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								      本發(fā)明提供了一種基于弱監(jiān)督的氣體泄漏監(jiān)測及定量分析方法和系統(tǒng)，包括以下步驟：獲取監(jiān)測區(qū)域的紅外圖像，并基于背景差分法從紅外圖像中識別出前景圖像；使用CNN分類模型對紅外圖像進(jìn)行特征提取并獲取類激活熱圖；將上述獲得的類激活熱圖作為偽標(biāo)簽，同時...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種分類模型訓(xùn)練方法、裝置及計算機(jī)設(shè)備。其中，該方法包括：根據(jù)圖像和文本匹配程度從圖文對樣本集合中的樣本中選擇多個目標(biāo)樣本；基于目標(biāo)樣本的多維度信息將目標(biāo)樣本轉(zhuǎn)化為目標(biāo)格式的訓(xùn)練數(shù)據(jù)；基于目標(biāo)格式的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和分類模型的損失函數(shù)訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于物質(zhì)點(diǎn)法的邊界自適應(yīng)及表面重建方法及裝置，涉及計算機(jī)圖形學(xué)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：根據(jù)用戶控制參數(shù)對原始粒子進(jìn)行分裂得到細(xì)分粒子，對細(xì)分粒子進(jìn)行位置重建；將原始粒子及細(xì)分粒子上攜帶的信息傳遞到網(wǎng)格上；根據(jù)信息計算網(wǎng)格上的受力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于模糊提示和大模型的光伏組件缺陷高質(zhì)量分割方法，具體如下：基于同態(tài)濾波方法，利用傅里葉變換將電致發(fā)光圖像的高頻部分和低頻部分分離，并對這兩者進(jìn)行獨(dú)立處理，使用DBSCAN對增強(qiáng)后的EL圖像進(jìn)行聚類，通過確定領(lǐng)域半徑Eps和在...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于人工智能的森林資源量的估算方法和裝置。涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取待估算的目標(biāo)森林區(qū)域的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并依據(jù)在所述目標(biāo)森林區(qū)域的樹種組分布，確定對所述點(diǎn)云數(shù)據(jù)的目標(biāo)分割方式；依據(jù)所述目標(biāo)分割方式對所述點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行分...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于無損檢測技術(shù)領(lǐng)域，旨在解決傳統(tǒng)圖像序列處理技術(shù)中由于對時間相關(guān)性利用不充分、多維信息融合不足、噪聲敏感等原因而導(dǎo)致缺陷識別精度不高的問題，公開了一種用于紅外無損檢測系統(tǒng)的溫度圖像序列缺陷識別方法，采集熱激勵后被檢測材料表面的溫度圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多倉庫物流路徑優(yōu)化方法及相關(guān)設(shè)備，其中方法包括：獲取倉庫數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)；根據(jù)獲得的數(shù)據(jù)構(gòu)建配送圖模型，以及定義馬爾可夫決策過程；提取配送圖模型中節(jié)點(diǎn)的同質(zhì)特征與異質(zhì)特征，將提取的特征與節(jié)點(diǎn)的初始特征融合構(gòu)成超關(guān)系特征；將超關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于新型計量設(shè)備的客戶側(cè)電能質(zhì)量綜合評估與反饋系統(tǒng)，包括獲取模塊I、計算模塊I、獲取模塊II、計算模塊II、判斷模塊、記錄模塊、反饋模塊I、計算模塊III、特征錄制模塊、自診斷模塊、反饋模塊II、客戶側(cè)用電模塊和系統(tǒng)管理模塊。本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明為一種基于含水率的地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險預(yù)警方法，涉及計算機(jī)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：S01、將獲取目標(biāo)區(qū)域未來24h預(yù)報降雨量數(shù)據(jù)生成預(yù)報雨量等值面圖；S02、獲取目標(biāo)區(qū)域的土壤含水率監(jiān)測數(shù)據(jù)，并通過插值法生成不同深度的土壤含水率等值面；S...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種大模型恢復(fù)訓(xùn)練的方法及裝置、存儲介質(zhì)及電子裝置，包括：確定在大模型更新權(quán)重參數(shù)時發(fā)生故障的第一故障節(jié)點(diǎn)；從第一故障節(jié)點(diǎn)所屬的數(shù)據(jù)并行組內(nèi)確定第一故障節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的第一非故障節(jié)點(diǎn)，其中，數(shù)據(jù)并行組是基于數(shù)據(jù)并行策略對大模型的訓(xùn)練數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及稀土冶金技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于大數(shù)據(jù)分析的稀土熔鹽電解工藝參數(shù)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，構(gòu)建“感知?分析?決策?執(zhí)行”的全流程閉環(huán)控制體系，系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集層、邊緣計算層、云平臺層、算法層和執(zhí)行層，其中數(shù)據(jù)采集層采集稀土熔鹽電解槽內(nèi)數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種參數(shù)化電阻抗差分層析的堤壩滲漏隱患定位方法，屬于水工建筑物安全診斷領(lǐng)域，本發(fā)明通過創(chuàng)新的高斯過程背景場建模、徑向基函數(shù)滲漏區(qū)參數(shù)化表征以及差分反演技術(shù)，成功克服了傳統(tǒng)EIT方法在復(fù)雜地質(zhì)背景建模、測量誤差干擾和高維反演等方面...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于同軸倍寬形成線與氣體間隙主開關(guān)連接處的油氣隔板及仿真方法，解決了現(xiàn)有技術(shù)由于調(diào)整開關(guān)法蘭結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致油氣隔板氣面的沿面場強(qiáng)增大，致使氣面出現(xiàn)閃絡(luò)問題，以及因閃絡(luò)導(dǎo)致油氣隔板絕緣壽命降低的問題，其中，油氣隔板包括氣面和油面，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種日志脫敏方法及裝置，涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，主要目的為提高日志信息的安全性。本發(fā)明主要的技術(shù)方案為：獲取待上線服務(wù)對應(yīng)的代碼文件；根據(jù)預(yù)設(shè)日志代碼識別規(guī)則，在代碼文件中識別出需要進(jìn)行日志打印的目標(biāo)代碼；利用預(yù)設(shè)敏感數(shù)據(jù)識別規(guī)則識...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種隱藏觸發(fā)器訓(xùn)練方法及系統(tǒng)。本發(fā)明通過設(shè)計一種強(qiáng)依賴于原始圖像與原始標(biāo)簽的觸發(fā)器生成機(jī)制，可以同時實(shí)現(xiàn)觸發(fā)器的視覺隱蔽和不同中毒樣本觸發(fā)器不同的目標(biāo)。同時，針對后門應(yīng)用在數(shù)字版權(quán)保護(hù)時易被精準(zhǔn)操控的問題，提出了一種新的無目標(biāo)攻擊...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N軌道車輛的故障檢測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。涉及軌道交通技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取軌道車輛的當(dāng)前運(yùn)行數(shù)據(jù)，當(dāng)前運(yùn)行數(shù)據(jù)中包括軌道車輛中多個部件在多個采樣時刻的傳感數(shù)據(jù)；獲取軌道車輛在多個采樣時刻的運(yùn)行圖像；根據(jù)當(dāng)前運(yùn)行數(shù)據(jù)、...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種機(jī)械設(shè)備故障診斷模型的訓(xùn)練方法、診斷方法及裝置，獲取多種不同工況下的樣本機(jī)械設(shè)備的樣本振動信號以及標(biāo)簽數(shù)據(jù)；根據(jù)樣本振動信號，對各個樣本機(jī)械設(shè)備進(jìn)行劃分，得到多個樣本區(qū)域集合；通過訓(xùn)練好的專家系統(tǒng)和AI算法模型預(yù)測樣本機(jī)械設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能領(lǐng)域，提供一種基于離散空間多模態(tài)融合的目標(biāo)識別方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，獲取待識別模態(tài)數(shù)據(jù)；將待識別模態(tài)數(shù)據(jù)輸入至目標(biāo)識別模型中，得到目標(biāo)識別模型輸出的目標(biāo)識別結(jié)果；其中，目標(biāo)識別模型是根據(jù)各模態(tài)訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練待訓(xùn)練目標(biāo)識別模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種面向科學(xué)計算的稀疏算子協(xié)同計算架構(gòu)，涉及稀疏計算技術(shù)領(lǐng)域，所述架構(gòu)通過分塊任務(wù)生成器根據(jù)原始稀疏矩陣的非零元素分布生成第一任務(wù)；通過點(diǎn)積調(diào)度器對第一任務(wù)進(jìn)行編碼重組，生成第二任務(wù)，并將第二任務(wù)分配至分段點(diǎn)積計算單元；通過分段點(diǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計算機(jī)視覺及圖像檢索技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于手繪風(fēng)格草圖推薦的圖像識別方法及系統(tǒng)，在文本特征提取中，涉及到草圖標(biāo)簽文本的提取，進(jìn)行標(biāo)簽文本數(shù)據(jù)集的向量化；針對草圖文本，每一類型草圖分別對應(yīng)一種文本模型；草圖圖像特征提取與識別應(yīng)用M...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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