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								      本發(fā)明涉及燒結(jié)鈦鐵硼磁體技術(shù)領(lǐng)域，且公開(kāi)了一種高抗彎強(qiáng)度燒結(jié)釹鐵硼的制備方法，所述主合金元素配比要求：有27.2～29.3質(zhì)量％R(R是必須包含Nd和Pr的任意一種的稀土元素)、0.93～1.0質(zhì)量％B、0.03～0.1質(zhì)量％Ti、
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種選擇數(shù)據(jù)可擴(kuò)展的單電源存算一體數(shù)據(jù)選擇器，其包括：預(yù)充電路，其輸入端連接至電源信號(hào)輸入端、控制端接入預(yù)充控制信號(hào)、輸出端與輸出驅(qū)動(dòng)電路的輸入端連接；至少兩個(gè)基本數(shù)據(jù)輸入電路，每個(gè)基本數(shù)據(jù)輸入電路由一個(gè)鐵電晶體管、一個(gè)nMOS...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多源傳感器的高魯棒性車位狀態(tài)檢測(cè)方法及系統(tǒng)，方法包括：在各個(gè)車位分別部署主傳感器和輔助傳感器，并初始化各傳感器的車位占用觸發(fā)閾值，周期性調(diào)整主傳感器的閾值；實(shí)時(shí)獲取各個(gè)傳感器采集的數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，同時(shí)，當(dāng)存在環(huán)境干擾時(shí)動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明具體涉及一種基于CA?YOLO的電力系統(tǒng)人員異常行為檢測(cè)方法，包括：收集電力場(chǎng)景下人員行為圖像形成數(shù)據(jù)集，預(yù)處理所述數(shù)據(jù)集，將所述數(shù)據(jù)集劃分訓(xùn)練集、測(cè)試集和驗(yàn)證集；構(gòu)建CA?YOLO模型，所述CA?YOLO模型包括Backbone部分...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種字體匹配方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：獲取源字體呈現(xiàn)的文本中目標(biāo)字符對(duì)應(yīng)的源字形，渲染為源字形圖像；提取所述源字形圖像對(duì)應(yīng)的源字形特征；獲取任一候選字形圖像對(duì)應(yīng)的候選字形特征；其中，所述候選字形圖像為候選字體中候選字形對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種建模方法，具體涉及一種無(wú)人機(jī)光譜影像BRDF快速采集及自適應(yīng)泛化建模方法。該方法包括以下步驟：一、確定研究區(qū)域，獲取研究區(qū)域的多角度BRDF數(shù)據(jù)，同時(shí)獲取光照變化數(shù)據(jù)；二、將獲取的多角度BRDF數(shù)據(jù)結(jié)合光照變化數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于多模態(tài)遙感影像的道路信息自動(dòng)提取方法，包括：獲取多模態(tài)遙感影像訓(xùn)練樣本集，包括多組多模態(tài)遙感影像訓(xùn)練樣本，每一組多模態(tài)遙感影像訓(xùn)練樣本包含多模態(tài)遙感影像及對(duì)應(yīng)的道路標(biāo)簽圖像；多模態(tài)遙感影像包括光學(xué)遙感影像和SAR影像；道路...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種三維模型的生成方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，三維模型的生成方法包括：獲取目標(biāo)地形的目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)；根據(jù)目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，確定目標(biāo)區(qū)域；確定目標(biāo)區(qū)域中目標(biāo)點(diǎn)的多個(gè)鄰近點(diǎn)；根據(jù)多個(gè)鄰近點(diǎn)對(duì)目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作，得到增強(qiáng)點(diǎn)云數(shù)據(jù)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種用于視覺(jué)傳達(dá)設(shè)計(jì)的智能多媒體設(shè)備，其特征在于，所述設(shè)備包括：多模采集模塊，用于實(shí)時(shí)采集目標(biāo)對(duì)象的形象數(shù)據(jù)和聲音數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理模塊，用于將形象數(shù)據(jù)和聲音數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)背景信息進(jìn)行融合生成視覺(jué)設(shè)計(jì)方案；交互反饋模塊，用于輸出設(shè)計(jì)方案并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及印制電路板制造技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種PCB磨痕寬度測(cè)量方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，應(yīng)用于云測(cè)量服務(wù)器，從圖像采集設(shè)備發(fā)送來(lái)的原始PCB圖像中確定出磨痕所在的目標(biāo)區(qū)域，并從目標(biāo)區(qū)域中提取到目標(biāo)磨痕圖像；獲取目標(biāo)磨痕圖像的像素尺寸...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了乳腺癌病灶識(shí)別方法及裝置，應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取第一樣本集和第二樣本集，第一樣本集包括多個(gè)正常樣本DBT圖像分別對(duì)應(yīng)的多個(gè)二維圖像，第二樣本集包括多個(gè)正常樣本DBT圖像分別對(duì)應(yīng)的多個(gè)二維圖像以及多個(gè)異常樣本DBT...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于多源特征協(xié)同的視頻換臉一致性增強(qiáng)方法，屬于視頻處理技術(shù)領(lǐng)域，其包括如下步驟：S1、視頻輸入：輸入原視頻，并提取一幀圖像；S2、表情網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建；S3、人臉網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建：提取人臉2D關(guān)鍵點(diǎn)圖片信息，注入人臉網(wǎng)絡(luò)；S4、背景網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建：提...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于業(yè)務(wù)管理領(lǐng)域，具體涉及一種基于業(yè)務(wù)全流程管控的擔(dān)保業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)及方法，包括：智能預(yù)審模塊，建立準(zhǔn)入預(yù)審模型，通過(guò)OCR、API接口自動(dòng)抓取客戶基礎(chǔ)信息，與第三方征信平臺(tái)實(shí)時(shí)對(duì)接，對(duì)客戶資質(zhì)進(jìn)行初篩并生成預(yù)審報(bào)告，供人工復(fù)核參考；盡...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于圖論分析的電網(wǎng)工程供應(yīng)商股權(quán)關(guān)系智能識(shí)別方法，包括如下步驟：S1、采集供應(yīng)商關(guān)系數(shù)據(jù)；S2、提取標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集中供應(yīng)商的股權(quán)結(jié)構(gòu)特征和交易特征；S3、構(gòu)建供應(yīng)商股權(quán)關(guān)系圖，采用深度優(yōu)先搜索算法和廣度優(yōu)先搜索算法遍歷供應(yīng)商股...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種大電流寬調(diào)節(jié)空心陰極頂孔尺寸確定方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及設(shè)備，屬于航天推進(jìn)技術(shù)領(lǐng)域，其針對(duì)陰極頂孔直徑與長(zhǎng)度比例建立數(shù)學(xué)關(guān)系，步驟S1：確定空心陰極的工作電流范圍；步驟S2：計(jì)算最小電流工作點(diǎn)Il對(duì)應(yīng)的最佳陰...
								
            
							
            
							
						
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								      一種SERF磁強(qiáng)計(jì)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法，利用預(yù)處理后的加熱階段傳感器實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，利用GMM模型對(duì)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行分類并結(jié)合正態(tài)分布中3sigma準(zhǔn)則實(shí)時(shí)判斷其中加熱階段異常的傳感器，實(shí)現(xiàn)對(duì)傳感器加熱階段異常的實(shí)時(shí)檢測(cè)與前期預(yù)警；采集傳感器在工作狀...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于勢(shì)概率假設(shè)密度濾波器的群內(nèi)目標(biāo)數(shù)量估計(jì)方法，利用勢(shì)概率假設(shè)密度濾波器能在復(fù)雜環(huán)境下對(duì)未知目標(biāo)進(jìn)行跟蹤的特點(diǎn)，通過(guò)幅度信息構(gòu)建不可分辨量測(cè)所對(duì)應(yīng)的未知目標(biāo)數(shù)的多重假設(shè)，將其引入勢(shì)概率假設(shè)密度更新步以提高群內(nèi)目標(biāo)數(shù)量估計(jì)的準(zhǔn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及文本查重技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)文檔的查重方法、裝置及設(shè)備，方法包括：對(duì)于每一相關(guān)產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)文檔，對(duì)相關(guān)產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)文檔的多個(gè)部分進(jìn)行文本提取，得到相關(guān)部分文本；基于每一相關(guān)產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)文檔的相關(guān)部分文本，構(gòu)建多個(gè)查重?cái)?shù)據(jù)庫(kù)；對(duì)目標(biāo)產(chǎn)品...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種智能錄波器的管理單元模型檢查方法和系統(tǒng)，涉及電網(wǎng)自動(dòng)化技術(shù)領(lǐng)域，包括：遍歷智能錄波器的SCD文件，并基于關(guān)鍵詞搜索篩選所有保護(hù)設(shè)備；遍歷所有保護(hù)設(shè)備的IED模型，檢查智能錄波器的管理單元模型是否為保護(hù)設(shè)備的關(guān)聯(lián)信號(hào)點(diǎn)進(jìn)行建模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于對(duì)抗敏感神經(jīng)元的覆蓋率分析的CGF初始測(cè)試數(shù)據(jù)選擇方法。通過(guò)基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成對(duì)抗樣本，并利用原始樣本與對(duì)抗樣本在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部激活狀態(tài)的絕對(duì)差值識(shí)別對(duì)抗敏感神經(jīng)元，進(jìn)而以測(cè)試數(shù)據(jù)集激活對(duì)抗敏感神經(jīng)元的比例作為覆蓋率。通過(guò)這...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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