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								      本發(fā)明涉及一種基于5GAeroMACS的機(jī)場(chǎng)多模態(tài)感知場(chǎng)面監(jiān)視系統(tǒng)及方法，屬于本發(fā)明屬于機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面監(jiān)視技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明機(jī)場(chǎng)多模態(tài)感知場(chǎng)面監(jiān)視系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)通過(guò)創(chuàng)新的技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)了對(duì)機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面的高效、精確監(jiān)測(cè)。系統(tǒng)的設(shè)計(jì)充分考慮了數(shù)據(jù)采集、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于壓裂停泵數(shù)據(jù)的斷裂活化預(yù)警方法及系統(tǒng)，該方法，首先基于獲取的目標(biāo)油氣井壓裂停泵后的壓力監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，確定第一壓力降曲線(xiàn)數(shù)據(jù)。然后，對(duì)第一壓力降曲線(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，得到第二壓力降曲線(xiàn)數(shù)據(jù)。其次，基于第二壓力降曲線(xiàn)數(shù)據(jù)，確定壓力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于人臉識(shí)別與UWB定位的唯一性身份識(shí)別系統(tǒng)及方法，包括如下步驟：S1、采集人臉圖像并進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理人臉圖像；S2、通過(guò)UWB檢卡器，得到標(biāo)識(shí)卡位置數(shù)據(jù)；S3、設(shè)定運(yùn)行模式，執(zhí)行身份驗(yàn)證運(yùn)行模式判斷；S4、在僅人臉識(shí)別模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于U?Net模型的非接觸式人體尺寸測(cè)量方法，包括：首先，創(chuàng)建三維模型；接著，將生成的模型轉(zhuǎn)化為二維圖像，設(shè)置不同的拍攝參數(shù)，并根據(jù)與人體的距離調(diào)整，確保畫(huà)面構(gòu)圖一致。對(duì)傳統(tǒng)U?Net模型進(jìn)行修改，然后對(duì)修改后的U?Net模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種定位方法、系統(tǒng)及設(shè)備，涉及倉(cāng)儲(chǔ)物流技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：在搬運(yùn)車(chē)輛基于作業(yè)指令到達(dá)貨架的目標(biāo)庫(kù)位區(qū)域內(nèi)的情況下，獲取三維成像設(shè)備在目標(biāo)庫(kù)位區(qū)域內(nèi)采集的第一場(chǎng)景點(diǎn)云；對(duì)搬運(yùn)車(chē)輛的作業(yè)指令進(jìn)行解析，確定與作業(yè)指令對(duì)應(yīng)的待定位的目...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種智慧城市管理事件預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。所述方法包括：獲取目標(biāo)城市管理監(jiān)測(cè)區(qū)域的實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)；根據(jù)所述實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)，通過(guò)預(yù)訓(xùn)練的結(jié)合全局語(yǔ)義信息補(bǔ)全和注意力協(xié)同機(jī)制的姿態(tài)檢測(cè)模型，輸出第一預(yù)設(shè)時(shí)刻的城市管理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于背景解耦和掩碼引導(dǎo)區(qū)域正則化的視覺(jué)語(yǔ)言模型OOD檢測(cè)方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，該方法通過(guò)背景信息解耦的方式生成背景噪聲樣本作為OOD樣本，能夠抑制模型應(yīng)對(duì)背景圖像干擾的響應(yīng)；通過(guò)重復(fù)ID樣本的ID區(qū)域中的局...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于區(qū)域自適應(yīng)重要點(diǎn)提取的三維地形建模方法，包括以下步驟：讀取數(shù)字高程模型影像，并設(shè)置坐標(biāo)轉(zhuǎn)換參數(shù)；計(jì)算數(shù)字高程模型影像地形起伏度最佳分析窗口，將數(shù)字高程模型劃分若干區(qū)域，計(jì)算數(shù)字高程模型影像平均地形起伏度和每個(gè)區(qū)域的地形起...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于三維數(shù)據(jù)信息庫(kù)與場(chǎng)景孿生庫(kù)的實(shí)時(shí)三維建模系統(tǒng)，屬于信息技術(shù)和應(yīng)急管理領(lǐng)域，該系統(tǒng)為統(tǒng)一的管理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)三維模型與場(chǎng)景孿生的高效存儲(chǔ)、管理與查看，能夠提高管理效率；針對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景（如水庫(kù)、隧道、內(nèi)澇點(diǎn)等）提供了定制化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種點(diǎn)云分割方法和系統(tǒng)，涉及點(diǎn)云分割技術(shù)領(lǐng)域，其中，方法包括：獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)，為點(diǎn)云數(shù)據(jù)構(gòu)建八叉樹(shù)，對(duì)八叉樹(shù)中的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息增強(qiáng)，得到信息增強(qiáng)后的點(diǎn)云八叉樹(shù)；基于信息增強(qiáng)后的點(diǎn)云八叉樹(shù)生成點(diǎn)云序列X，對(duì)點(diǎn)云序列X進(jìn)行Patch編碼；...
								
            
							
            
							
						
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								      CMOS傳感器輻射損傷壞點(diǎn)補(bǔ)償方法，其作用對(duì)象為CMOS傳感器輸出的含有α響應(yīng)信號(hào)的純黑背景的幀圖像，其用于對(duì)所述幀圖像中的壞點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)并補(bǔ)償。方法如下：1，建立分類(lèi)特征：類(lèi)別目標(biāo)包括α響應(yīng)信號(hào)和壞點(diǎn)；α響應(yīng)信號(hào)具有靶式分布特征，壞點(diǎn)具有灰...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于金融科技和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，具體涉及基于數(shù)據(jù)融合的金融交易情緒分析與價(jià)格趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，主要用于解決金融市場(chǎng)中對(duì)股價(jià)預(yù)測(cè)的復(fù)雜性和實(shí)時(shí)性需求問(wèn)題。本發(fā)明方法綜合了基本面分析、情緒評(píng)估和價(jià)格預(yù)測(cè)三個(gè)模塊，通過(guò)整合多種數(shù)據(jù)源并采用先進(jìn)的機(jī)器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及旅游推廣技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種基于商業(yè)模式的項(xiàng)目盈利推廣方法及應(yīng)用，包括：S1、廣告引流與互動(dòng)增值，S2、導(dǎo)流結(jié)合，S3、人流分流，S4、提供自定義劇情服務(wù)，S5、虛擬道具與周邊產(chǎn)品售賣(mài)和S6收益分析；本發(fā)明通過(guò)廣告投放、商家引...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種基于AI Copilot的車(chē)輛維修建議生成方法及相關(guān)裝置，該方法包括：通過(guò)診斷設(shè)備獲取目標(biāo)車(chē)輛的故障碼和車(chē)輛信息；根據(jù)故障碼和車(chē)輛信息，通過(guò)AI Copilot模型生成目標(biāo)車(chē)輛的a個(gè)第一維修建議；獲取a個(gè)第一維修建議中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智慧教育領(lǐng)域，尤其涉及一種智慧教室管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：管理模塊、展現(xiàn)模塊、控制模塊、采編模塊、實(shí)時(shí)部件、公共部件，管理模塊包括參數(shù)配置、用戶(hù)管理、終端管理、統(tǒng)計(jì)分析、權(quán)限管理、系統(tǒng)管理、內(nèi)容管理；控制模塊包括接入模塊、業(yè)務(wù)集成接...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì)評(píng)估方法，包括獲取農(nóng)作物生長(zhǎng)圖像，并進(jìn)行圖像預(yù)處理；對(duì)農(nóng)作物區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格劃分，構(gòu)建生長(zhǎng)空間狀態(tài)矩陣；利用蟲(chóng)害檢測(cè)模型和病害檢測(cè)模型對(duì)網(wǎng)格子圖像進(jìn)行蟲(chóng)害檢測(cè)，輸出蟲(chóng)害子圖像和病害子圖像的區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N管道作業(yè)管理系統(tǒng)，涉及管道作業(yè)管理技術(shù)領(lǐng)域，能夠降低作業(yè)過(guò)程的安全風(fēng)險(xiǎn)。該系統(tǒng)包括：組織用戶(hù)管理模塊，用于獲取目標(biāo)作業(yè)人員的用戶(hù)信息。崗位角色管理模塊，用于基于目標(biāo)作業(yè)人員的用戶(hù)信息，確定目標(biāo)作業(yè)人員的崗位角色。作業(yè)許可管理模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)是關(guān)于一種智慧果園水肥智能管理方法及系統(tǒng)，其中，方法包括：獲取具有采集時(shí)間戳的果園環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；將所述降水量與所述土壤濕度進(jìn)行時(shí)空對(duì)齊，得到降水量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與土壤濕度監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；獲取作物目標(biāo)土壤濕度并確定灌溉量，根據(jù)灌溉設(shè)備參數(shù)分配灌溉時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及深度學(xué)習(xí)和教育數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于認(rèn)知風(fēng)格理論的知識(shí)追蹤方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，該方法包括步驟：統(tǒng)計(jì)學(xué)生答題行為數(shù)據(jù)，提取并嵌入認(rèn)知特征；構(gòu)建多認(rèn)知特征融合的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的預(yù)測(cè)模型;基于認(rèn)知風(fēng)格理論，對(duì)學(xué)生的表現(xiàn)進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于大模型和因果分析的知識(shí)追蹤方法和裝置，涉及知識(shí)追蹤技術(shù)領(lǐng)域，包括：通過(guò)零樣本提示學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)大語(yǔ)言模型對(duì)歷史作答內(nèi)容進(jìn)行多維度分析，生成對(duì)歷史作答內(nèi)容的歸因解釋?zhuān)焕脮r(shí)序因果注意力機(jī)制對(duì)待測(cè)試題與歷史作答內(nèi)容的歸因解釋之間的...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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