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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于隱式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光場(chǎng)批量表征方法及系統(tǒng)，方法包括初始化場(chǎng)景提示集合和視角提示集合；通過(guò)可學(xué)習(xí)的權(quán)重組對(duì)場(chǎng)景提示集合和視角提示集合進(jìn)行加權(quán)求和，獲得場(chǎng)景加權(quán)提示和視角加權(quán)提示；合并場(chǎng)景加權(quán)提示和視角加權(quán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種動(dòng)態(tài)融合多回聲特征的甲狀腺結(jié)節(jié)分割系統(tǒng)，涉及人工智能及超聲圖像分析技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)低回聲、高回聲和等回聲三種特征分支的協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)對(duì)甲狀腺結(jié)節(jié)多回聲類型的精準(zhǔn)識(shí)別與分割，每個(gè)分支針對(duì)特定回聲類型設(shè)計(jì)了專用的特征提取模塊，優(yōu)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多視圖特征和知識(shí)蒸餾的水上環(huán)境監(jiān)控方法，通過(guò)水紋理背景增強(qiáng)，以強(qiáng)化水紋背景與水上污染物之間的對(duì)比度，從而為后續(xù)處理提供更加清晰的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。利用多視圖多尺度特征提取層替換原始YOLOV10模型的特征提取層，通過(guò)融合原始圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了基于對(duì)比學(xué)習(xí)的3D人體建模方法、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括：獲取用戶對(duì)應(yīng)的2D圖像信息，以及用戶對(duì)應(yīng)的體態(tài)信息；通過(guò)共享編碼器，提取所述2D圖像信息對(duì)應(yīng)的原始特征；根據(jù)所述原始特征，進(jìn)行掩碼預(yù)測(cè)以及確定服裝覆蓋率；根據(jù)所述原始特征、所...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N相機(jī)的標(biāo)定方法、裝置及相關(guān)設(shè)備，涉及相機(jī)標(biāo)定領(lǐng)域，該方法包括：采集目標(biāo)場(chǎng)景的視頻數(shù)據(jù)；生成所述目標(biāo)場(chǎng)景的點(diǎn)云模型圖；將所述點(diǎn)云模型圖與所述目標(biāo)場(chǎng)景的標(biāo)準(zhǔn)模型圖進(jìn)行對(duì)齊，得到場(chǎng)景點(diǎn)云模型圖；生成所述目標(biāo)相機(jī)的初始參數(shù)；對(duì)所述拍攝...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種晶圓崩邊檢測(cè)方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中方法包括：獲取待測(cè)晶圓的邊緣的全部邊緣圖像；分別對(duì)每張邊緣圖像中晶圓邊緣對(duì)應(yīng)的邊緣像素點(diǎn)進(jìn)行提取，并基于邊緣像素點(diǎn)的分布特征確認(rèn)異常邊緣并統(tǒng)計(jì)個(gè)數(shù)；利用邊緣像素點(diǎn)的位置確認(rèn)坐標(biāo)變化程度超...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)適用于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種玻璃檢測(cè)的處理方法、裝置及終端設(shè)備，所述方法包括：響應(yīng)于用戶對(duì)待檢測(cè)玻璃的檢測(cè)指令，獲取待檢測(cè)玻璃的原始圖像數(shù)據(jù)，其中，原始圖像數(shù)據(jù)包括紅綠藍(lán)圖像數(shù)據(jù)和/或紫外可見(jiàn)光圖像數(shù)據(jù)，待檢測(cè)玻璃為處于熔融狀態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書實(shí)施例公開(kāi)了一種基于圖像的橋梁監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理方法，涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取針對(duì)目標(biāo)橋梁采集的多張監(jiān)測(cè)圖像以及與所述目標(biāo)橋梁相關(guān)的結(jié)構(gòu)圖像；基于所述結(jié)構(gòu)圖像確定所述目標(biāo)橋梁對(duì)應(yīng)的第一特征數(shù)據(jù)；基于所述多張監(jiān)測(cè)圖像得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及金融技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于大數(shù)據(jù)數(shù)倉(cāng)的數(shù)據(jù)處理方法和系統(tǒng)，包括：分別獲取委案關(guān)系流水表以及還款流水表，對(duì)所述委案關(guān)系流水表以及所述還款流水表進(jìn)行粒度聚類以及數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，得到全量委案關(guān)系還款流水表；對(duì)所述全量委案關(guān)系還款流水表進(jìn)行時(shí)間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于無(wú)源物聯(lián)網(wǎng)的交互式廣告系統(tǒng)，本發(fā)明通過(guò)整合無(wú)源物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備提供的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史行為數(shù)據(jù)，能夠動(dòng)態(tài)生成用戶畫像，從而為廣告推薦系統(tǒng)提供更加全面和精確的用戶特征。這種綜合特征向量能顯著提高廣告推薦的個(gè)性化和相關(guān)性，使得廣告更符...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種主平并行三洞公路隧道施工通風(fēng)方案效果的評(píng)估方法，包括以下步驟：S1、建立隧道施工通風(fēng)數(shù)值模型，并對(duì)隧道施工通風(fēng)數(shù)值模型的參數(shù)進(jìn)行計(jì)算；S2、構(gòu)建通風(fēng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；S3、通過(guò)步驟S1建立得到的隧道施工通風(fēng)數(shù)值模型對(duì)步驟S2得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種零碳供電所綠電交易量的計(jì)算方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括獲取新能源相關(guān)數(shù)據(jù)和零碳供電所負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行碳流分析，計(jì)算獲取零碳供電所的賣出綠電電量和購(gòu)買綠電電量；基于新能源相關(guān)數(shù)據(jù)和零碳供電所負(fù)荷數(shù)據(jù)，結(jié)合碳排放因子獲取上級(jí)電網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種無(wú)人駕駛礦車的救援方法、裝置、系統(tǒng)及電子設(shè)備，涉及自動(dòng)駕駛技術(shù)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取無(wú)人駕駛礦車的故障報(bào)告，該故障報(bào)告包括當(dāng)前故障類型及當(dāng)前故障程度。獲取該無(wú)人駕駛礦車的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和/或當(dāng)前所在礦山的環(huán)境數(shù)據(jù)，進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種模型訓(xùn)練方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。包括：確定針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型設(shè)置的多個(gè)模型任務(wù)；根據(jù)多個(gè)模型任務(wù)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行多輪次訓(xùn)練過(guò)程，在多輪次訓(xùn)練過(guò)程的當(dāng)前輪次訓(xùn)練過(guò)程中，從多個(gè)模型任務(wù)中篩選出多個(gè)目標(biāo)任務(wù)；根據(jù)多個(gè)目標(biāo)任...
								
            
							
            
							
						
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								      該技術(shù)涉及人工智能(AI)驅(qū)動(dòng)的工具，該工具可以增強(qiáng)現(xiàn)有的數(shù)字視頻組件，并簡(jiǎn)化和自動(dòng)化新數(shù)字視頻組件的創(chuàng)建。該技術(shù)包括利用現(xiàn)有素材生成數(shù)字視頻組件的數(shù)字視頻組件創(chuàng)建工具、可以將從文本生成的畫外音添加到視頻組件的畫外音工具、以及可以評(píng)估視頻組...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于大語(yǔ)言模型的智能無(wú)人集群自主任務(wù)規(guī)劃方案，該方案主要面向無(wú)人集群在動(dòng)態(tài)環(huán)境中的任務(wù)規(guī)劃問(wèn)題，該方法采用大語(yǔ)言模型和全局記憶庫(kù)指導(dǎo)的蒙特卡羅樹(shù)搜索方法，有效約束搜索空間并提高任務(wù)規(guī)劃效率，具體來(lái)說(shuō)，本發(fā)明通過(guò)構(gòu)建用于存儲(chǔ)歷...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)屬于智能制造技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種用于數(shù)字孿生刀具磨損模型的運(yùn)行頻率更新方法及系統(tǒng)，包括刀具動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)收集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、高相關(guān)特征提取模塊、數(shù)據(jù)擬合模塊、刀具磨損劇烈程度實(shí)時(shí)分析模塊、臨時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、滑動(dòng)時(shí)間窗口長(zhǎng)度與運(yùn)行頻率...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種鋼軌焊接接頭損傷失效預(yù)警方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其通過(guò)采集鋼軌焊接接頭在當(dāng)前荷載作用下的當(dāng)前應(yīng)力分布數(shù)據(jù)，根據(jù)當(dāng)前應(yīng)力分布數(shù)據(jù)，確定鋼軌焊接接頭對(duì)應(yīng)的損傷指標(biāo)向量，根據(jù)損傷指標(biāo)向量，確定鋼軌焊接接頭對(duì)應(yīng)的裂紋幾何參數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)滿足多工況的渦軸渦槳發(fā)動(dòng)機(jī)總體性能方案設(shè)計(jì)方法，通過(guò)氣動(dòng)熱力過(guò)程方程和發(fā)動(dòng)機(jī)整機(jī)匹配條件構(gòu)建一個(gè)包含多個(gè)設(shè)計(jì)點(diǎn)的發(fā)動(dòng)機(jī)非線性方程組，迭代氣動(dòng)設(shè)計(jì)點(diǎn)的循環(huán)參數(shù)和其余工況下的工作點(diǎn)和轉(zhuǎn)速，使發(fā)動(dòng)機(jī)在多個(gè)設(shè)計(jì)點(diǎn)(20～30個(gè)點(diǎn))同時(shí)滿足部件...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)油乳化的預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。主要技術(shù)方案包括：獲取發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速值和扭矩值，根據(jù)轉(zhuǎn)速值和扭矩值，得到發(fā)動(dòng)機(jī)的總含氣量；獲取發(fā)動(dòng)機(jī)的廢氣燃燒含水量和進(jìn)入到發(fā)動(dòng)機(jī)內(nèi)的新鮮空氣含水量，根據(jù)廢氣燃燒含水量和新鮮空氣含...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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