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								      本發(fā)明提供了一種基于多尺度特征融合網(wǎng)絡(luò)的無人機射頻信號檢測識別方法；主要提升小樣本情況下無人機的識別率；本發(fā)明的方法包括1D?ResAlex?FusionNet網(wǎng)絡(luò)；1D?ResAlex?FusionNet網(wǎng)絡(luò)包括CNN?ResNet模塊、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種衛(wèi)星結(jié)構(gòu)有限元模型批量建立剛性連接單元的方法，建立結(jié)構(gòu)模型后包括建立剛性連接件數(shù)據(jù)庫S1、建立節(jié)點信息數(shù)據(jù)庫S2、生成剛性單元從節(jié)點表S3、建立剛性連接單元S4等步驟。極大的提升設(shè)計師的工作效率，降低出錯概率，從而更好的發(fā)揮有...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于AIGC和專家經(jīng)驗的控制系統(tǒng)設(shè)計方法，包括如下步驟：輸入原始控制系統(tǒng)技術(shù)要求通過多模態(tài)解析引擎獲取設(shè)計需求參數(shù)；基于所述設(shè)計需求參數(shù)通過AIGC模型、與專家規(guī)則庫對比、專家復(fù)核獲取包含設(shè)計數(shù)據(jù)表和第一專家意見；基于所述設(shè)計...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雙分支神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的天然氣泄漏量化方法，包括：S1、加載原始監(jiān)測數(shù)據(jù)，提取基礎(chǔ)特征，基于基礎(chǔ)特征和衍生特征構(gòu)建時序特征，對時序特征標(biāo)準(zhǔn)化處理；S2、以泄漏流量0.1m3/h為閾值將時序特征分為小流量和常規(guī)流量數(shù)據(jù)并劃分為訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环NFPGA器件的邏輯綜合方法和裝置，該方法包括：從目標(biāo)FPGA器件的邏輯設(shè)計文件中識別目標(biāo)FPGA器件對應(yīng)的多個存儲器結(jié)構(gòu)；每個存儲器結(jié)構(gòu)至少包括：容量信息；根據(jù)容量信息以及目標(biāo)FPGA器件支持的各類型存儲資源數(shù)量，對多個存儲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種量子計算任務(wù)調(diào)度方法、調(diào)度系統(tǒng)、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備，包括：獲得對應(yīng)調(diào)度任務(wù)的編碼信息；基于編碼信息，篩選出滿足第一預(yù)設(shè)優(yōu)先級的第一計算任務(wù)，并基于計算集群的計算節(jié)點狀態(tài)，對第一計算任務(wù)按照時序進行分級處理；基于編碼信息，篩選...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向城市更新的智慧建造管理平臺，涉及礦產(chǎn)篩分技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)接口協(xié)議，確保平臺內(nèi)不同系統(tǒng)、部門和企業(yè)的數(shù)據(jù)能夠進行無縫對接。本發(fā)明通過統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和接口協(xié)議，實現(xiàn)不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)共享，提高了項目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多方協(xié)同的集裝箱智能調(diào)度管理方法及系統(tǒng)，涉及集裝箱智能調(diào)度管理技術(shù)領(lǐng)域，包括采用動態(tài)協(xié)同優(yōu)化算法對各參與方的利益進行建模，輸入各參與方的信息，并輸出得到全局最優(yōu)解；采用區(qū)塊鏈技術(shù)對關(guān)鍵文件進行處理，利用智能合約自動執(zhí)行協(xié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了信息交互方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，該方法包括：顯示第一訂單頁面，第一訂單頁面包括目標(biāo)商品的訂單信息塊，訂單信息塊包括目標(biāo)文本框，目標(biāo)文本框內(nèi)顯示有針對目標(biāo)商品的問題內(nèi)容；響應(yīng)于針對目標(biāo)文本框的觸發(fā)操作，調(diào)用字符...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于連續(xù)自監(jiān)督學(xué)習(xí)框架的超聲醫(yī)學(xué)圖像分析方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)，通過連續(xù)自監(jiān)督學(xué)習(xí)框架的可變形掩碼預(yù)測模塊生成超聲圖像有效的二值掩碼；基于二值掩碼，通過連續(xù)自監(jiān)督學(xué)習(xí)框架的特征提取模塊提取圖像特征并進行重建，基于重建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供了一種景觀燈故障檢測方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：采集景觀燈在無故障狀態(tài)下的圖像，且將該圖像作為基準(zhǔn)圖像；采集景觀燈使用時的待檢測圖像；將基準(zhǔn)圖像對應(yīng)的第一灰度圖像和待檢測圖像對應(yīng)的第二灰度圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于密集點云的建筑特征線提取方法，屬于建筑特征線提取技術(shù)領(lǐng)域，方法如下，對點云數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，預(yù)處理好的點云數(shù)據(jù)進行邊緣檢測和拐角檢測，對特征檢測數(shù)據(jù)進行直線段檢測和曲線段檢測，對線段檢測數(shù)據(jù)進行線段連接與去除處理，建立優(yōu)化數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多語言適配與個性化定制技術(shù)的數(shù)字人唇形合成系統(tǒng)，屬于數(shù)字人技術(shù)領(lǐng)域，包括多維信息獲取模塊和信息處理模塊；本發(fā)明中，通過在內(nèi)設(shè)置有唇部運動軌跡合成模塊，該模塊不僅能夠?qū)τ谝纛l進行唇形合成，同時能夠?qū)⒁纛l轉(zhuǎn)換為文本信息，能夠使得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種場景自動重建方法。該方法包括步驟；S1，圖像模糊檢測與質(zhì)量評估；S2，去噪處理；S3，獲取關(guān)鍵度評判指標(biāo)；S4，急診分級與損傷預(yù)測；本發(fā)明通過以固定采集頻率采集視覺圖像并通過拉普拉斯算子劃分清晰與模糊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種光伏板積灰檢測方法與裝置。該方法包括：獲取實際光伏板表面的積灰圖像；對積灰圖像進行?雙邊濾波以降噪，得到濾波積灰圖像；對濾波積灰圖像進行二值化處理，以區(qū)分出濾波積灰圖像上的積灰區(qū)域與非積灰區(qū)域，從而得到二值化圖像；將二值化圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于U?KAN與解剖學(xué)先驗的DSA圖像冠脈夾層自動識別系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，解剖學(xué)先驗信息提取模塊，U?KAN模型構(gòu)建模塊，模型訓(xùn)練模塊，夾層區(qū)域自動識別模塊和結(jié)果處理和評估模塊。本發(fā)明通過引入KAN層，顯著增強了U?...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于機器學(xué)習(xí)算法和定量構(gòu)效關(guān)系的珍稀瀕危生物毒性預(yù)測方法，通過機器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建毒性預(yù)測模型，能夠有效評估環(huán)境污染物對珍稀瀕危生物的毒性影響，為珍稀瀕危生物保護及生態(tài)環(huán)境風(fēng)險評估提供技術(shù)支持，其特征在于，包括步驟1，從公開數(shù)據(jù)庫收集涉及珍...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種適用于核醫(yī)學(xué)斷層圖像的深度學(xué)習(xí)輔助診斷方法與系統(tǒng)，該方法包括：對DICOM數(shù)據(jù)進行分離和篩選，得到核醫(yī)學(xué)圖像和結(jié)構(gòu)像；基于核醫(yī)學(xué)圖像和結(jié)構(gòu)像定位交疊區(qū)域的空間位置；通過交疊區(qū)域的空間位置得到對應(yīng)矩陣坐標(biāo)，進而提取結(jié)構(gòu)像在交疊區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種適用于高溫的聚合物基電介質(zhì)及其制備方法。本發(fā)明的制備方法包括如下步驟：S1：對鋁源溶液進行加熱、燒結(jié)，制得二維氧化鋁；S2：將鈦酸鋇前驅(qū)體溶液、氧化鋁和粘結(jié)劑混合后靜電紡絲、干燥、燒結(jié)、研磨，制得一維鈦酸鋇/氧化鋁；S3：分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于鋰離子電池固態(tài)電解質(zhì)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種氧化物/凝膠復(fù)合固態(tài)電解質(zhì)及其制備方法和應(yīng)用，該電解質(zhì)是將在基礎(chǔ)電解液中加入過渡金屬化合物和酰胺類交聯(lián)劑，得到前驅(qū)體溶液，再加入引發(fā)劑，在45～70℃原位聚合制得；酰胺類交聯(lián)劑為N,N’?亞...
								
            
							
            
							
						
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