個租戶計算動態(tài)權重；根據動態(tài)權重為每個租戶創(chuàng)建獨立的策略沙箱環(huán)境；將租戶的基礎數據輸入預設的混合信用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種職工社會網絡關系關聯(lián)性強度分析方法及裝置，通過建立二級社會關系指標體系，量化指標間的直接影響并構建直接影響矩陣。利用DEMATEL法對矩陣歸一化處理，依次計算綜合影響矩陣、因素權重等。再基于ANP法以一級指標為簇、二級指標為節(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種人形機器人目標位姿獲取方法、裝置、計算機設備及存儲介質，所述方法包括：獲取人形機器人在當前場景中的目標RGB圖像，對所述目標RGB圖像進行分割，獲取特征圖像，從所述特征圖像中獲取目標特征點，從所述當前場景對應的模板庫中，獲取與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種自動泊車方法、裝置及計算機程序產品，其中，方法包括：從采集的車輛周圍環(huán)境的三維點云數據中篩選出地面點云；對所述地面點云進行聚類處理，生成若干點簇；提取每個點簇的空間邊界參數，計算各點簇對應的矩形區(qū)域的長度和寬度；基于車輛尺寸，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種火焰煙霧識別方法及設備，屬于火災檢測技術領域，其方法包括：基于初步特征提取模塊提取接收的目標圖像的火焰煙霧特征，獲得初始圖像特征；基于局部注意力模塊通過對初始圖像特征進行多維度和多尺度的多次局部特征提取，得到局部圖像特征；基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于土地特征的圖像識別方法，所述方法包括：S11、對土地特征圖像待識別部分進行定位處理，獲得土地特征圖像待識別部分的對應坐標，將矢量圖斑的邊界線投影到土地特征圖像待識別部分，獲得舉證圖像；S12、通過SAM分割算法對舉證圖像進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合模型和規(guī)則的列車當前運行軌道提取方法，包括制作道岔區(qū)域類型檢測的數據集和軌道實例分割的數據集；以yolov8n為基礎建立檢測道岔區(qū)域類型預測的模型；以改進yolov8n為基礎建立軌道實例分割模型，所述改進yolov8n引...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于飛機催化作業(yè)的物理響應數據分析方法及系統(tǒng)，方法包括：通過機載云粒子探測設備獲取催化作業(yè)區(qū)域在催化操作前和催化操作后的三維云粒子分布數據集，三維云粒子分布數據集包含催化前粒子特征數據和催化后粒子特征數據；采用云粒子AI圖像形...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于圖像采集的體測數據評價方法和系統(tǒng)，涉及圖像處理技術領域，所述方法包括：通過相機采集第一訓練動作視頻樣本和第二訓練動作視頻樣本，并訓練體測數據評價模型；獲取待測人員的待測動作視頻和體型數據，并通過訓練后的體測數據評價模型對體...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N道路數據處理方法、裝置及程序產品，其中方法包括：獲取待處理道路數據中的待識別車道；基于所述待處理道路數據確定所述待識別車道自身的目標車道數據和位于所述待識別車道周邊預設范圍內的周邊車道數據；基于所述目標車道數據和所述周邊車道數...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于分子傳播網絡監(jiān)測預警系統(tǒng)，涉及智能監(jiān)測技術領域，包括，熵變分析模塊，基于各節(jié)點的分子濃度梯度矢量場，通過相空間重構和Lyapunov指數計算，獲取熵變率場，并計算分子濃度梯度矢量方向和熵變率場的空間相關性系數，生成熵變率場數...
								
            
							
            
							
						
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