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								      一種基于改進(jìn)RT?DETR的麥穗自動(dòng)檢測(cè)與計(jì)數(shù)方法，步驟包括：1)采集麥田小麥視頻；2)在FasterNet結(jié)構(gòu)中引入SENetV2注意力機(jī)制，構(gòu)建一個(gè)新的特征提取模塊FasterSEV2；3)用FasterSEV2代替RT?DETR的主干...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種機(jī)器人抓取姿態(tài)預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及機(jī)器人視覺領(lǐng)域。所述方法包括以物體圖像和隱含意圖的文本指令為輸入，以明確意圖的文本指令為期望輸出，對(duì)意圖推理模型進(jìn)行訓(xùn)練；以物體圖像和明確意圖的文本指令為輸入，以區(qū)域分割圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于低帶寬端邊協(xié)同視覺檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及視覺檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。該基于低帶寬端邊協(xié)同視覺檢測(cè)方法及系統(tǒng)，包括S1.識(shí)別目標(biāo)邊界框及類別標(biāo)簽，將邊界框覆蓋區(qū)域劃分為語(yǔ)義關(guān)鍵塊，非邊界框區(qū)域劃分為背景塊；S2.通過(guò)高可靠通信信道優(yōu)先傳輸語(yǔ)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種退役風(fēng)機(jī)的處理方法、裝置及設(shè)備，涉及風(fēng)機(jī)技術(shù)領(lǐng)域和三維模型技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：接收退役風(fēng)機(jī)的至少一種類型的待處理部件的部件參數(shù)后，確定并展示每一待處理部件所對(duì)應(yīng)的部件三維模型；接收退役風(fēng)機(jī)所對(duì)應(yīng)的安置類型之后，確定匹配...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于物理散射模型引導(dǎo)的SAR圖像生成方法，包含物理引導(dǎo)的特征調(diào)制、屬性散射中心特征約束及生成網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。物理引導(dǎo)的特征調(diào)制通過(guò)設(shè)計(jì)多尺度注意力模塊PMA，將俯仰角參數(shù)化編碼與多尺度卷積融合，動(dòng)態(tài)增強(qiáng)關(guān)鍵散射特征，補(bǔ)償俯仰角變化導(dǎo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于深度學(xué)習(xí)和邊緣檢測(cè)的圖像矢量化方法及系統(tǒng)，所述方法，包括獲取家電模塊的圖像數(shù)據(jù)，并對(duì)獲取的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；將預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)作為輸入構(gòu)建邊緣檢測(cè)模型，對(duì)邊緣檢測(cè)模型輸出的邊緣概率圖進(jìn)行優(yōu)化處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于水下圖像處理和裂縫檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體說(shuō)是一種水電站大壩水下裂縫圖像定位方法，包括以下步驟：采集大壩表面裂縫的圖像數(shù)據(jù)并獲取關(guān)鍵圖像；對(duì)采集到的水下圖像進(jìn)行預(yù)處理，采用基于YOLOv9的裂縫目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行裂縫區(qū)域的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于改進(jìn)YOLOv8n?seg模型的鋼索表面磨損檢測(cè)方法及裝置，涉及鋼索表面磨損檢測(cè)領(lǐng)域，該方法包括采集鋼索表面圖像并標(biāo)注真實(shí)磨損區(qū)域與程度，構(gòu)建磨損圖像數(shù)據(jù)集；改進(jìn)YOLOv8n?seg模型結(jié)構(gòu)，以自適應(yīng)核卷積模塊替代主干...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于改進(jìn)YOLOv8n模型的鋼絲繩缺陷檢測(cè)方法及裝置，涉及圖像識(shí)別領(lǐng)域，方法包括：將待檢測(cè)的鋼絲繩圖像作為輸入，利用訓(xùn)練好的改進(jìn)YOLOv8n模型，得到鋼絲繩缺陷檢測(cè)結(jié)果；其中，改進(jìn)YOLOv8n模型包括改進(jìn)骨干網(wǎng)絡(luò)和改進(jìn)頸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了激勵(lì)新就業(yè)群體參與社區(qū)治理的系統(tǒng)及方法，屬于智慧社區(qū)級(jí)社區(qū)治理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明要解決的技術(shù)問題為如何激勵(lì)外賣員、快遞員參與到基層治理中，將這一群體轉(zhuǎn)化為社區(qū)治理的“移動(dòng)眼睛”和“即時(shí)信息源”，技術(shù)方案為：包括用戶端、社區(qū)管理平臺(tái)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及知識(shí)追蹤技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多模態(tài)輔助信息抽取的知識(shí)追蹤方法和系統(tǒng)，方法包括獲取學(xué)習(xí)交互數(shù)據(jù)、包含試題的圖文信息的試題數(shù)據(jù)和各個(gè)試題對(duì)應(yīng)的逐步求解過(guò)程，進(jìn)行輔助特征抽取得到輔助信息集合；構(gòu)建基于輔助信息集合嵌入的知識(shí)追蹤模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種用于新能源基地的容量配置的方法，包括搭建所述新能源基地相關(guān)的模型。設(shè)置與所述新能源基地模型相關(guān)的初始數(shù)據(jù)、第一運(yùn)行成本。根據(jù)所述初始數(shù)據(jù)、第一運(yùn)行成本，計(jì)算所述相關(guān)模型的第一容量配置。分析所述第一容量配置數(shù)據(jù)得到評(píng)估結(jié)果，完...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)及其方法，涉及農(nóng)業(yè)管理技術(shù)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)采集模塊，用于設(shè)置數(shù)據(jù)采集的設(shè)備監(jiān)測(cè)組；人員動(dòng)態(tài)管理模塊，用于建立三維空間坐標(biāo)系，通過(guò)定位裝置標(biāo)記人員動(dòng)向，并監(jiān)管重要區(qū)域的安全；種植動(dòng)態(tài)規(guī)劃模塊，用于建立...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于市場(chǎng)智能推廣調(diào)研營(yíng)銷的數(shù)據(jù)分析管理系統(tǒng)，本發(fā)明涉及市場(chǎng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域。該基于市場(chǎng)智能推廣調(diào)研營(yíng)銷的數(shù)據(jù)分析管理系統(tǒng)，通過(guò)設(shè)置有對(duì)多渠道數(shù)據(jù)進(jìn)行提取分類，提取數(shù)據(jù)設(shè)定用戶層級(jí)劃分和意向優(yōu)先級(jí)的評(píng)判確定出受眾的產(chǎn)品類型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于水資源監(jiān)測(cè)的技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于自動(dòng)監(jiān)測(cè)網(wǎng)的城市水環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)考核方法，包含水質(zhì)監(jiān)測(cè)模塊，參數(shù)預(yù)處理模塊，綜合質(zhì)量計(jì)算模塊，水質(zhì)分析模塊，長(zhǎng)效管理模塊和閉環(huán)優(yōu)化模塊；本發(fā)明通過(guò)生態(tài)影響動(dòng)態(tài)分配參數(shù)權(quán)重，避免傳統(tǒng)固定權(quán)重導(dǎo)致的評(píng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種復(fù)雜氣象環(huán)境下飛行器數(shù)字孿生態(tài)勢(shì)推演與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，該復(fù)雜氣象環(huán)境下飛行器數(shù)字孿生態(tài)勢(shì)推演與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法包括采集處理天氣數(shù)據(jù)，涵蓋風(fēng)向、風(fēng)速等參數(shù)；獲取飛行器性能參數(shù)并建庫(kù)；輸入解析飛行計(jì)劃。通過(guò)建立包含...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于深度學(xué)習(xí)的水利工程安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法，S1、獲取高流速回注井的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行歸一化處理；S2、基于凱萊流形模糊推理算法，構(gòu)建模糊邏輯推理模型，確定初始推理路徑；S3、基于滲流拉格朗日優(yōu)化模型，在高維凱萊流形空間內(nèi)優(yōu)化推理路徑...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多智能體技術(shù)的大型灌區(qū)節(jié)水?dāng)?shù)字調(diào)度方法；方法通過(guò)采集灌區(qū)內(nèi)的全要素?cái)?shù)據(jù)信息，包括水文水質(zhì)、植物蓄水灌溉、土壤墑情和氣象監(jiān)測(cè)等，并更新到預(yù)先建立的反應(yīng)型多智能體網(wǎng)絡(luò)中；所述反應(yīng)型多智能體網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)智能體組成，它們之間數(shù)據(jù)信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了抽水蓄能電站洞外控制網(wǎng)構(gòu)建方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)，涉及點(diǎn)位數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，根據(jù)洞外地形特征，通過(guò)獲取多源地形數(shù)據(jù)，將多個(gè)因素集成到一個(gè)統(tǒng)一的評(píng)估框架中，為控制網(wǎng)布局提供了全面的參考依據(jù)，并且考慮地形特征和多因素權(quán)重,進(jìn)行控制網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種農(nóng)產(chǎn)品種植規(guī)劃方法及系統(tǒng)，方法包括獲取目標(biāo)種植區(qū)域的多維度數(shù)據(jù)，基于多維度數(shù)據(jù)計(jì)算可種植農(nóng)作物的與目標(biāo)種植區(qū)域的綜合適配度，根據(jù)綜合適配度選取目標(biāo)農(nóng)作物；獲取目標(biāo)農(nóng)作物的預(yù)測(cè)產(chǎn)量，基于預(yù)測(cè)產(chǎn)量，計(jì)算預(yù)測(cè)收益；深度融合綜合適配...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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