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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)采集技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種數(shù)據(jù)采集方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：在第一應(yīng)用程序接收到數(shù)據(jù)采集任務(wù)的情況下，將所述數(shù)據(jù)采集任務(wù)與第一收集人員進(jìn)行匹配；在匹配成功的情況下，通過所述第一收集人員中的目標(biāo)收集人員進(jìn)行信息收集；在匹配...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多級(jí)特征對(duì)齊的小樣本跨域故障診斷方法，包括：采集源域與目標(biāo)域下的旋轉(zhuǎn)機(jī)械監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建目標(biāo)域樣本稀缺的跨域小樣本故障診斷任務(wù)數(shù)據(jù)集；構(gòu)建結(jié)合多頭自注意力機(jī)制與歸一化策略的擴(kuò)散模型，生成具有目標(biāo)域特征分布的增強(qiáng)樣本；搭建融合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于軌跡異常檢測(cè)的航空大數(shù)據(jù)智能分析方法，屬于航空數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。其中，該方法包括：獲取飛行器運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)和飛行參數(shù)，提取機(jī)型氣動(dòng)參數(shù)以及對(duì)應(yīng)水平導(dǎo)航和垂直導(dǎo)航的偏差數(shù)據(jù)；通過實(shí)時(shí)處理引擎將數(shù)據(jù)進(jìn)行流批一體處理并進(jìn)行時(shí)空基準(zhǔn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及數(shù)據(jù)安全技術(shù)領(lǐng)域，公開了響應(yīng)于規(guī)則評(píng)估指令，獲取分析規(guī)則集合和解析規(guī)則集合，分析規(guī)則集合包括多個(gè)用于數(shù)據(jù)安全檢測(cè)的安全分析規(guī)則，解析規(guī)則集合包括多個(gè)用于對(duì)待檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行解析的解析...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)屬于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)的室內(nèi)設(shè)計(jì)方法、終端設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，方法能夠確定用戶對(duì)于需要在室內(nèi)空間增添的目標(biāo)功能區(qū)域的使用時(shí)段，并確定該使用時(shí)段室內(nèi)空間中的光照分布，從而依據(jù)該光照分布來引導(dǎo)用戶進(jìn)行該目標(biāo)功能區(qū)域的位...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及汽車智能領(lǐng)域，提供了一種汽車按鍵的負(fù)載調(diào)節(jié)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括：實(shí)時(shí)采集用戶對(duì)汽車儀表盤按鍵的操作數(shù)據(jù)；基于所述操作數(shù)據(jù)構(gòu)建所述用戶的操作行為特征集，并根據(jù)所述操作行為特征集進(jìn)行個(gè)性化操作分析，確定所述用戶的個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于集中采樣區(qū)間與坐標(biāo)隨機(jī)擾動(dòng)的飛行器多精度優(yōu)化方法，屬于飛行器多模型融合近似優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域。具體過程為：在設(shè)計(jì)空間內(nèi)生成高、低精度初始樣本點(diǎn)，基于飛行器多精度優(yōu)化問題目標(biāo)函數(shù)以及約束函數(shù)，獲取偽最優(yōu)解xk...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種考慮溶脹降粘效應(yīng)的CO2驅(qū)油埋存孔隙尺度仿真方法，屬于油氣開采技術(shù)及二氧化碳封存領(lǐng)域。本發(fā)明方法通過修正傳質(zhì)速率源項(xiàng)，模擬CO2溶解擴(kuò)散過程中相界面的準(zhǔn)確移動(dòng)，實(shí)現(xiàn)原油體積變化，充...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書公開了一種任務(wù)執(zhí)行方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。所述任務(wù)執(zhí)行方法包括：獲取各用戶預(yù)先填寫的問卷數(shù)據(jù)，問卷數(shù)據(jù)用于反映各用戶在不同評(píng)價(jià)指標(biāo)下對(duì)目標(biāo)業(yè)務(wù)的評(píng)價(jià)；將問卷數(shù)據(jù)輸入預(yù)設(shè)的大模型，以通過大模型，基于預(yù)設(shè)的信息生成條件，對(duì)問卷數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于最大加權(quán)獨(dú)立集求解的在線異構(gòu)多智能體調(diào)度方法，具體步驟為：根據(jù)資源點(diǎn)生成加權(quán)無向圖節(jié)點(diǎn)集合；為每個(gè)智能體構(gòu)建一個(gè)隊(duì)列，進(jìn)入迭代，根據(jù)每個(gè)智能體隊(duì)列中節(jié)點(diǎn)的權(quán)重，從每個(gè)隊(duì)列中選擇前K個(gè)高權(quán)重節(jié)點(diǎn)；通過迭代搜索的最大加權(quán)獨(dú)立集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種危廢全流程信息化管理系統(tǒng)，屬于環(huán)境保護(hù)領(lǐng)域。系統(tǒng)包括：經(jīng)營(yíng)管理模塊，用于產(chǎn)廢企業(yè)管理、發(fā)起調(diào)研樣申請(qǐng)和危廢轉(zhuǎn)運(yùn)申請(qǐng)；化驗(yàn)管理模塊，用于對(duì)產(chǎn)廢企業(yè)發(fā)送的調(diào)研樣進(jìn)行審批后根據(jù)調(diào)研樣化驗(yàn)結(jié)果開具市場(chǎng)準(zhǔn)入單、響應(yīng)進(jìn)廠危廢的取樣化驗(yàn)申...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┑幕赗FID技術(shù)的建筑材料倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)、方法、介質(zhì)、程序產(chǎn)品及終端，本申請(qǐng)結(jié)合RFID技術(shù)與智能路徑規(guī)劃算法，實(shí)現(xiàn)庫(kù)存信息化管理、智能庫(kù)容管理、智能調(diào)度以及智能盤點(diǎn)，全方位優(yōu)化倉(cāng)儲(chǔ)管理的流程，大幅度提高建筑材料倉(cāng)儲(chǔ)管理效率；通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種郵件處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：響應(yīng)于郵件處理指令，對(duì)業(yè)務(wù)結(jié)算郵箱中的目標(biāo)郵件進(jìn)行郵件意圖解析，確定目標(biāo)郵件的意圖類型；若意圖類型表征金融機(jī)構(gòu)請(qǐng)求獲取歷史交易的虛擬資源轉(zhuǎn)移信息，對(duì)目標(biāo)郵件進(jìn)行郵件內(nèi)容解析...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)領(lǐng)域，具體涉及一種基于RFID編碼的藝術(shù)品溯源裝置及方法，RFID標(biāo)簽?zāi)K存儲(chǔ)該藝術(shù)品的身份信息及歷史流轉(zhuǎn)記錄；RFID讀寫器讀取RFID標(biāo)簽得到身份信息并與云端數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，比對(duì)成功后在數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取對(duì)應(yīng)的藝術(shù)品標(biāo)準(zhǔn)圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的人均產(chǎn)能提升處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，為了解決傳統(tǒng)技術(shù)中生產(chǎn)單位的人均產(chǎn)能提升目標(biāo)計(jì)算的準(zhǔn)確性較低的問題，通過獲取預(yù)設(shè)子生產(chǎn)單位的預(yù)設(shè)子單位企業(yè)數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)市場(chǎng)宏觀數(shù)據(jù)，并將所有預(yù)設(shè)子...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及金融衍生品定價(jià)領(lǐng)域，是一種基于混合次分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)和跳躍擴(kuò)散模型的歐式期權(quán)定價(jià)方法，包括：將跳躍擴(kuò)散過程引入混合分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)中，描述資產(chǎn)價(jià)格過程；根據(jù)所述資產(chǎn)價(jià)格過程求解混合分?jǐn)?shù)跳擴(kuò)散過程
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于參數(shù)高效微調(diào)的自監(jiān)督動(dòng)態(tài)場(chǎng)景單目深度估計(jì)方法，具體包括：將收集到的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，采用雙編碼網(wǎng)絡(luò)并行處理輸入圖像，計(jì)算多尺度特征張量中每個(gè)張量對(duì)應(yīng)的視差估計(jì)值，從多個(gè)張量中篩選出視差波動(dòng)范圍小于閾值的最優(yōu)特征子集進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的PCB焊點(diǎn)缺陷定位檢測(cè)方法與系統(tǒng)，包括：S1：采集PCB板的可見光數(shù)據(jù)與熱成像數(shù)據(jù)，進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的PCB板可見光數(shù)據(jù)、熱紅外數(shù)據(jù)；S2：根據(jù)預(yù)處理后的PCB板可見光數(shù)據(jù)、熱紅外數(shù)據(jù)，分別進(jìn)行特征提取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于視覺大語言模型的動(dòng)物行為多模態(tài)智能標(biāo)注系統(tǒng)及方法，包括：輸入待處理的影像數(shù)據(jù)；基于視覺識(shí)別算法進(jìn)行處理，為每個(gè)動(dòng)物構(gòu)建身份標(biāo)簽與對(duì)應(yīng)的形態(tài)數(shù)據(jù)；對(duì)動(dòng)物的形態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行量化分析，獲得描述動(dòng)物行為的目標(biāo)行為量化指標(biāo)數(shù)據(jù)輸入到行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種作物群體三維重建與器官表型性狀解析方法，涉及三維重建領(lǐng)域，包括：采集棉花包絡(luò)影像數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，對(duì)棉花包絡(luò)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)恢復(fù)處理以及高斯濺射，對(duì)群體棉花點(diǎn)云進(jìn)行預(yù)處理并去除地面點(diǎn)云、獲得完整的棉花群體點(diǎn)云模型，在完整的...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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