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								      本發(fā)明屬于工業(yè)設(shè)備健康監(jiān)測與預(yù)測性維護技術(shù)領(lǐng)域，公開一種基于持續(xù)優(yōu)化Mamba網(wǎng)絡(luò)的機床進給軸精度退化預(yù)測性維護方法。本發(fā)明通過三向振動傳感器采集機床進給軸振動信號，經(jīng)基線矯正、濾波降噪及自編碼器特征提取后，構(gòu)建低維特征向量。利用試驗平臺軸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種工程量清單智能匹配方法，其首先通過對項目描述進行深度解析，形成關(guān)鍵特征字典，構(gòu)成后續(xù)精準(zhǔn)匹配的基礎(chǔ)；接著，采用“粗篩?精排”兩階段流程：在粗篩階段，將指向?qū)I(yè)分類的項目編碼與能快速鎖定核心要素的關(guān)鍵特征相結(jié)合，對龐大的標(biāo)準(zhǔn)定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于招投標(biāo)風(fēng)險識別技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于動態(tài)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的圍串標(biāo)預(yù)測方法、系統(tǒng)及終端設(shè)備；方法包括：構(gòu)建動態(tài)的圖結(jié)構(gòu)模型；獲取標(biāo)書文本數(shù)據(jù)、投標(biāo)企業(yè)的工商信息數(shù)據(jù)以及歷史投標(biāo)行為數(shù)據(jù)；分別提取標(biāo)書文本語義特征、企業(yè)屬性特征和行為時序...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種農(nóng)村金融風(fēng)險實時監(jiān)控與預(yù)警系統(tǒng)，涉及風(fēng)險預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，包括評價得分統(tǒng)計單元、預(yù)測模型分析單元、初始個體篩選單元、超參數(shù)優(yōu)化單元、超參數(shù)確定單元和風(fēng)險識別單元。本發(fā)明使用風(fēng)險識別單元獲取指定農(nóng)作物在預(yù)測周期內(nèi)的價格以及產(chǎn)量，來...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種影響因子的確定方法及裝置、存儲介質(zhì)、電子裝置、計算機程序產(chǎn)品，涉及計算機領(lǐng)域，該影響因子的確定方法包括：獲取目標(biāo)交易系統(tǒng)的目標(biāo)歷史數(shù)據(jù)，其中，所述目標(biāo)歷史數(shù)據(jù)包括：歷史評估價格、歷史交易價格、歷史交易評估值；根據(jù)所述目標(biāo)歷史...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)信息感知與決策技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種多源感知融合的農(nóng)業(yè)監(jiān)測方法及系統(tǒng)；所述方法包括：通過將多源異構(gòu)農(nóng)業(yè)感知信號轉(zhuǎn)化為時空張量并構(gòu)建語義共振場模擬模態(tài)間非線性耦合，利用引力演化機制驅(qū)動多模態(tài)數(shù)據(jù)自適應(yīng)聚合形成融合語義場；計算非線性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種建筑工程安全、質(zhì)量巡檢系統(tǒng)及方法，建筑工程安全、質(zhì)量巡檢系統(tǒng)包括相互之間數(shù)據(jù)連接的巡檢機器人、BIM模型數(shù)據(jù)庫、數(shù)字孿生引擎、AI分析模塊以及云端管理平臺，本發(fā)明提高了巡檢效率和準(zhǔn)確性，確保了工程安全和質(zhì)量通過數(shù)字孿生技術(shù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多模態(tài)認知評估題卷構(gòu)建系統(tǒng)及方法，涉及題卷評估技術(shù)領(lǐng)域，通過采集用戶在實際答題過程中的首次模態(tài)響應(yīng)行為，提取模態(tài)響應(yīng)時間向量，并進一步推導(dǎo)出模態(tài)響應(yīng)順序向量與模態(tài)響應(yīng)權(quán)重向量，進而在多題范圍內(nèi)統(tǒng)計構(gòu)建模態(tài)響應(yīng)權(quán)重集合，并據(jù)此...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，提供一種混合空間索引方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及計算機程序產(chǎn)品，其中方法包括：確定檢索查詢請求指示的目標(biāo)三維空間范圍在目標(biāo)投影平面上的第一投影區(qū)域；基于二維空間索引，從多個三維對象中篩選出在所述目標(biāo)投影平面上的投影區(qū)域與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理、計算機視覺與圖像盲去模糊技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于分層貝葉斯表示的自監(jiān)督圖像盲去模糊方法，包括：獲取清晰圖像并進行處理，合成模糊圖像，建立模糊圖像數(shù)據(jù)集；基于運動退化模型結(jié)合模糊圖像數(shù)據(jù)集構(gòu)建分層貝葉斯先驗?zāi)Ｐ秃湍繕?biāo)函數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于光照迭代調(diào)整的輕量級低光圖像增強方法，將待處理圖像進行HVI顏色空間變換獲得HVI圖像，分離出光照強度分量得到光照強度特征圖，對HVI圖像進行卷積處理得到淺層特征圖；對光照強度特征圖和淺層特征圖進行特征融合和亮度調(diào)整得到深...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自動光學(xué)檢測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種PCB拼板自動光學(xué)檢測方法及裝置、存儲介質(zhì)。本發(fā)明采用局部拍攝后拼接的方式獲得PCB拼版的整體圖像，此方式節(jié)約了成本。其次，本發(fā)明識別出待測圖像上的元器件，對于每一個元器件：基于該元器件從預(yù)設(shè)的關(guān)系...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于計算機視覺的農(nóng)機車輪損傷檢測方法，包括：根據(jù)相鄰局部正面車胎厚度區(qū)域的車輪厚度的差異情況，獲取每個局部正面車胎厚度區(qū)域的車輪彈性磨損程度；根據(jù)初始車輪磨損程度和車輪彈性磨損程度，獲取每個磨損車胎區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于圖像處理的膠水涂抹缺陷檢測方法及系統(tǒng)。該方法包括：通過窄帶藍光LED對PCB板膠水涂抹區(qū)域光照成像獲取原始數(shù)據(jù)；利用自適應(yīng)色彩分離通道選擇識別不同膠水得到特征數(shù)據(jù)；依據(jù)特征數(shù)據(jù)進行三維膠路建模分析形...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種磁瓦表面微小線性缺陷的定性檢測方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及磁性材料無損檢測技術(shù)領(lǐng)域。通過光源方位角動態(tài)調(diào)節(jié)凸顯不同走向缺陷的散射特性，構(gòu)建包含低角度線性光源與高分辨率偏振相機的多向照明成像系統(tǒng)；這中間除了光源外，攝像頭通過步進電機...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于全景圖像的視覺多目標(biāo)跟蹤方法，屬于計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過將全景RGB圖像輸入至特征提取網(wǎng)絡(luò)，提取圖像特征并生成可學(xué)習(xí)實例，并通過解碼網(wǎng)絡(luò)獲取目標(biāo)的邊界框及屬性信息；基于歷史軌跡構(gòu)建軌跡實例以提取當(dāng)前幀的預(yù)測信息，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于CCD圖像傳感器的圓徑測量誤差補償方法,所述方法包括：獲取待測物體的數(shù)字圖像；對數(shù)字圖像進行動態(tài)光強評估和修正，以生成修正后的數(shù)字圖像；對修正后的數(shù)字圖像，通過預(yù)設(shè)的邊緣補償模型，生成圖像邊緣坐標(biāo)點集；基于圖像邊緣坐標(biāo)點...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及視覺識別領(lǐng)域，尤其涉及基于3D視覺的料架識別定位方法，通過利用3D點云數(shù)據(jù)實現(xiàn)了對料架的精準(zhǔn)識別和定位，能夠準(zhǔn)確檢測物料的存在、缺失、位置或姿態(tài)異常，以及料架結(jié)構(gòu)的完整性，通過空間區(qū)域劃分、空間突變特征識別、識別周期分析等步驟，能...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種相機內(nèi)參標(biāo)定方法、裝置及電子設(shè)備，該方法包括：在當(dāng)前場景中采集圖像，對采集到的圖像中存在畸變的線性結(jié)構(gòu)的邊界像素點進行識別，獲取線性結(jié)構(gòu)的邊界位置信息；根據(jù)邊界位置信息對水平方向和垂直方向上線性結(jié)構(gòu)的邊界進行采樣，并對采樣點...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于大模型的圖像生成與風(fēng)格遷移方法和系統(tǒng)。其中，本申請通過獲取用戶上傳的內(nèi)容圖、風(fēng)格圖及滑動條參數(shù)，并捕捉滑動軌跡生成帶時間戳的強度序列，經(jīng)動態(tài)采樣壓縮為頻域特征向量；利用大模型并行解析內(nèi)容圖的語義輪廓和風(fēng)格圖的紋理區(qū)域，建立...
								
            
							
            
							
						
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