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								      本發(fā)明公開了一種面向非視距信號(hào)和多徑信號(hào)識(shí)別的遷移學(xué)習(xí)方法，在超寬帶(UWB)信號(hào)室內(nèi)定位中，對(duì)非視距信號(hào)與多徑信號(hào)識(shí)別模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)擴(kuò)展，以提高模型在不同場(chǎng)景下對(duì)視距信號(hào)(LOS)、非視距(NLOS)和多徑信號(hào)(MP)識(shí)別的精度。利用遷移學(xué)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種用于變電站監(jiān)控系統(tǒng)的指紋安全管理方法及裝置，包括：通過電容式指紋傳感器實(shí)時(shí)采集操作人員的指紋圖像，生成標(biāo)準(zhǔn)化指紋模板；基于貝葉斯構(gòu)建動(dòng)態(tài)權(quán)限模型，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)變電站監(jiān)控系統(tǒng)的操作環(huán)境參數(shù)，根據(jù)所述操作環(huán)境參數(shù)計(jì)算后驗(yàn)概率，動(dòng)態(tài)調(diào)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力桿塔技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于電力桿塔資源重復(fù)利用的線路拓?fù)渖煞椒ā＜夹g(shù)方案如下：一種用于電力桿塔資源重復(fù)利用的線路拓?fù)渖煞椒ǎㄒ韵虏襟E：步驟S1、從電網(wǎng)線路圖Grid中抽取每個(gè)桿塔的信息，每個(gè)桿塔的信息表示為一個(gè)三元...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種復(fù)雜端面汽車半軸的平鍛模具及其設(shè)計(jì)方法和鍛壓方法，屬于半軸加工技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取目標(biāo)半軸的體積V0和軸端長(zhǎng)度L0；根據(jù)目標(biāo)半軸的體積V0和棒料的直徑D<...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于矢量磁路理論的硅鋼片磁滯回線的計(jì)算方法、系統(tǒng)，利用了矢量磁路理論中提出的磁阻、磁感和磁容三種磁路參數(shù)與磁場(chǎng)頻率之間的關(guān)系來計(jì)算磁滯回線。所提出的方法適用于硅鋼片制成的閉合磁路，如變壓器、愛潑斯坦方圈、濾波器等。只需要測(cè)定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的減隔震支座優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，包括：以減隔震支座的設(shè)計(jì)參數(shù)作為輸入數(shù)據(jù)并以橋梁目標(biāo)響應(yīng)數(shù)據(jù)作為輸出數(shù)據(jù)構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)，所述設(shè)計(jì)參數(shù)包括減隔震支座的屈服力和屈后剛度，所述目標(biāo)響應(yīng)數(shù)據(jù)包括橋墩墩底彎矩和支座變形；利用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于熱量流法的光熱發(fā)電系統(tǒng)建模方法、裝置及電子設(shè)備，涉及電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。其中，基于熱量流法的光熱發(fā)電系統(tǒng)建模方法，包括：依照光熱發(fā)電系統(tǒng)中熱交換介質(zhì)和工質(zhì)各自的循環(huán)回路，依次連接作為熱交換節(jié)點(diǎn)的熱量流模型的各端口，作為功率輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及材料鍛造成形領(lǐng)域，公開輪轂軸承動(dòng)態(tài)再結(jié)晶微觀組織演變可視化預(yù)測(cè)方法，步驟如下：對(duì)原材料進(jìn)行等溫?zé)釅嚎s試驗(yàn)基于試驗(yàn)數(shù)據(jù)建立原材料本構(gòu)模型、峰值應(yīng)變模型、臨界應(yīng)變模型和動(dòng)態(tài)再結(jié)晶及晶粒尺寸模型；結(jié)合材料塑性成形技術(shù)，建立鐓粗、預(yù)鍛和終...
								
            
							
            
							
						
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								      多源文本向量融合的高質(zhì)量文本生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：獲取多個(gè)生成式模型在同一任務(wù)下輸出的多源文本集合；通過預(yù)訓(xùn)練模型的嵌入層對(duì)多源文本進(jìn)行向量嵌入，得到多源文本向量集合；將多源文本向量輸入多向量融合層，通過動(dòng)態(tài)加權(quán)平均算法進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于人工智能的工程造價(jià)概算設(shè)計(jì)優(yōu)化方法，具備以下有益效果：(1)通過引入人工智能技術(shù)，自動(dòng)處理分析大量工程數(shù)據(jù)，大幅提高數(shù)據(jù)處理效率；(2)利用人工智能算法對(duì)工程數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度分析和校驗(yàn)，減少人為錯(cuò)誤；(3)對(duì)工程項(xiàng)目的多維...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種民航聯(lián)運(yùn)特殊比例分?jǐn)倕f(xié)議評(píng)估系統(tǒng)及評(píng)估方法，其中該系統(tǒng)包括：協(xié)議維護(hù)模塊、試算條件維護(hù)模塊、數(shù)據(jù)篩選模塊、試算分?jǐn)偰K、結(jié)果分析模塊；協(xié)議維護(hù)模塊用于接收待簽訂的SPA協(xié)議信息；試算條件維護(hù)模塊用于接收用戶輸入的參與本次SP...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)適用于防雷技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種防雷數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取防雷數(shù)據(jù)，所述防雷數(shù)據(jù)包括以下至少一項(xiàng)：防雷器脫扣狀態(tài)數(shù)據(jù)、防雷器漏電流數(shù)據(jù)、防雷器溫度數(shù)據(jù)、雷擊電涌數(shù)據(jù)；對(duì)所述防雷數(shù)據(jù)進(jìn)行壽命分析處理，生成壽命...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于全向特征融合的圖像超分辨率重建方法和裝置。該方法包括：獲取待重建的低分辨率圖像，將其輸入至訓(xùn)練好的圖像超分辨率網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像重建，得到高分辨率圖像；圖像超分辨網(wǎng)絡(luò)包括淺層特征提取模塊、深層特征提取模塊和圖像重構(gòu)模塊；深層特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于電力線路巡檢技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于改進(jìn)YOLO網(wǎng)絡(luò)的電力線路金屬腐蝕檢測(cè)與區(qū)域分割方法，其方法包括：將采集的可見光圖像和紅外光譜圖像對(duì)齊空間位置；對(duì)可見光圖像進(jìn)行去霧處理后，基于顏色偏移特征和紋理畸變特征判定去霧處理后的圖像是...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于全景圖像的玻璃檢測(cè)方法、設(shè)備及介質(zhì)，先獲取RGB全景圖像作為原始輸入，然后利用目標(biāo)檢測(cè)模型對(duì)圖像進(jìn)行檢測(cè)，得到玻璃區(qū)域分割結(jié)果，接著基于分割結(jié)果得到玻璃區(qū)域預(yù)測(cè)圖像。其中，檢測(cè)模型包括編碼模塊、多途徑特征提取模塊和解碼模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種風(fēng)致響應(yīng)的玉米位姿多源實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng)、裝置與方法，屬于計(jì)算機(jī)測(cè)控技術(shù)應(yīng)用與農(nóng)業(yè)航空技術(shù)，該檢測(cè)系統(tǒng)包括：幅擺角檢測(cè)模塊用于獲取風(fēng)場(chǎng)狀態(tài)下玉米植株的姿態(tài)圖像組；加速度檢測(cè)模塊通過標(biāo)記點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)獲得風(fēng)場(chǎng)狀態(tài)下玉米植株的標(biāo)記點(diǎn)的運(yùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種序列遙感圖像海上多運(yùn)動(dòng)艦船目標(biāo)跟蹤方法，包括：在單幅圖像中采用滑動(dòng)窗口和自適應(yīng)閾值方法自適應(yīng)獲取海面上的感興趣目標(biāo)；基于形態(tài)先驗(yàn)知識(shí)和兩兩關(guān)聯(lián)算法，生成序列圖像檢測(cè)結(jié)果；構(gòu)建已有軌跡與當(dāng)前檢測(cè)結(jié)果間的相似度矩陣；將已有軌跡和當(dāng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種自適應(yīng)配準(zhǔn)框架的開發(fā)方法及系統(tǒng)。本發(fā)明方法包括將原始圖像輸入配準(zhǔn)模型和預(yù)先訓(xùn)練的三維醫(yī)學(xué)視覺基礎(chǔ)模型VFM中，所述配準(zhǔn)模型用于預(yù)測(cè)變形場(chǎng)，所述VFM用于通過使用雙圖像視覺查詢?nèi)诤螧IVQF技術(shù)以提取特征向量并生成分割掩碼；利...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于生物視覺特征解析的息肉分割方法受生物視覺機(jī)制的深刻啟發(fā)，設(shè)計(jì)了息肉分割卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該息肉分割卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由編碼器和解碼器。解碼器通過3個(gè)核心模塊即并行特征解析模塊、空間通道注意力融合模塊和特征精細(xì)模塊協(xié)同工作，提取深度信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及公共科學(xué)平臺(tái)的圖像分類與用戶參數(shù)度估計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，質(zhì)量控制機(jī)制篩除不可靠的標(biāo)注易受到隨機(jī)點(diǎn)擊的干擾，且用戶參與度量化與分析方面存在顯著缺陷，本發(fā)明提供一種面向公共平臺(tái)用戶參與多任務(wù)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型及分類方法通過集成貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及大規(guī)...
								
            
							
            
							
						
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