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								      本發(fā)明涉及一種民航航班補貼的動態(tài)管理方法及系統(tǒng)，其方法包括如下步驟：利用所述預處理歷史航班數(shù)據(jù)、所述預處理歷史交通數(shù)據(jù)以及所述預處理歷史補貼數(shù)據(jù)訓練所述機器學習模型，得到補貼權重預測模型；通過將所述標準化后的實時航班數(shù)據(jù)、實時交通數(shù)據(jù)以及實...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種無人機貨運服務管理方法、裝置、電子設備及介質，該方法包括：根據(jù)貨運訂單的貨物屬性和無人機資源參數(shù)，分配目標無人機；根據(jù)所述目標無人機的無人機參數(shù)、所述運輸信息和民航局空域信息規(guī)劃初始航線，在待處理貨運任務執(zhí)行中，實時監(jiān)控目標無...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種物品分發(fā)設備的控制方法、設備及計算機程序產品，其中，該方法包括：確定為第一訂單分配的第一放置位，控制第一放置位對應的第一顯示位顯示第一訂單的設定訂單信息和第一狀態(tài)信息，第一訂單的設定訂單信息包括訂單標識信息，第一狀態(tài)信息為表示...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了智能法律調解全流程監(jiān)控系統(tǒng)，包括：輸入信息模塊、全流程監(jiān)測與回溯模塊、調解室模塊、電子簽章與身份驗證模塊、電子卷宗模塊、糾紛案件分析工具模塊、用戶反饋模塊以及系統(tǒng)學習優(yōu)化模塊；所述全流程監(jiān)測與回溯模塊用于實時監(jiān)測和自動記錄糾紛案...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了智能調解業(yè)務審批系統(tǒng)，包括開始節(jié)點，調解員將案件信息輸入至審批系統(tǒng)內，啟動審批系統(tǒng)，并識別案件的編號，且系統(tǒng)將案件對應的編號信息反饋給調節(jié)員；設置智能審批開關，在系統(tǒng)內設置有閾值信息，在系統(tǒng)啟動后，智能審批開關對輸入的案件信息中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智慧管網技術領域，公開了基于數(shù)字孿生與跨系統(tǒng)協(xié)同的城市管網管理系統(tǒng)及方法，包括多源數(shù)據(jù)采集層以及動態(tài)孿生建模層以及數(shù)據(jù)共享與交換系統(tǒng)和智能決策層，所述動態(tài)孿生建模層包括分層數(shù)字孿生體；所述數(shù)據(jù)共享與交換系統(tǒng)獲取多源數(shù)據(jù)采集層的數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于AI的崗位勝任力與招聘崗位的匹配方法，涉及大數(shù)據(jù)處理技術領域，包括：獲取多源異構數(shù)據(jù)，提取候選人的顯性技能實體及隱式能力實體；構建候選人能力演化圖譜；結合時間序列預測模型解析崗位動態(tài)需求，形成包含當前需求、隱性需求及未來演...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種TIR場景下的深度學習推薦方法、裝置、設備、介質,方法包括：將目標用戶的用戶行為序列輸入會話處理層輸出具有目標項的目標會話和具有觸發(fā)項的觸發(fā)會話；計算各個目標會話的第一關聯(lián)程度及各個觸發(fā)會話的第二關聯(lián)程度；計算不同目標會話之...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種空間相機外方位元素熱穩(wěn)定性校正方法及系統(tǒng)，包括：步驟S1：獲取多景下的無控定位誤差與衛(wèi)星溫度，擬合計算空間相機外方位元素熱穩(wěn)定性的溫度相關系數(shù)；步驟S2：獲取不同成像時間對應的無控定位誤差與衛(wèi)星溫升速率，計算空間相機外方位元...
								
            
							
            
							
						
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								      基于人工智能的染色體圖像分割方法，能夠解決依賴于人工標注高倍鏡圖像中染色體的輪廓，標注工作量大，人工標注的準確性和一致性難以保證的問題，實現(xiàn)多樣性的染色體圖像樣本集的訓練，保證染色體圖像分割模型的有效性，提高模型的泛化能力和準確性。其包括：...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種幾何和姿態(tài)感知的文本生成三維對象方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：將文本輸入三維擴散生成模型獲得粗糙三維對象，利用粗糙三維對象初創(chuàng)化目標三維對象；將目標三維對象通過渲染獲得法向貼圖；利用粗糙三維對象初創(chuàng)化目標三維對象，并將目標三維對...
								
            
							
            
							
						
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								      基于分形規(guī)則重建樹狀根植物纖維根三維矢量構型方法，針對待重建植物，進行植物根系的生長數(shù)據(jù)采集，獲取該種植物根系的原始圖像數(shù)據(jù)集；構建機器標注模型對原始圖像數(shù)據(jù)集內的圖像進行機器標注，參考機器標注的圖像對原始圖像數(shù)據(jù)集進行人工精確標注；將標注...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多模態(tài)擴散模型的視覺誘發(fā)腦信號解碼方法及系統(tǒng)，該方法能夠從fMRI信號中重建高分辨率圖像，并生成描述性文本。該方法通過輕量級回歸模型將fMRI信號映射到圖像?文本細節(jié)潛在特征空間，以及CLIP模型的圖像?文本高級語義特征空間...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種醫(yī)學圖像分割方法、裝置、計算機設備和存儲介質。所述方法包括：通過在插值一致性訓練框架的師生模型基礎上引入KAN模塊，構建師生模型中包含級聯(lián)卷積編碼器、級聯(lián)KAN編碼器、級聯(lián)KAN解碼器和級聯(lián)卷積解碼器的醫(yī)學圖像分割網絡。本發(fā)明...
								
            
							
            
							
						
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								      結合超像素分割和融合的SAR圖像目標檢測方法、裝置，該方法包括：輸入SAR圖像；將SAR圖像均勻分割為預設數(shù)量的初始超像素區(qū)域，并以每個初始超像素區(qū)域的中心點作為初始聚類中心；基于局部熵和灰度分布的聯(lián)合概率分布，更新聚類中心；根據(jù)自適應像素...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種皮膚病變分類模型的訓練方法、分類方法及系統(tǒng)，其中，該訓練方法獲取皮膚訓練圖像；將所述皮膚訓練圖像輸入至皮膚病變分類模型中進行分類，得到所述皮膚病變分類模型每個分類器輸出的分類預測值，以及每個所述分類器的分類器權重；根據(jù)所有所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及PCB板標定技術領域，公開了一種基于視覺標定的PCB板加工糾偏方法及系統(tǒng)，一種基于視覺標定的PCB板加工糾偏方法，包括以下步驟：步驟S101，根據(jù)PCB板的邊界圖像特征點、攝像機的內參矩陣和畸變參數(shù)，通過幾何投影方程獲得第一標定參...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像檢測技術領域，尤其涉及一種基于多域融合的圖像篡改檢測方法，該方法包括：將待檢測圖像進行預處理，得到多個域中的每個所述域的檢測圖塊集，其中，所述域為轉換域；對每個所述域的檢測圖塊集進行編碼，得到編碼后的特征圖；對所述編碼后的特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖像特征的細粒度霧霾濃度估計方法和裝置，該方法包括下述步驟：獲取霧霾圖像和PM2.5濃度真實測量值的匹配數(shù)據(jù)集冰進行數(shù)據(jù)預處理；其次通過并行計算獲取樣本圖像的暗通道分布圖與色彩衰減特征圖；在此基礎上構建雙分支深度學習架構...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于多模態(tài)大模型的路側事件理解方法，該方法包括獲取實時交通場景圖像；基于實時交通場景圖像和系統(tǒng)指令利用多模態(tài)大模型獲得關鍵區(qū)域；基于關鍵區(qū)域和實時交通場景圖像利用視覺識別模型生成視覺提示信息，視覺識別模型包括開放世界目標檢測模...
								
            
							
            
							
						
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