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								      本發(fā)明涉及一種基于終身學(xué)習(xí)與輕量級參數(shù)優(yōu)化的檢測模型更新方法。適用于人工智能與深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：一種基于終身學(xué)習(xí)與輕量級參數(shù)優(yōu)化的檢測模型更新方法，包括：為目標(biāo)檢測模型構(gòu)建LoRA模塊，該目標(biāo)檢測模型的原始權(quán)重矩陣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于測試階段適應(yīng)策略的多模態(tài)虛假新聞檢測方法及系統(tǒng)，屬于虛假新聞檢測技術(shù)領(lǐng)域。包括訓(xùn)練階段和測試訓(xùn)練階段，所述訓(xùn)練階段基于新聞樣本的交叉熵?fù)p失和該新聞樣本中文本與圖像的重構(gòu)損失進(jìn)行訓(xùn)練，以得到預(yù)訓(xùn)練的虛假新聞檢測模型，所述測試...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于大語言模型強(qiáng)化推理學(xué)習(xí)的虛假新聞檢測方法及系統(tǒng)，屬于虛假新聞檢測技術(shù)領(lǐng)域。所述是將待檢測新聞和若干個(gè)推理送入一虛假新聞檢測模型，得到該待檢測新聞的檢測結(jié)果；其中，基于大語言模型構(gòu)建所述虛假新聞檢測模型的訓(xùn)練集，且所述虛假新...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于大語言模型生成與強(qiáng)化采樣的虛假新聞檢測方法及系統(tǒng)，屬于虛假新聞檢測技術(shù)領(lǐng)域。所述方法基于一虛假新聞檢測模型對待檢測新聞進(jìn)行檢測，所述虛假新聞檢測模型的訓(xùn)練過程包括：對原始虛假新聞進(jìn)行分析，獲取該原始虛假新聞的關(guān)鍵點(diǎn)和主題；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種橋梁掛籃施工安全監(jiān)測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。方法包括：本申請通過同步采集結(jié)構(gòu)應(yīng)力、傾角、位移等核心參數(shù)與實(shí)時(shí)風(fēng)速數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)量化環(huán)境荷載對掛籃穩(wěn)定性的影響，引入動態(tài)影響評估模型，將風(fēng)速變化與結(jié)構(gòu)響應(yīng)進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種村級國土空間規(guī)劃虛擬仿真實(shí)驗(yàn)平臺方法、系統(tǒng)和介質(zhì)，該方法包括以下步驟：S1，登錄者利用擁有的用戶名和密碼實(shí)現(xiàn)登錄村級國土空間規(guī)劃虛擬仿真實(shí)驗(yàn)平臺；S2，登錄者利用擁有的用戶名和密碼實(shí)現(xiàn)登錄村級國土空間規(guī)劃虛擬仿真實(shí)驗(yàn)平臺后，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種適用不同尺寸散熱器的換熱性能預(yù)測方法，包括以下步驟：S1，選取常用的翅片和散熱管建立若干個(gè)散熱器微單元結(jié)構(gòu)模型并進(jìn)行仿真；S2，將仿真數(shù)據(jù)利用GA?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立熱流密度預(yù)測模型；S3，建立散熱管數(shù)量不同的若干個(gè)散熱器模型并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多無人機(jī)配送及利用公交車充電聯(lián)合路徑優(yōu)化方法，以最小化任務(wù)總時(shí)間為目標(biāo)，構(gòu)建基于時(shí)空網(wǎng)絡(luò)的混合整數(shù)規(guī)劃模型，綜合考慮無人機(jī)電量約束、需求點(diǎn)全覆蓋、公交時(shí)間窗及充電樁數(shù)量限制。采用分支定價(jià)和Dantzig?Wolfe分解理論將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的變電站一次設(shè)備檢修輔助系統(tǒng)，將設(shè)備三維模型、檢修規(guī)程以及歷史檢修記錄進(jìn)行動態(tài)關(guān)聯(lián)，首先，將變電站一次設(shè)備的三維模型與物理設(shè)備在AR終端的視場中實(shí)時(shí)對齊，并支持透視顯示設(shè)備內(nèi)部結(jié)構(gòu)和高亮故障區(qū)域，檢修人員可直接透...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多源數(shù)據(jù)的動態(tài)信用風(fēng)險(xiǎn)評估系統(tǒng)及方法，涉及金融科技技術(shù)領(lǐng)域，包括：多源數(shù)據(jù)采集模塊，用于整合金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部數(shù)據(jù)、公共征信數(shù)據(jù)及互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù)，并通過隱私計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)安全數(shù)據(jù)融合；特征工程模塊，提取統(tǒng)計(jì)特征（如交易頻率）、文本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于增強(qiáng)CT影像的腫瘤及血管三維空間關(guān)系量化分析方法，包括以下步驟：獲取薄層增強(qiáng)CT影像并進(jìn)行分割處理，得到腫瘤和血管分割結(jié)果；從分割結(jié)果中提取血管中心線，以生成局部平面，并重建得到血管中心線上各點(diǎn)對應(yīng)的二維切片，包括血管切片...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于二維醫(yī)學(xué)影像的腫瘤及血管空間關(guān)系計(jì)算方法，包括：獲取二維醫(yī)學(xué)影像并進(jìn)行分割處理，得到腫瘤分割結(jié)果和血管分割結(jié)果；針對腫瘤分割結(jié)果和血管分割結(jié)果進(jìn)行計(jì)算分析，得到接觸判斷結(jié)果；基于接觸判斷結(jié)果進(jìn)行量化分析，得到接觸場景下腫瘤...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種點(diǎn)云地圖更新圖層的精度評估方法，該方法通過獲取高精點(diǎn)云底圖以及點(diǎn)云地圖的更新圖層，從高精點(diǎn)云底圖和更新圖層中提取語義信息并對點(diǎn)云底圖靜態(tài)圖層和更新圖層進(jìn)行實(shí)例化操作，利用提取的語義信息，通過比較地理要素的特征在高精點(diǎn)云底圖和更...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種三維高斯?jié)姙R場景的精確配準(zhǔn)與外觀融合方法，所述方法包括：獲取至少兩個(gè)存在錯配的初始三維模型；將所述至少兩個(gè)存在錯配的初始三維模型輸入到預(yù)設(shè)的配準(zhǔn)融合模型中，以獲取所述配準(zhǔn)融合模型輸出的重建三維模型，所述配準(zhǔn)融合模型用于整合所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種用于電柜系統(tǒng)安全監(jiān)控的智能檢測方法、系統(tǒng)和存儲介質(zhì)，包括：獲取電柜系統(tǒng)的圖像；將電柜系統(tǒng)的圖像通過預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行安全檢測，預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于YOLOV11模型改進(jìn)得到，包括依次連接的主干網(wǎng)絡(luò)、頸部網(wǎng)絡(luò)和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種腫瘤可切除性輔助評估方法，包括：獲取CT影像并進(jìn)行分割處理，得到腫瘤和血管分割結(jié)果；從分割結(jié)果中提取血管中心線，以生成局部平面，并重建得到血管中心線上各點(diǎn)對應(yīng)的二維切片，包括血管切片和腫瘤切片；基于血管切片和腫瘤切片，確定交互...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于遙感數(shù)據(jù)的公益訴訟線索識別方法、裝置和設(shè)備，該方法包括：獲取多個(gè)時(shí)間段內(nèi)的目標(biāo)區(qū)域的遙感影像數(shù)據(jù)；將遙感影像數(shù)據(jù)輸入公益訴訟線索識別模型，輸出公益訴訟線索；公益訴訟線索識別模型用于基于遙感影像數(shù)據(jù)的變化情況和預(yù)設(shè)的影響生態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于冶金機(jī)械技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種判定板坯坯殼厚度的方法，以鋼水靜壓強(qiáng)及對應(yīng)鋼種在目標(biāo)應(yīng)變速率下的屈服強(qiáng)度兩方面的數(shù)據(jù)為依據(jù)，結(jié)合輥列的幾何參數(shù)和板坯的溫度場等多方面因素來判定板坯在不同位置處的坯殼厚度，解決了現(xiàn)有技術(shù)中無法準(zhǔn)確判斷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于PET?CT的非小細(xì)胞肺癌新輔助免疫治療療效多模態(tài)智能預(yù)測方法和模型。先采集患者的PET和CT圖像并進(jìn)行預(yù)處理，并分別輸入兩個(gè)特征提取器以獲取特征；接著，這些特征經(jīng)過雙注意力引導(dǎo)的特征重加權(quán)模塊處理，運(yùn)用自注意力和互注意...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及芯片裝配技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種芯片裝配夾持裝置，包括，放置臺，其內(nèi)部設(shè)有夾持部；所述夾持部能對上蓋與底殼同步夾持，且上蓋與底殼被夾持時(shí)二者的邊緣在同一垂直線上對齊；本發(fā)明的芯片裝配夾持裝置的有益效果：本發(fā)明通過在芯片裝配時(shí)，能夠?qū)π?..
								
            
							
            
							
						
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