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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于機器視覺的建筑物損傷智能檢測方法，包括以下步驟：多模態(tài)數(shù)據(jù)采集；預處理與特征增強：對視覺數(shù)據(jù)以及聲學數(shù)據(jù)進行處理；損傷檢測：設計材料本構(gòu)驅(qū)動的GAN架構(gòu)，其生成器通過可微分有限元分析層計算生成裂縫的應力分布并與ABAQUS...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及司法數(shù)據(jù)處理技術(shù)領域，尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)的司法文書分類方法、裝置及存儲介質(zhì)，包括：采集司法案件數(shù)據(jù)并對司法案件數(shù)據(jù)進行特征強化處理；對司法案件數(shù)據(jù)進行侵權(quán)事實層級化解析，以得到司法案件數(shù)據(jù)的侵權(quán)類型和侵權(quán)行為嚴重性；對司法案件...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N電表箱全生命周期的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法，包括：獲取電表箱內(nèi)部紅外熱成像數(shù)據(jù)，基于幀間差分與圖像分割識別瞬時溫升斑塊區(qū)域，得到溫度異常二維空間分布圖；提取二維空間分布圖的溫升強度，若溫升強度超預設溫升閾值則判定存在熱異常，通過時空匹配關...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種手術(shù)進程管理方法和系統(tǒng)，涉及手術(shù)進程管理技術(shù)領域，本發(fā)明利用非剛性配準算法融合DTI、fMRI和3D?T1WI影像數(shù)據(jù)，生成三維腦網(wǎng)絡圖譜，其次構(gòu)建LSTM深度學習模型，以術(shù)中實時監(jiān)測的腦表面位移場為輸入，深部組織位移值為標簽...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于倉儲物流技術(shù)領域，具體涉及一種基于托盤BOM和匹配規(guī)則的精準匹配方法，包括下列步驟：(一)托盤BOM數(shù)據(jù)構(gòu)建：在托盤安裝傳感器，進行多維度信息采集，并基于采集的數(shù)據(jù)形成托盤的BOM數(shù)據(jù)；(二)匹配規(guī)則制定：基于貨物綜合特性、倉儲環(huán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于時空軌跡數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領域，具體為一種基于圖注意力與時序特征融合的時空軌跡相似度計算方法，本發(fā)明結(jié)合層次分區(qū)樹，提出多種地圖遷移策略，降低跨地圖模型訓練成本，解決了在實際應用中，跨城市地圖場景下模型需要重新訓練，訓練成本過高的問題。...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種水電機組運行故障數(shù)據(jù)增強方法及裝置，首先采集機組振動信號，選擇時頻變換方法將一維振動信號轉(zhuǎn)換為二維時頻圖像，增強信號特征維度，之后構(gòu)建擴散特征遷移模型，通過正向擴散逐步擾動數(shù)據(jù)分布至高斯噪聲，再逆向去噪生成與真實故障樣本高度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的一種基于深度學習混合模型的船舶軌跡預測方法，涉及船舶軌跡預測技術(shù)領域，通過對船舶AIS數(shù)據(jù)進行預處理，使得處理后的船舶軌跡能夠更貼近真實的船舶航行軌跡，具有較高的可信度。所建立的基于時空特征耦合的CovTE?BiLSTM混合模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于風電功率預測技術(shù)領域，且公開了基于信號分解與參數(shù)優(yōu)化的超短期風電功率預測模型構(gòu)建方法，具體步驟如下：S1：原始風電功率數(shù)據(jù)處理，采用自適應噪聲完備集合經(jīng)驗模態(tài)分解算法(CEEMDAN)對原始風電功率數(shù)據(jù)進行分解。本發(fā)明通過構(gòu)建融合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于振動傳感數(shù)據(jù)的大壩安全監(jiān)測與裂縫預測方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領域，解決了現(xiàn)有大壩安全監(jiān)測存在的數(shù)據(jù)采集不全、數(shù)據(jù)處理滯后、預測能力不足的問題，方案要點是：采集大壩振動數(shù)據(jù)，對大壩振動數(shù)據(jù)進行基于動態(tài)窗口的自適應歸一化處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種湖泊水位與水面面積轉(zhuǎn)換方法及裝置本發(fā)明通過實測水面數(shù)據(jù)對初始湖泊水動力模型進行參數(shù)優(yōu)化，提升模型對湖泊動態(tài)變化過程的擬合精度和模擬能力，克服了傳統(tǒng)水位面積轉(zhuǎn)換方法中僅依賴靜態(tài)地形數(shù)據(jù)或單一水位記錄而導致精度不足的問題；同時，...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及環(huán)境管理技術(shù)領域，尤其涉及一種基于協(xié)同過濾算法的廢物回收處置服務商的智能推薦方法及裝置。所述方法包括：獲取多個產(chǎn)廢企業(yè)各自的產(chǎn)廢特征信息，多個產(chǎn)廢企業(yè)包括目標產(chǎn)廢企業(yè)和多個參考產(chǎn)廢企業(yè)；根據(jù)多個產(chǎn)廢企業(yè)各自的產(chǎn)廢特征信息，計算目標...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種新聞傳播狀態(tài)分析方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領域。方法包括：采集待分析新聞在目標發(fā)布平臺的傳播狀態(tài)數(shù)據(jù)，對平臺用戶進行個體傳播分析，提取出平臺用戶的多個個體互動特征；構(gòu)建平臺用戶的群體影響圖譜；對平臺用戶的多個個體互動特征進...
								
            
							
            
							
						
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								      一種互聯(lián)網(wǎng)貿(mào)易數(shù)據(jù)搜索處理方法及系統(tǒng)，屬于大數(shù)據(jù)分析領域，該方法包括從全球貿(mào)易網(wǎng)站、電商平臺、海關數(shù)據(jù)庫以及社交媒體渠道采集數(shù)據(jù)，利用機器學習算法對數(shù)據(jù)進行清理，構(gòu)建統(tǒng)一的多語言語義索引庫；構(gòu)建多層索引體系，基于倒排索引技術(shù)索引關鍵詞，基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實施例公開了一種路線推薦方法、裝置、設備、介質(zhì)及產(chǎn)品，包括：獲取輸入信息；所述輸入信息包括用戶輸入的出行需求；通過大模型對所述輸入信息進行解析，獲取關鍵字段；根據(jù)所述關鍵字段在預設路線數(shù)據(jù)庫中查找匹配的出行路線，或者，通過大模型調(diào)用搜...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI助手的意向工作報名方法、設備、介質(zhì)及產(chǎn)品。該方法包括：在通過內(nèi)置的AI助手對求職者進行多輪對話的過程中，實時根據(jù)求職者輸入的用戶查詢語句，生成匹配的響應結(jié)果數(shù)據(jù)并在AI助手對話界面中展示；在確定當前待展示的響應結(jié)果數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基礎測繪數(shù)據(jù)整合方法及系統(tǒng)，涉及測繪數(shù)據(jù)整合技術(shù)領域，包括如下步驟：采集待測繪區(qū)域的影像數(shù)據(jù)，并進行影像數(shù)據(jù)切片處理，得到測繪影像切片數(shù)據(jù)；獲取測繪影像切片數(shù)據(jù)中的區(qū)域節(jié)點信息，并獲取節(jié)點變化數(shù)據(jù)，進行區(qū)域類型劃分，得到區(qū)域類型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于大模型的音視頻處理方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì)，方法包括：獲取待處理音視頻和需求處理指令；獲取音視頻剪輯工具的處理指令集合，根據(jù)大模型對所述處理指令集合進行知識庫構(gòu)建處理，得到指令知識庫；根據(jù)所述指令知識庫對所述需求處理指令進...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理技術(shù)領域，特別是涉及一種人才需求數(shù)據(jù)庫和人才信息數(shù)據(jù)庫的匹配處理方法。方法包括：對于第二聚類結(jié)果H中第e個第二簇He，獲取第一聚類結(jié)果G中與He相似度最高的第一簇，如果該第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種大模型輔助合規(guī)報告智能審查系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括報告處理模塊、規(guī)則庫管理模塊、知識圖譜引擎、大模型推理模塊、自動審查與反饋模塊、問題公示與審批接口；方法包括數(shù)據(jù)獲取與預處理、分塊與字段抽取、規(guī)則匹配與知識關聯(lián)、多維度檢查、問題...
								
            
							
            
							
						
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