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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種圖像處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取多張連續(xù)幀圖像，多張連續(xù)幀圖像分別對(duì)應(yīng)不同的曝光狀態(tài)，曝光狀態(tài)包括過曝狀態(tài)、欠曝狀態(tài)和正常狀態(tài)，對(duì)多張連續(xù)幀圖像進(jìn)行鏡像拓邊處理和配準(zhǔn)處理，得到多張?jiān)紙D像，確定多張?jiān)?..
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)適用于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種訂單預(yù)測(cè)方法、訂單預(yù)測(cè)裝置、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品，該方法包括：確定待測(cè)時(shí)間段所屬的日期類型，所述日期類型包括普通日期和特殊日期，所述特殊日期包括法定節(jié)日和調(diào)休日，所述普通日期為周一至周日中除所述特殊日期...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實(shí)施例公開了一種混合場(chǎng)景下無人車的物流任務(wù)管控方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及智慧物流技術(shù)領(lǐng)域，用于解決現(xiàn)有無人車物流管控不合理的問題。方法包括：基于預(yù)置設(shè)備對(duì)當(dāng)前物流空間進(jìn)行掃描建模，分別獲得當(dāng)前物流空間所對(duì)應(yīng)的靜態(tài)層模型與動(dòng)態(tài)層模型；對(duì)齊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供一種污水處理系統(tǒng)、方法及介質(zhì)，屬于污水處理技術(shù)領(lǐng)域。所述系統(tǒng)包括：調(diào)度模塊，被配置為根據(jù)污水處理點(diǎn)的污水處理運(yùn)行數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來污水量，并基于所預(yù)測(cè)的未來污水量生成調(diào)度指令，其中所述調(diào)度指令用于指示污水處理點(diǎn)的最優(yōu)調(diào)度水量，以使...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明主要依據(jù)電網(wǎng)突發(fā)應(yīng)急事件所需人員、車輛、物資裝備的的資源屬性量化分析，并結(jié)合應(yīng)急事件本身的特征因素，應(yīng)用多層感知機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型解決所需資源種類和數(shù)量的預(yù)測(cè)問題。本發(fā)明采用多層感知機(jī)模型，采用了更有效的模型訓(xùn)練和優(yōu)化方法，由于多層感知機(jī)模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)適用于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種接單等待時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品，該方法包括：在第一車輛駛?cè)肽繕?biāo)區(qū)域時(shí)，獲取所述目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的當(dāng)前空車數(shù)量和第一時(shí)間段內(nèi)已產(chǎn)生訂單數(shù)量，所述第一時(shí)間段為當(dāng)前時(shí)刻所在時(shí)間段，所述第一車輛為用...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種車輛出行的智能預(yù)約方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括：用戶客戶端接收駕駛用戶輸入的出行計(jì)劃語句，并將識(shí)別到的出行需求發(fā)送給車聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)；車聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)從目標(biāo)車輛獲取車輛狀態(tài)，并結(jié)合出行需求輸入至指令預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)得到包含多個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種迭代生成式多模態(tài)思維鏈推理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取初始輸入數(shù)據(jù)，并通過多模態(tài)大語言模型對(duì)初始輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行推理，得到文本推理結(jié)果和中間推理提示；利用多模態(tài)大語言模型對(duì)文本推理結(jié)果和中間...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實(shí)施例公開了一種動(dòng)態(tài)融合的多模態(tài)知識(shí)圖譜表示學(xué)習(xí)方法。該方法的一具體實(shí)施方式包括：通過圖注意力網(wǎng)絡(luò)層，分別提取特征交互圖中文本特征向量的文本注意力系數(shù)與圖像注意力系數(shù)集；將特征交互圖、文本注意力系數(shù)與圖像注意力系數(shù)集輸入至相關(guān)聯(lián)的門...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于挖掘機(jī)關(guān)節(jié)摩擦力矩的動(dòng)力學(xué)參數(shù)分級(jí)標(biāo)定方法，涉及工程機(jī)械領(lǐng)域，基于挖掘機(jī)模型，建立動(dòng)臂、斗桿、鏟斗關(guān)節(jié)角度與驅(qū)動(dòng)力臂長(zhǎng)度關(guān)系方程和各關(guān)節(jié)驅(qū)動(dòng)力矩方程，通過挖掘機(jī)動(dòng)力學(xué)方程得到各關(guān)節(jié)摩擦力矩，并擬合得到各關(guān)節(jié)的摩擦力矩曲線；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種大機(jī)動(dòng)飛行器的遙測(cè)距離仿真系統(tǒng)，應(yīng)用于航區(qū)地理環(huán)境復(fù)雜、遙測(cè)站跟蹤范圍計(jì)算與遙測(cè)站布站方案制定。系統(tǒng)建立數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫中包含飛行數(shù)據(jù)，地面站數(shù)據(jù)以及飛行器及地面站天線參數(shù)，并將數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)處理方便后續(xù)的查表操作。計(jì)算系統(tǒng)包含...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及邊坡災(zāi)害防護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于強(qiáng)度?延性控制的高性能環(huán)形網(wǎng)的設(shè)計(jì)方法，其環(huán)形網(wǎng)由網(wǎng)環(huán)相互嵌套形成，網(wǎng)環(huán)由鋼絲編制而成，鋼絲的抗拉強(qiáng)度和斷后延伸率材性參數(shù)落在不規(guī)則多邊形ABCDEF所構(gòu)成的區(qū)域內(nèi)；本發(fā)明明確提供了高性能環(huán)形網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及軟件漏洞檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開一種基于多模態(tài)混合專家模型的軟件漏洞檢測(cè)方法與裝置。該方法包括：構(gòu)建多模態(tài)混合專家網(wǎng)絡(luò)并進(jìn)行訓(xùn)練，獲得多模態(tài)混合專家模型；將目標(biāo)軟件代碼轉(zhuǎn)換為不同模態(tài)表征并輸入到多模態(tài)混合專家模型，得到目標(biāo)軟件漏洞的漏洞...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于量子加密終端虛擬化的可信認(rèn)證系統(tǒng)及方法；包括硬件可信根模塊、虛擬可信根管理模塊、容器環(huán)境模塊、容器鏡像管理模塊、容器監(jiān)控模塊和信任鏈管理模塊；通過構(gòu)建安全可信的容器運(yùn)行環(huán)境，建立基于量子隨機(jī)數(shù)的可信認(rèn)證機(jī)制，逐級(jí)驗(yàn)證操作...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝塑浖ｒ?yàn)方法、系統(tǒng)及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法，包括：獲取軟件升級(jí)包，軟件升級(jí)包包括包頭信息和軟件鏡像內(nèi)容，包頭信息包括第一簽名信息，第一簽名信息是基于第一軟件鏡像摘要生成的，第一軟件鏡像摘要是對(duì)軟件鏡像內(nèi)容進(jìn)行計(jì)算獲得的；對(duì)包頭...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種泵站運(yùn)行異常智能監(jiān)測(cè)方法與系統(tǒng)，本發(fā)明涉及泵站監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，解決了難以快速處理復(fù)雜參數(shù)數(shù)據(jù)，易出現(xiàn)漏判、誤判情況，對(duì)故障原因?qū)?yīng)的潛在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行全面、準(zhǔn)確的分析較為困難的技術(shù)問題，本發(fā)明通過在工作異常信號(hào)出現(xiàn)后，可深入分析異常...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種出行鏈的識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，能夠提高識(shí)別用戶的出行鏈的準(zhǔn)確性。包括：獲取和目標(biāo)用戶的移動(dòng)軌跡相關(guān)的多個(gè)基站中的目標(biāo)用戶數(shù)據(jù)，根據(jù)目標(biāo)用戶數(shù)據(jù)，確定基站的關(guān)系圖；將關(guān)系圖輸入訓(xùn)練后的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于卷繞電芯技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種卷繞電芯R角區(qū)域削薄值計(jì)算方法、削薄方法及電芯；其中，計(jì)算卷繞電芯R角區(qū)域結(jié)構(gòu)削薄值的方法為：首先，確定正極極片與負(fù)極極片在卷繞電芯中R角區(qū)的幾何位置關(guān)系，基于這些關(guān)系建立相應(yīng)的正極曲線方程和負(fù)極曲線...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其是提供一種運(yùn)動(dòng)員狀態(tài)信息展示方法、設(shè)備、介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。上述運(yùn)動(dòng)員狀態(tài)信息展示方法包括：在檢測(cè)到當(dāng)前比賽畫面為特寫畫面的情況下，獲取特寫畫面中運(yùn)動(dòng)員的歷史比賽數(shù)據(jù)，以及在本場(chǎng)比賽中的實(shí)時(shí)比賽數(shù)據(jù)；歷史比...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于多智能體的空氣動(dòng)力學(xué)任務(wù)處理方法及裝置，涉及飛行器仿真設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取用戶輸入的任務(wù)目標(biāo)和工況參數(shù)；基于多智能體系統(tǒng)中每個(gè)智能體分組的能力，基于所述任務(wù)目標(biāo)生成多個(gè)子任務(wù)；將所述多個(gè)子任務(wù)分配給所述多智能體系...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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