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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明提供一種基于MIC復(fù)雜機電管綜的施工方法，屬于建筑機電安裝技術(shù)領(lǐng)域，包括S1.前期準備與BIM深化設(shè)計；(1)圖紙準備與現(xiàn)場勘察；(2)分析機電設(shè)備與管線；初步確定機電設(shè)備與管線的選型與數(shù)量；(3)機械通風需求分析；初步確定機械通風設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種復(fù)合切割裝置混氣嘴的自動優(yōu)化方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。該方法通過對切割頭氣路模型的流體分析，形成流場模型，再結(jié)合模擬輸入計算輸出的方式來確定混氣配比的結(jié)果，從而以兩次輸入氣壓差異下混氣配比的差異最小為目標來自動調(diào)整混氣嘴尺寸和相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，其公開了一種多向等截面特征并行驅(qū)動的三維結(jié)構(gòu)拓撲優(yōu)化方法，步驟為：（1）針對待優(yōu)化結(jié)構(gòu)的各個等截面拉伸或掃略方向，在對應(yīng)的二維截面內(nèi)定義均勻分布的單向設(shè)計變量，單向設(shè)計變量依次經(jīng)分組降維圓柱濾波器進行密度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種動葉可調(diào)式軸流風機喘振預(yù)警方法及系統(tǒng)，屬于風機喘振預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，用于解決目前的喘振預(yù)警方法的前瞻性較弱，對工作人員經(jīng)驗的依賴較高，無法適應(yīng)當前科技高速發(fā)展環(huán)境下大型工廠的全智能化、全自動化需求的技術(shù)問題。方法包括：構(gòu)建動葉可...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于大模型的文本結(jié)構(gòu)化信息生成方法；該方法包括：準備數(shù)據(jù)集并對第一大模型進行微調(diào)，生成結(jié)構(gòu)化模式；準備數(shù)據(jù)集的方式包括人機結(jié)合方式與大模型反向生成文本方式；引入RAG機制對第一大模型生成的結(jié)構(gòu)化模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合空間和頻率特征的數(shù)字單詞脈沖編碼方法(DWSFE)及系統(tǒng)，用于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN)的文本信息處理。該方法包括：基于神經(jīng)科學大腦皮層語義分區(qū)原理構(gòu)建間隔語義劃分向量編碼(SSPE)和連續(xù)語義劃分向量編碼(CSPE)兩種詞...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種ArUco二維碼角點識別方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及二維碼角點識別領(lǐng)域，該方法包括：構(gòu)建多個預(yù)設(shè)卷積核尺寸下的L型卷積算子集合；L型卷積算子集合包括一個基礎(chǔ)L型卷積算子以及多個變形L型卷積算子；所述基礎(chǔ)L型卷積算子為算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于IMSSA?NARX的養(yǎng)殖水質(zhì)預(yù)測方法。采集養(yǎng)殖水質(zhì)參數(shù)，建立數(shù)據(jù)集，完成預(yù)處理；通過在原始Tent的混沌方程上引入多位控制參數(shù)，實現(xiàn)改進Tent的混沌映射；通過將樽海鞘群算法與改進Tent混沌映射進行結(jié)合，實現(xiàn)改進樽海...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多源數(shù)據(jù)挖掘與閾值效應(yīng)的綜合性城市韌性調(diào)控方法，包括：通過搜集的城市韌性影響因素數(shù)據(jù)，完成城市韌性評估，分析得出城市韌性不均衡分布發(fā)展的薄弱地區(qū)；通過分析城市基本調(diào)控要素的內(nèi)在特性，構(gòu)建一種測算城市韌性關(guān)鍵影響因素的方法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的客戶訴求與停電事件關(guān)聯(lián)分析方法，包括以下步驟：收集并預(yù)處理客戶訴求數(shù)據(jù)、停電事件數(shù)據(jù)、電力設(shè)備信息及電網(wǎng)拓撲數(shù)據(jù)；構(gòu)建圖結(jié)構(gòu)；構(gòu)建圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；將圖結(jié)構(gòu)輸入圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓練；收集實時的客戶訴求數(shù)據(jù)和停...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及生產(chǎn)線布局技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于多智能體強化學習的生產(chǎn)線布局優(yōu)化方法，該方法包括基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，采用有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建生產(chǎn)線的拓撲結(jié)構(gòu)；基于模塊度優(yōu)化的凝聚式層次聚類算法，將拓撲結(jié)構(gòu)中節(jié)點進行社區(qū)劃分，獲取多個社區(qū)；基于MAP...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于智能廣告推送技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于用戶畫像的廣告推送方法及系統(tǒng)，所述方法包括：在檢測到當前用戶進入指定應(yīng)用界面后，判斷首展廣告是否屬于高信息負荷廣告，若是，則獲取首展廣告的廣告推薦權(quán)重、當前用戶的可穿戴設(shè)備監(jiān)測數(shù)據(jù)以及指定應(yīng)用...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于電商大數(shù)據(jù)的智能稅務(wù)稽查方法、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括：對平臺電商公開數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，以得到電商網(wǎng)店公開數(shù)據(jù)；其中，電商網(wǎng)店公開數(shù)據(jù)包括：原始商品信息、經(jīng)營主體數(shù)據(jù)、企業(yè)銷售數(shù)據(jù)；對原始商品信息進行銷售參數(shù)分析，以得到商...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及點云數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其是指一種空間幾何分布約束下的點云任意倍率上采樣方法及系統(tǒng)。所述方法包括：對獲取的激光雷達點云數(shù)據(jù)進行預(yù)插值，根據(jù)插值后的點云中各點周圍的空間幾何分布計算局部得分，進而篩除其中得分低于閾值的異常插值點，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于雙網(wǎng)絡(luò)協(xié)同的半監(jiān)督深度學習圖像復(fù)原增強方法。該方法包括：構(gòu)建雙任務(wù)分支圖像復(fù)原網(wǎng)絡(luò)，采用教師?學生半監(jiān)督訓練模式訓練雙任務(wù)分支圖像復(fù)原網(wǎng)絡(luò)，訓練好的雙任務(wù)分支圖像復(fù)原網(wǎng)絡(luò)中的復(fù)原分支對待復(fù)原的圖像進行特征提取和復(fù)原增強處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種傳統(tǒng)聚落三維景觀破碎度的測度方法，該方法包括下述步驟：獲取傳統(tǒng)聚落矢量化地形圖；基于傳統(tǒng)聚落三維空間解構(gòu)簡圖識別三維景觀破碎化評價的物項，包括建筑斑塊、公共空間斑塊和生態(tài)斑塊，根據(jù)聚落空間要素的景觀類型評價依據(jù)，記錄傳統(tǒng)聚落...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于印刷電路板表面缺陷檢測相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，其公開了一種PCB表面微小缺陷檢測模型的構(gòu)建方法及其應(yīng)用與設(shè)備，構(gòu)建步驟為：(1)基于將大圖分割為小圖的方式對包含微小缺陷標注的實際采集PCB數(shù)據(jù)集內(nèi)的PCB原圖進行分割，分割得到的圖像組成微小...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種自適應(yīng)圖像去灰方法、裝置以及設(shè)備，包括：計算輸入圖像的灰度值概率密度函數(shù)以及灰度值累積分布函數(shù)；基于所述灰度值概率密度函數(shù)，調(diào)整黑場閾值以及白場閾值的搜索范圍，得到黑場閾值調(diào)整范圍以及白場閾值調(diào)整范圍；分別在所述黑場閾值調(diào)整...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計算機視覺相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于空間?語義先驗特征增強的自監(jiān)督單目深度估計方法，離線構(gòu)建的感知模型包括：單目深度估計網(wǎng)絡(luò)的深度編碼器和深度解碼器以及強化深度特征生成模塊，該模塊用于獲取單幀的場景語義、空間先驗特征，對兩個先...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種攝像頭校準方法及設(shè)備，涉及計算機視覺領(lǐng)域，包括：獲取車輛四周的多個攝像頭分別采集到的原始圖像，并基于初始內(nèi)/外參對各原始圖像進行投影變換以生成鳥瞰圖；在鳥瞰圖中識別可行駛區(qū)域邊界，以對鳥瞰圖中位于可行駛區(qū)域邊界內(nèi)部的圖像數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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