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								      本發(fā)明涉及智能體可解釋檢索路徑生成技術領域，尤其涉及一種智能體可解釋檢索路徑生成系統(tǒng)及驗證方法。所述方法包括以下步驟：通過關聯(lián)知識檢索獲取智能體關聯(lián)知識檢索數(shù)據(jù)，基于該數(shù)據(jù)構建節(jié)點多路徑初始結構；確定路徑節(jié)點因果推理鏈條及節(jié)點語義解釋信息，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種GNN與Transformer融合的污水處理預測方法、裝置及存儲介質，涉及污水數(shù)據(jù)分析處理領域；獲取污水處理廠的工藝信息及按時間序列排列的進水、出水監(jiān)測數(shù)據(jù)，構建高維度特征矩陣并進行降維處理，得到污水降維特征矩陣，然后，構建預...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種智能體協(xié)作方法、裝置、設備及存儲介質，涉及能源管理技術領域，該方法包括：截取能源管控智能體的歷史操作指令，并轉換為文本數(shù)據(jù)信息；根據(jù)詞向量模型對文本數(shù)據(jù)信息進行語義映射，得到每個能源管控智能體之間的語義相似度；根據(jù)語義相似度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及環(huán)境保護技術領域，具體為基于植草護坡根系與格柵的協(xié)同固土系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括根系分布優(yōu)化模塊、格柵結構適配模塊、固土能力提升模塊、坡面穩(wěn)定性評估模塊、動態(tài)調整模塊。本發(fā)明中，通過提取根系支撐強度關鍵區(qū)段并結合根系深度與密度變化構建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)驅動的易腐品多級庫存水平優(yōu)化方法及系統(tǒng)，涉及深度強化學習技術領域。包括步驟：對于零售節(jié)點，采集易腐品的歷史銷售數(shù)據(jù)和外部特征數(shù)據(jù)，并輸入神經(jīng)網(wǎng)絡訓練；采集易腐品的運輸環(huán)境信息；構造并初始化訓練網(wǎng)絡和目標網(wǎng)絡、經(jīng)驗回放池；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種干細胞培養(yǎng)基開發(fā)全流程智能管理系統(tǒng)，屬于智能管理技術領域。本發(fā)明融合人工智能、大數(shù)據(jù)分析及知識圖譜技術，涵蓋從需求分析、配方智能設計與虛擬模擬、小規(guī)模培養(yǎng)驗證與迭代優(yōu)化、中試放大工藝優(yōu)化到質量合規(guī)與追溯的整個流程。通過中央智能...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供面向會議流程管控的音視頻會議全生命周期管理實現(xiàn)方法，涉及會議流程管控技術領域，包括以下步驟：通過會議管理與服務驅動引擎在會前提供智能預約與議題標準化管理；會前多端通知與參會確認；建立設備生命周期服務引擎，用于動態(tài)監(jiān)控議程進度；會后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字孿生模型的建筑結構安全監(jiān)控方法及系統(tǒng)，包括獲取建筑結構的目標環(huán)境參數(shù)和目標監(jiān)測點參數(shù)，輸入損傷特征預測模型中得到建筑結構在不同時段的損傷速率分布特征系數(shù)；將建筑結構的損傷分布特征模態(tài)和該系數(shù)非線性組合生成目標損傷速率...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N針對金融服務操作風險的事件根因智能診斷方法及系統(tǒng)，首先采集金融服務系統(tǒng)中操作風險事件產(chǎn)生的包含多種信息的操作風險事件數(shù)據(jù)集合，接著對操作風險事件數(shù)據(jù)集合進行特征提取，生成包含多方面特征的事件特征集合，然后基于事件特征集合構建動...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及智慧農(nóng)業(yè)技術領域，為一種棚內作物自動化檢測方法，具體涉及一種棚內作物病蟲害檢測方法及系統(tǒng)。本發(fā)明提供的實施例根據(jù)不同區(qū)域的檢測數(shù)據(jù)對該區(qū)域的作物生長偏差程度進行判斷，并基于不同的偏差程度配置對應的采樣策略，并基于對應的采樣策略獲取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及生物工程技術領域，具體為一種基于紅外?拉曼圖像恢復模型的細胞培養(yǎng)監(jiān)測方法及系統(tǒng)，方法包括：1、搭建代謝活性綜合評分模型，采用代謝活性綜合評分模型搭建代謝躍區(qū)域集合；2、在代謝活躍區(qū)域集合中選擇代謝活躍前N個區(qū)域作為選定區(qū)域，將選定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種楊梅成熟度檢測方法及系統(tǒng)，涉及楊梅成熟度檢測技術領域。該方法包括步驟：對楊梅果實圖像進行處理，得到目標圖像；根據(jù)目標圖像中楊梅果實表面肉柱的三維結構在固定光照下形成的亮度分布特性，識別并分割目標圖像中的陰影區(qū)域和高光區(qū)域；提...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像處理技術領域，尤其涉及基于機器視覺的發(fā)電機斷路器箱體焊接點定位方法；方法包括獲取發(fā)電機斷路器箱體的待處理圖像，并對其進行多尺度分解，提取出表征表面紋理與焊接點形態(tài)的高頻細節(jié)層；從高頻細節(jié)層中提取箱體結構特征，與預存的包含理想焊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于雙路徑注意力與分形結構的高保真點云補全方法及系統(tǒng)，包括迭代最遠點采樣算法處理輸入點云；擴展組合多層感知機結合雙路注意力機制提取構建聯(lián)合特征向量；利用金字塔點生成器分層重建缺失區(qū)域點云；設計復合損失函數(shù)和動態(tài)權重調度策略優(yōu)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種三維場景重建方法、裝置及XR設備，涉及圖像處理技術領域，該三維場景重建方法應用于XR設備，包括：接收所述XR設備獲取的場景圖像；對所述場景圖像進行特征提取和特征匹配，得到匹配點對；將所述匹配點對，轉換為全局坐標系下的三維地標點...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于條件擴散模型的桌面層物體生成方法，該方法首先獲取桌面場景數(shù)據(jù)，包括不同視角的圖片和家具點云數(shù)據(jù)，并進行預處理。其次利用預處理后訓練數(shù)據(jù)集中的不同視角的圖片，以及對應的語義標簽，通過預訓練模型提取桌面風格語義特征；利用預處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于圖像處理的鋁合金管靶的鍛造成型方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術領域，包括建立三維數(shù)字網(wǎng)格模型及拓撲關系圖；采用雙光譜相機陣列獲取多視角圖像并融合；通過神經(jīng)輻射場網(wǎng)絡重建溫度輻射強度映射圖像；執(zhí)行圖像增強處理；利用多尺度紋理解耦...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開一種基于遷移學習的跨膚色光譜校準方法、系統(tǒng)及存儲介質，涉及圖像處理技術領域，包括：分析獲取至少兩個指定特征間的關聯(lián)關系并存儲為標志特征；獲取預訓練模型并在其后新增全連接層以形成中間模型；凍結預訓練模型的各層參數(shù)，對所述中間模型進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝嘶谶吘壧卣饕龑У妮p量化可見光艦船目標檢測方法，涉及艦船檢測圖像數(shù)據(jù)處理技術領域，包括采集遙感衛(wèi)星圖像，篩選和標注后隨機分配圖像得到訓練集和驗證集；骨干網(wǎng)絡模塊包括多個相互堆疊的Conv模塊和C3k2模塊；頸部模塊包括細節(jié)增強的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于差分梯度進行關鍵幀增強的視頻理解方法及系統(tǒng)，該方法包括步驟1：構建行為識別數(shù)據(jù)集；步驟2：對行為發(fā)生原始視頻進行預處理；步驟3：時空梯度注意力運動增強；步驟4：將經(jīng)過時空梯度注意力運動增強處理后的數(shù)據(jù)處理后，再進行時空平...
								
            
							
            
							
						
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