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								      本發(fā)明屬于活動(dòng)范圍界定技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種自然保護(hù)地旅游活動(dòng)范圍界定方法，包括：遙感圖像采集、景觀劃分模型邊界劃分、范圍界定數(shù)據(jù)收集、界定結(jié)果匹配；旅游適宜性評(píng)價(jià)分析賦值體系的構(gòu)建過程包括：研究區(qū)域確定、評(píng)分表收集、待分析數(shù)據(jù)收集、分級(jí)計(jì)算...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N植物生長狀態(tài)檢測(cè)方法、系統(tǒng)、程序和電子終端，通過設(shè)置多任務(wù)學(xué)習(xí)的方法，使模型能夠同時(shí)處理多個(gè)目標(biāo)(密度、苗線、覆蓋率)，并共享底層特征，使得訓(xùn)練過程更高效，避免了傳統(tǒng)單獨(dú)處理各個(gè)任務(wù)時(shí)的冗余計(jì)算，提升了模型的綜合能力，有助于在...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于高斯?記憶交叉融合特征標(biāo)記化Transformer的楸樹基因型分類方法，包括以下步驟：楸樹高光譜數(shù)據(jù)集構(gòu)建與數(shù)據(jù)預(yù)處理；構(gòu)建高斯?記憶交叉融合特征標(biāo)記化Transformer模型并進(jìn)行訓(xùn)練；對(duì)預(yù)處理后的高光譜圖像進(jìn)行基因型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于深度學(xué)習(xí)與混合專家模型的大腦編碼方法。針對(duì)現(xiàn)有腦編碼方法未能有效建模不同腦區(qū)之間的特征關(guān)聯(lián)，以及對(duì)多層視覺特征融合不足的問題，本發(fā)明利用預(yù)訓(xùn)練圖像模型與混合專家模型，動(dòng)態(tài)地從視覺信息中提取并融...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高爐出鐵口開堵口檢測(cè)方法，屬于高爐煉鐵工藝數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:將出鐵開口與堵口的定性描述轉(zhuǎn)化為基于圖像亮度和顏色變化的量化視覺特征標(biāo)簽；連續(xù)采集預(yù)設(shè)天數(shù)的高爐出鐵口視頻數(shù)據(jù)，對(duì)裁剪后的圖像進(jìn)行出鐵口和堵...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于子圖特征值的基于高通濾波的圖異常檢測(cè)方法及裝置，涉及圖結(jié)構(gòu)異常檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：構(gòu)造局部圖結(jié)構(gòu)；計(jì)算局部圖結(jié)構(gòu)的鄰接矩陣特征值、拉普拉斯矩陣特征值和結(jié)構(gòu)相似度，進(jìn)行歸一化，得到局部圖編碼；根據(jù)局部圖編碼對(duì)基于切比雪...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于先驗(yàn)引導(dǎo)擴(kuò)散模型的偏振三維重建方法和系統(tǒng)，在偏振三維重建領(lǐng)域應(yīng)用擴(kuò)散模型，提升復(fù)雜細(xì)節(jié)的恢復(fù)能力和抗噪聲干擾的魯棒性。該方法采用兩階段的訓(xùn)練方式，通過分步優(yōu)化來平衡生成質(zhì)量與計(jì)算效率。第一階段獨(dú)立訓(xùn)練VQGAN編解碼器學(xué)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于微小目標(biāo)識(shí)別與跟蹤的軌跡計(jì)算方法及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：提取目標(biāo)視頻的原始圖像作為輸入，進(jìn)行圖像處理，采用基于背景自適應(yīng)預(yù)測(cè)算法提高目標(biāo)視頻圖像的質(zhì)量，與輸入原始圖像比較得到目標(biāo)檢測(cè)圖像；將目標(biāo)檢測(cè)圖像輸入到目標(biāo)提取算法模塊中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種可見光與紅外圖像實(shí)時(shí)融合方法及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：根據(jù)可見光和紅外光學(xué)系統(tǒng)，完成光能的聚集，得到可見光圖像和紅外圖像；通過光學(xué)系統(tǒng)得到視場(chǎng)數(shù)據(jù)和畸變后的視場(chǎng)數(shù)據(jù)，建立視場(chǎng)畸變曲線模型；可見光圖像和紅外...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種適用于FPGA的紅外圖像增強(qiáng)方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：將原始數(shù)據(jù)由14位轉(zhuǎn)換到8位，并對(duì)8位灰度圖進(jìn)行初步降噪；將降噪后的圖像作為待增強(qiáng)圖像以及引導(dǎo)圖像，確定處理窗口大小，并根據(jù)窗口大小求每個(gè)窗口的均值、方差，并計(jì)算線...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種應(yīng)急救護(hù)AI娃娃交互方法、系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括進(jìn)行系統(tǒng)自檢和初始化；隨后選擇新手引導(dǎo)模式或?qū)＜铱己四Ｊ?；模式選擇完成后，則可進(jìn)行應(yīng)急救護(hù)操作，所述應(yīng)急救護(hù)操作包括創(chuàng)傷模擬和智能引導(dǎo)；所述創(chuàng)傷模擬：借助模塊化創(chuàng)傷模擬...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于電量數(shù)據(jù)運(yùn)算技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種電網(wǎng)旬維度電量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)方法及系統(tǒng)。該統(tǒng)計(jì)方法，包括以下過程：獲取集團(tuán)發(fā)電量數(shù)據(jù)，計(jì)算出每月每旬集團(tuán)發(fā)電量；同時(shí)獲取電網(wǎng)公司的電網(wǎng)電量旬報(bào)數(shù)據(jù)，經(jīng)格式轉(zhuǎn)換得到每月每旬電網(wǎng)電量數(shù)據(jù)。接著，分別將本年度與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種華中地區(qū)夏季香樟移栽的保墑保濕養(yǎng)護(hù)系統(tǒng)及方法，涉及植物移栽養(yǎng)護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，該系統(tǒng)包括以下組成部分：數(shù)據(jù)采集模塊、區(qū)塊鏈存儲(chǔ)模塊、智能合約處理模塊和養(yǎng)護(hù)資源調(diào)度模塊以及保墑保濕執(zhí)行模塊；本發(fā)明通過集成數(shù)據(jù)采集模塊、區(qū)塊鏈存儲(chǔ)模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種期權(quán)策略構(gòu)建方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，方法包括：接收客戶端發(fā)送的目標(biāo)用戶針對(duì)目標(biāo)對(duì)象選定的波動(dòng)方向標(biāo)簽以及與波動(dòng)方向標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的波動(dòng)期望信息；基于波動(dòng)方向標(biāo)簽匹配候選期權(quán)策略類型，并獲取各候選期權(quán)策略類型下目標(biāo)對(duì)象的候...
								
            
							
            
							
						
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								      一種智能倉儲(chǔ)的環(huán)境狀況評(píng)測(cè)系統(tǒng)與方法，屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，其經(jīng)由在若干倉儲(chǔ)空間的參數(shù)整理和隊(duì)列化處置的情況下，構(gòu)造細(xì)致的分部式的嶺回歸方法取得相應(yīng)面積部分的溫度基本回歸線和濕度基本回歸線，經(jīng)由數(shù)字化區(qū)別因子和若干級(jí)別的臨界值評(píng)測(cè)，高效減少...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于環(huán)境影響與轉(zhuǎn)型評(píng)估的LCA綠色快遞包裝方法，屬于快遞碳足跡技術(shù)領(lǐng)域。包括如下步驟：設(shè)定評(píng)估目標(biāo)及其系統(tǒng)邊界，覆蓋原材料獲取、生產(chǎn)、運(yùn)輸、使用、廢棄處置全生命周期階段；收集全生命周期階段的輸入輸出數(shù)據(jù)，利用LCA軟件和背景數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于傳感器數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)工位瓶頸狀態(tài)方法，收集并提取各工位關(guān)鍵性能指標(biāo)KPI特征，構(gòu)建工位?KPI特征矩陣D1；并收集真實(shí)生產(chǎn)節(jié)拍和良品率特征矩陣Dt；使用堆疊自編碼器對(duì)工位?KPI特征矩陣D...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及量子計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于SMT的量子線路映射優(yōu)化方法、裝置及量子計(jì)算機(jī)，本申請(qǐng)將量子比特映射問題形式化為SMT約束問題，并通過SMT求解器自動(dòng)推理得到最優(yōu)映射方案，顯著提升映射結(jié)果的一致性，通過嚴(yán)格的邏輯約束確保同一量...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢龅谋ｋU(xiǎn)問題的智能答復(fù)方法和裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，適用于金融科技領(lǐng)域。該方法包括：獲取目標(biāo)保險(xiǎn)問題；對(duì)目標(biāo)保險(xiǎn)問題進(jìn)行問題拆分，得到保險(xiǎn)推理子問題；調(diào)用搜索引擎對(duì)保險(xiǎn)推理子問題進(jìn)行多源檢索，得到至少兩個(gè)候選...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種智能計(jì)算中心云平臺(tái)根據(jù)算力運(yùn)行狀態(tài)調(diào)整模型訓(xùn)練參數(shù)的方法及裝置，涉及智能計(jì)算中心、智算中心及算力基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：步驟S1、監(jiān)測(cè)第一工作組件中目標(biāo)環(huán)節(jié)的運(yùn)行相關(guān)參數(shù)，第一工作組件為智能計(jì)算中心云平臺(tái)中的節(jié)點(diǎn)內(nèi)部署的...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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