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								      一種考慮碳排放的生物滯留設(shè)施結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)優(yōu)化方法，通過(guò)構(gòu)建生物滯留設(shè)施多目標(biāo)評(píng)價(jià)體系，對(duì)徑流控制能力、建設(shè)運(yùn)行碳排放及建造投資成本進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，運(yùn)用NSGA?Ⅱ多目標(biāo)智能優(yōu)化算法對(duì)設(shè)施的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)進(jìn)行優(yōu)化。具體步驟包括建立HYDRUS?1D模型計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種考慮碳排放的SMES聯(lián)合規(guī)劃方法，包括以下步驟：步驟1：基于多能耦合原理構(gòu)建船舶綜合能源系統(tǒng)模型，該模型包括交直流混合船舶電力系統(tǒng)架構(gòu)模型、船用能源設(shè)備模型以及舶航行模型；步驟2：采用由步驟1獲得的船舶綜合能源系統(tǒng)模型建立考慮碳排放的雙...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，適用于金融保險(xiǎn)領(lǐng)域和醫(yī)療健康領(lǐng)域，提供一種業(yè)務(wù)推薦方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取多個(gè)用戶的保險(xiǎn)購(gòu)買歷史信息和健康狀況信息，并獲取各用戶的目標(biāo)行為信息；基于各用戶的保險(xiǎn)購(gòu)買歷史信息和目標(biāo)行為信息，確定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于人工智能的結(jié)清函件處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：獲取目標(biāo)貸款業(yè)務(wù)的貸款結(jié)清信息，其中，貸款結(jié)清信息包括貸款詳情數(shù)據(jù)和結(jié)清數(shù)據(jù)；根據(jù)貸款結(jié)清信息，對(duì)目標(biāo)貸款業(yè)務(wù)進(jìn)行結(jié)清函件生成規(guī)則匹配處理，得到目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種應(yīng)用于印刷品表面色彩差異檢測(cè)的圖像處理方法，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取待檢測(cè)印刷品的數(shù)字圖像并進(jìn)行光照不均勻性校正，將校正后的數(shù)字圖像轉(zhuǎn)換至CIELAB色彩空間；基于色彩梯度和紋理邊界的雙重約束條件對(duì)數(shù)字圖像執(zhí)行區(qū)域分割...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種面向眼科疾病的視網(wǎng)膜圖像處理方法、系統(tǒng)及設(shè)備，屬于圖像分析技術(shù)領(lǐng)域，所述方法為：對(duì)上傳的視網(wǎng)膜圖像進(jìn)行質(zhì)量檢查和預(yù)處理，得到待識(shí)別視網(wǎng)膜圖像；對(duì)待識(shí)別視網(wǎng)膜圖像分別進(jìn)行病灶定位和屈光問題識(shí)別，輸出病灶熱力圖和眼疾識(shí)別結(jié)果；基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于UGMB多尺度特征提取與融合的橋梁缺陷檢測(cè)方法，設(shè)計(jì)特征提取模塊MANet_FasterCGLU;更高效地融合不同尺度的特征信息，增強(qiáng)了模型對(duì)不同大小目標(biāo)的檢測(cè)能力我們采用了特征金字塔共享卷積模塊FeaturePyrami...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于圖像模型的零部件缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟：獲取零部件多源圖像；對(duì)零部件多源圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，得到零部件多源標(biāo)準(zhǔn)圖像；基于零部件多源預(yù)處理數(shù)據(jù)構(gòu)建零部件神經(jīng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；根據(jù)零部件...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于未經(jīng)訓(xùn)練的物理驅(qū)動(dòng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單像素相位成像方法，屬于單像素成像與計(jì)算光學(xué)領(lǐng)域。所述方法通過(guò)添加物理衍射層和Admn優(yōu)化器，實(shí)現(xiàn)了從單像素探測(cè)強(qiáng)度序列到相位物體圖像的直接重構(gòu)。該方法無(wú)需預(yù)訓(xùn)練，顯著降低了對(duì)大型數(shù)據(jù)集的依賴...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種實(shí)景點(diǎn)云數(shù)據(jù)與BIM點(diǎn)云數(shù)據(jù)融合方法和裝置，屬于點(diǎn)云配準(zhǔn)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取鐵路場(chǎng)景的實(shí)景點(diǎn)云數(shù)據(jù)；建立鐵路場(chǎng)景的建筑信息模型BIM模型；基于鐵路場(chǎng)景的BIM模型，獲取鐵路場(chǎng)景的BIM點(diǎn)云數(shù)據(jù)；對(duì)BIM點(diǎn)云數(shù)據(jù)和實(shí)景點(diǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種面向工件無(wú)序抓取的點(diǎn)云實(shí)例分割方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品，涉及深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。本方法能夠改善工件三維實(shí)例分割的效果。該方法包括：根據(jù)工業(yè)場(chǎng)景中堆疊工件的樣本點(diǎn)云數(shù)據(jù)，得到訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集；利用訓(xùn)練集和驗(yàn)證集對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種城市元素征集活動(dòng)平臺(tái)，所述平臺(tái)包括登錄模塊、角色轉(zhuǎn)換模塊、第一相似性判斷模塊、第二相似性判斷模塊，所述登錄模塊，被配置為供用戶注冊(cè)和登錄，并根據(jù)用戶注冊(cè)信息匹配該用戶的角色信息；所述角色轉(zhuǎn)換模塊，被配置為根據(jù)投票用戶/作品發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于點(diǎn)監(jiān)督的高分遙感影像小目標(biāo)檢測(cè)方法、系統(tǒng)及產(chǎn)品，在前向傳播階段，本方法利用點(diǎn)標(biāo)注作為監(jiān)督信息，結(jié)合基于門控機(jī)制的特征聚合策略，有效保留淺層小目標(biāo)細(xì)節(jié)特征，同時(shí)結(jié)合特征響應(yīng)得分與邊緣響應(yīng)得分，通過(guò)離散二階導(dǎo)數(shù)的方法生成初步...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于圖像識(shí)別的凈化器堵塞狀態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)，涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，包括：圖像數(shù)據(jù)采集模塊，通過(guò)攝像頭實(shí)時(shí)采集凈化器出口的圖像數(shù)據(jù)；圖像預(yù)處理模塊，利用ResNet?18網(wǎng)絡(luò)對(duì)采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理；圖像識(shí)別模塊，將預(yù)處理后的圖像輸入Re...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于RT?DETR?CH模型的生菜病害檢測(cè)識(shí)別方法，包括以下步驟：S1、生菜燒心病害檢測(cè)數(shù)據(jù)集的預(yù)處理和構(gòu)建；S2、改進(jìn)RT?DETR?CH生菜病害檢測(cè)模型的構(gòu)建；S3、生菜病害檢測(cè)模型的訓(xùn)練；S4、生菜病害檢測(cè)模型的檢測(cè)。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于文本行識(shí)別的蒙古文文本行和詞對(duì)齊語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)建方法，對(duì)于包含蒙古文的圖像，基于垂直投影法進(jìn)行圖像分割，得到一個(gè)最初的文本行直線分割結(jié)果；進(jìn)行文本行粗對(duì)齊，利用粗對(duì)齊的文本行語(yǔ)料訓(xùn)練文本行識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，得到識(shí)別后文本字符序列；預(yù)測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種交互方法、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品；其中，所述方法包括：接收用戶與智能設(shè)備在實(shí)時(shí)交互過(guò)程中所述用戶的交互信息；基于所述交互信息從所述用戶的長(zhǎng)期記憶數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取所述用戶的長(zhǎng)期記憶信息；基于所述長(zhǎng)期記憶信息和所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供NAND閃存錯(cuò)誤區(qū)間的LDPC校正方法和系統(tǒng)，識(shí)別NAND閃存的異常區(qū)間擴(kuò)展趨勢(shì)，并根據(jù)閃存的數(shù)據(jù)寫入任務(wù)，識(shí)別誤碼區(qū)間，判斷閃存內(nèi)存儲(chǔ)有數(shù)據(jù)的區(qū)間是否發(fā)生誤碼；根據(jù)誤碼區(qū)間和閃存接收的數(shù)據(jù)讀取質(zhì)量，調(diào)整對(duì)閃存的LDPC校正，并根...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)和自適應(yīng)學(xué)習(xí)的孤獨(dú)癥智能化干預(yù)系統(tǒng)，包括：知識(shí)體系框架構(gòu)建模塊，用于定義知識(shí)體系，根據(jù)知識(shí)體系構(gòu)建的知識(shí)特征給學(xué)習(xí)資源特征和用戶能力水平特征進(jìn)行編碼，構(gòu)建知識(shí)圖譜；用戶檔案模塊，用于記錄用戶靜態(tài)特征和動(dòng)態(tài)特征；自...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于食物份額與運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的減肥方案生成方法及系統(tǒng)，其中方法包括基于體重?cái)?shù)據(jù)和體力活動(dòng)類型數(shù)據(jù)，得到日推薦攝入能量數(shù)據(jù)；對(duì)日推薦攝入能量數(shù)據(jù)進(jìn)行分配，得到每類食物的份額數(shù)量數(shù)據(jù)；根據(jù)性別數(shù)據(jù)、年齡數(shù)據(jù)、身高數(shù)據(jù)和體重?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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