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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于機(jī)器視覺的多晶硅破碎狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括處理器和存儲器，處理器執(zhí)行存儲器的計(jì)算機(jī)程序以實(shí)現(xiàn)以下步驟：對多晶硅破碎圖像的灰度圖像進(jìn)行金字塔下采樣，得到大尺度圖像和小尺度圖像，獲取大尺度圖像和小...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于變積分時(shí)間的成像動態(tài)范圍拓展方法，涉及紅外成像領(lǐng)域。該方法是先將中波紅外機(jī)芯采集得到紅外原始圖像發(fā)送至FPGA芯片后，對其積分時(shí)間進(jìn)行解碼，信號格式進(jìn)行轉(zhuǎn)換；然后將積分時(shí)間信息與轉(zhuǎn)換后的紅外圖像信號同步發(fā)送至非均勻性校正模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請的實(shí)施例提供了一種多維虛擬資產(chǎn)賬戶的管理方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及設(shè)備。該方法包括：建立虛擬資產(chǎn)賬戶體系，包括用戶行為賬戶、商戶行為賬戶以及店員行為賬戶；通過數(shù)據(jù)采集技術(shù)實(shí)時(shí)記錄用戶行為數(shù)據(jù)、商戶行為數(shù)據(jù)以及店員行為數(shù)據(jù)；基于預(yù)設(shè)的動態(tài)調(diào)整規(guī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于納什博弈和動態(tài)耦合的智能體在線自主協(xié)作調(diào)度方法，針對現(xiàn)有技術(shù)對集中式設(shè)備與全局通信網(wǎng)絡(luò)過度依賴和智能體靜態(tài)耦合關(guān)系僵化等問題，提出智能體通過局部通信與局域納什均衡博弈達(dá)成調(diào)度共識；動態(tài)耦合機(jī)制支持智能體按需上下線，并實(shí)時(shí)同...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于物料齊套的智能排產(chǎn)方法及系統(tǒng)，其中方法包括：根據(jù)生產(chǎn)數(shù)據(jù)中的構(gòu)件主材信息，分析物料套料與待排產(chǎn)構(gòu)件主材之間的齊套關(guān)系，以最大化齊套構(gòu)件生產(chǎn)數(shù)目為目標(biāo)，得到主材物料加工順序，并計(jì)算構(gòu)件加工順序；基于構(gòu)件加工順序以及生產(chǎn)數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種網(wǎng)絡(luò)相關(guān)違法行為的防控方法、裝置及存儲介質(zhì)，包括：獲取網(wǎng)絡(luò)相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)；對網(wǎng)絡(luò)相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和特征選擇，得到預(yù)處理后的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)；將多源異構(gòu)數(shù)據(jù)輸入到涉網(wǎng)易感人群分類模型，確定涉網(wǎng)易感人群大數(shù)據(jù)畫像；其...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種網(wǎng)約車訂單處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)，所屬領(lǐng)域?yàn)榫W(wǎng)約車技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：接收網(wǎng)約車訂單，基于網(wǎng)約車的當(dāng)前位置和網(wǎng)約車訂單的起始位置，確定對網(wǎng)約車進(jìn)行等待補(bǔ)償?shù)拈_始時(shí)間節(jié)點(diǎn)；確定對網(wǎng)約車進(jìn)行等待補(bǔ)償?shù)奶嵝褧r(shí)間節(jié)點(diǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種樣本生成方法、目標(biāo)大語言模型的訓(xùn)練方法、任務(wù)處理方法及裝置。樣本生成方法包括：獲取目標(biāo)任務(wù)場景下利用大語言模型調(diào)用工具執(zhí)行任務(wù)時(shí)所需的多個(gè)調(diào)用參數(shù)、工具對應(yīng)的平臺的多個(gè)平臺屬性以及第一提示文本；將多個(gè)調(diào)用參數(shù)、多個(gè)平臺屬性以...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及讀碼器技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種讀碼器檢測系統(tǒng)，該讀碼器檢測系統(tǒng)包括：承載板，用于設(shè)置識別碼；第一反射鏡，設(shè)置于承載板上方，第一反射鏡用于反射識別碼；讀碼器，設(shè)置于承載板上，讀碼器設(shè)置有功能燈，讀碼器用于在識別到第一反射鏡反射的識別碼后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于語義理解的多語言情感識別方法，通過三階段創(chuàng)新框架實(shí)現(xiàn)跨語言情感分析，采用改進(jìn)的相對位置編碼分離語義與情感特征；利用Hofstede文化維度構(gòu)建錨點(diǎn)向量，通過損失函數(shù)實(shí)現(xiàn)文化敏感的向量空間對齊；結(jié)合權(quán)力距離與個(gè)人主義差異動態(tài)調(diào)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種文本糾錯方法及相關(guān)裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)，其中，文本糾錯方法包括：基于原始文本進(jìn)行第一糾錯，得到第一文本；基于原始文本與第一文本進(jìn)行比對，得到第一糾錯執(zhí)行的糾錯操作涉及的文字對；其中，文字對包含：原始文本中相比于第一文本被修改...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)的機(jī)房空間能耗預(yù)測方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：(a)構(gòu)建目標(biāo)機(jī)房的三維數(shù)字孿生模型，并基于計(jì)算流體力學(xué)CFD仿真生成時(shí)序仿真數(shù)據(jù)；(b)對時(shí)序仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；(c)構(gòu)建并訓(xùn)練一長短時(shí)記憶LSTM網(wǎng)絡(luò)模型；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于實(shí)測譜的熱端盤壽命試驗(yàn)譜編制方法，具體步驟包括：首先對發(fā)動機(jī)所有轉(zhuǎn)速及溫度譜進(jìn)行峰谷值識別及小載荷去除。其次，對轉(zhuǎn)速峰值與溫度峰值數(shù)據(jù)及轉(zhuǎn)速谷值與溫度谷值數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，并以最小二乘法以一維線性函數(shù)分別擬合發(fā)動機(jī)實(shí)測譜中溫...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種航空發(fā)動機(jī)冷端盤壽命評定譜編制方法和系統(tǒng)，其中方法包括將航空發(fā)動機(jī)的每個(gè)典型任務(wù)剖面的轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)換為應(yīng)力；確定所有典型任務(wù)剖面的應(yīng)力均幅值循環(huán)矩陣；將所有典型任務(wù)剖面的應(yīng)力均幅值循環(huán)矩陣中的循環(huán)載荷類型劃分為主波和二級波；將主波編...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于曲紋折紙的多面體多穩(wěn)態(tài)結(jié)構(gòu)，包括第一子結(jié)構(gòu)和第二子結(jié)構(gòu)；第一子結(jié)構(gòu)由八個(gè)剛性三角形面板通過轉(zhuǎn)動副連接形成的多面體框架，剛性三角形面板為正三角形且邊長為a；第二子結(jié)構(gòu)由六個(gè)可變形曲紋折紙單元組成，每個(gè)曲紋折紙單元由三個(gè)曲邊面...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種航空發(fā)動機(jī)冷端盤壽命試驗(yàn)評定譜編制方法和系統(tǒng)，方法中通過獲取目標(biāo)發(fā)動機(jī)的實(shí)測飛行剖面，進(jìn)行雨流計(jì)數(shù)和濾波預(yù)處理，提取載荷循環(huán)的均幅值對；基于聚類分析將次級循環(huán)劃分為多級載荷，并通過等效轉(zhuǎn)換將二維載荷譜降維為一維；結(jié)合等損傷原則...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種航空發(fā)動機(jī)程序塊譜載荷等級確定方法、系統(tǒng)計(jì)算機(jī)設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，其中方法包括對航空發(fā)動機(jī)的每個(gè)飛行剖面進(jìn)行雨流計(jì)數(shù)，得到多個(gè)載荷循環(huán)的均值和幅值，以作為每個(gè)載荷循環(huán)的均幅值對；以目標(biāo)飛行剖面中最大載荷對應(yīng)的載荷歷程時(shí)間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AIGC的親子游景區(qū)推薦系統(tǒng)，屬于旅游推薦系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)采集模塊、智能分類模塊、專家組件模塊以及決策推送模塊，專家組件模塊包括用戶分析模塊、學(xué)科教育模塊、素質(zhì)科普模塊以及交通環(huán)境模塊；數(shù)據(jù)采集模塊用于獲取景區(qū)數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實(shí)施例公開了一種超圖匹配方法，根據(jù)查詢超圖中每個(gè)查詢超邊的屬性，在數(shù)據(jù)超圖中確定與每個(gè)查詢超邊匹配的候選超邊集，并在對查詢超邊和候選超邊集中的候選超邊進(jìn)行同構(gòu)計(jì)算之前，根據(jù)每個(gè)查詢超邊在查詢超圖中的鄰居查詢超邊，在候選超邊集中剔除掉...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于LLAVA大模型和圖注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖文對匹配方法，僅用文本來理解圖片的語義信息較為單一，難以全面捕捉復(fù)雜場景中的深層含義，將文本提示和原始圖片數(shù)據(jù)輸入進(jìn)LLAVA大模型中，得到新的對圖像的描述文本，從而將大模型融入模型...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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