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								      本發(fā)明公開了基于試題表征增強(qiáng)的變速認(rèn)知診斷方法和系統(tǒng)。首先，本方法采集并整理試題的異構(gòu)數(shù)據(jù)（包括文本、反應(yīng)時(shí)間、知識(shí)點(diǎn)），根據(jù)不同的數(shù)據(jù)類型采用不同的特征提取方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到數(shù)據(jù)數(shù)值化表示，然后通過文本與反應(yīng)時(shí)間和知識(shí)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)，使...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于智能數(shù)據(jù)分析的智慧倉儲(chǔ)監(jiān)控管理平臺(tái)，包括傳感檢測(cè)模塊、理想分析模塊、影響計(jì)算模塊、疲勞預(yù)測(cè)模塊、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模塊、異常波動(dòng)識(shí)別模塊與群體對(duì)比模塊。系統(tǒng)通過多點(diǎn)應(yīng)力檢測(cè)構(gòu)建各結(jié)構(gòu)部位的應(yīng)力演變曲線，在檢測(cè)初期提取相似度高的段落...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于動(dòng)態(tài)引導(dǎo)與多級(jí)互鎖的軟管連接智能防護(hù)系統(tǒng)及方法，涉及工業(yè)流體傳輸控制領(lǐng)域，解決了傳統(tǒng)白酒輸運(yùn)中軟管連接時(shí)存在的人工操作失誤風(fēng)險(xiǎn)與流程不可控等局限性問題。系統(tǒng)包括：上位機(jī)仿真模塊，用于動(dòng)態(tài)生成軟管連接邏輯圖，得到連接指令，并接收...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種業(yè)務(wù)培訓(xùn)信息的確定方法、裝置及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。涉及業(yè)務(wù)培訓(xùn)領(lǐng)域，該方法包括：獲取目標(biāo)用戶的業(yè)務(wù)培訓(xùn)數(shù)據(jù)，其中，業(yè)務(wù)培訓(xùn)數(shù)據(jù)包括以下至少之一：培訓(xùn)測(cè)試成績、操作行為鑒測(cè)結(jié)果、培訓(xùn)課程完課率；確定業(yè)務(wù)培訓(xùn)信息的培訓(xùn)維度，基于培訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于輕量化注意力機(jī)制網(wǎng)絡(luò)的霧霾圖像復(fù)原方法，包括提取霧霾圖像中底層至高層地特征，輸入編碼器中；構(gòu)建局部注意力機(jī)制，捕獲霧霾圖像中的局部細(xì)節(jié)與長距離依賴信息；減少了計(jì)算復(fù)雜度并保證了復(fù)原效果；采用編碼器?解碼器結(jié)構(gòu)，結(jié)合注意力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出基于改進(jìn)YOLOv11的基牙選擇多要素分析方法。包括：先對(duì)原始脫敏牙齒全景x光片預(yù)處理，構(gòu)建并標(biāo)注自制數(shù)據(jù)集，進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)與牙齒關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)。目標(biāo)檢測(cè)中，在原始模型引入動(dòng)態(tài)混合卷積網(wǎng)絡(luò)(Dynamic Inception Mixer...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的圖片內(nèi)容安全檢測(cè)系統(tǒng)，涉及圖片內(nèi)容安全檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明設(shè)置臨時(shí)存儲(chǔ)單元用以臨時(shí)存儲(chǔ)受信任數(shù)據(jù)源采集的未進(jìn)行安全檢測(cè)的所有圖片，設(shè)置前處理單元周期性對(duì)未檢測(cè)的圖片進(jìn)行前處理得到對(duì)應(yīng)的組內(nèi)校驗(yàn)序列、映射序列...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于改進(jìn)YOLOv8n的PCB表面缺陷檢測(cè)方法和系統(tǒng)，方法包括：獲取PCB表面缺陷數(shù)據(jù)集并進(jìn)行預(yù)處理，隨后劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集；選用YOLOv8n模型作為基礎(chǔ)模型，并對(duì)YOLOv8n模型進(jìn)行改進(jìn)，構(gòu)建PCB表面缺陷檢測(cè)模型AGS...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種晶圓缺口頂點(diǎn)位置的確定方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及晶圓校準(zhǔn)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取晶圓缺口的第一區(qū)域圖像、第二區(qū)域圖像與第三區(qū)域圖像；基于凸缺陷幾何特征，從第一區(qū)域圖像的第一缺口輪廓中識(shí)別出包含第一拐點(diǎn)的第一凸缺陷，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種三維醫(yī)學(xué)圖像分割方法，包括：(1)獲取無標(biāo)注的三維醫(yī)學(xué)圖像樣本，并對(duì)所述無標(biāo)注的三維醫(yī)學(xué)圖像樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，得到兩組醫(yī)學(xué)圖像；(2)初始化自監(jiān)督學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練框架，所述自監(jiān)督學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練框架包括學(xué)生網(wǎng)絡(luò)和教師網(wǎng)絡(luò)；(3)將所述兩組...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于提示詞增強(qiáng)技術(shù)的圖像生成方法及系統(tǒng)，包括：獲取待生成數(shù)據(jù)，并采用正則表達(dá)式初步驗(yàn)證所述待生成數(shù)據(jù)的JSON格式；基于驗(yàn)證后的數(shù)據(jù)，從預(yù)設(shè)的列表中隨機(jī)獲取元素，并根據(jù)不同的內(nèi)容類別和標(biāo)簽生成系統(tǒng)提示；根據(jù)輸入數(shù)據(jù)中的內(nèi)容類...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種動(dòng)畫生成方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：響應(yīng)于動(dòng)畫生成觸發(fā)操作，確定動(dòng)畫主題內(nèi)容信息；獲取當(dāng)前環(huán)境信息；生成匹配所述動(dòng)畫主題內(nèi)容信息和所述當(dāng)前環(huán)境信息的目標(biāo)動(dòng)畫。通過響應(yīng)動(dòng)畫生成觸發(fā)操作確定動(dòng)畫主...
								
            
							
            
							
						
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								      一種三維溫度梯度場(chǎng)可視化方法，通過解析零件模型并保存點(diǎn)面關(guān)系及溫度信息后，計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)溫度梯度并進(jìn)行點(diǎn)云、網(wǎng)格、實(shí)體模型可視化；再創(chuàng)建溫度場(chǎng)顏色映射并計(jì)算溫度場(chǎng)等值線后，分別基于點(diǎn)圖標(biāo)表示溫度梯度場(chǎng)、基于流線表示溫度梯度場(chǎng)并基于紋理表示溫度梯...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了無人洗車機(jī)污漬全景識(shí)別系統(tǒng)，系統(tǒng)運(yùn)行過程具體包括以下步驟：獲取目標(biāo)車輛的全景圖像數(shù)據(jù)；對(duì)全景圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化全景圖像集合；基于深度學(xué)習(xí)模型對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化全景圖像集合進(jìn)行污漬區(qū)域識(shí)別，生成初始污漬分布圖；根據(jù)污漬特征數(shù)據(jù)庫...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于YOLOv11的油田漏油目標(biāo)檢測(cè)模型構(gòu)建方法、裝置、計(jì)算機(jī)程序及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)視覺和油田安全監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，所述方法通過采集多種復(fù)雜環(huán)境下的油田圖像數(shù)據(jù)并進(jìn)行半自動(dòng)標(biāo)注，結(jié)合圖像增強(qiáng)與歸一化預(yù)處理技術(shù)，提升模型對(duì)光照、角度變化下...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種廣電機(jī)房環(huán)境探測(cè)與設(shè)施識(shí)別的方法，用于廣電機(jī)房的環(huán)境探測(cè)與設(shè)施識(shí)別。該算法旨在提升廣電機(jī)房輔助巡檢機(jī)器人在傳統(tǒng)發(fā)射機(jī)房等復(fù)雜廣播電視工作環(huán)境中的自主作業(yè)能力，使其能夠高效替代人工執(zhí)行設(shè)備檢測(cè)與維護(hù)任務(wù)。為此，本發(fā)明引入基于深...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于多模態(tài)多尺度特征融合的駕駛?cè)俗⒁饬裹c(diǎn)預(yù)測(cè)方法和系統(tǒng)，包括：多模態(tài)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理；采用多分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN，分別從多模態(tài)數(shù)據(jù)中提取多尺度特征，然后對(duì)提取的特征進(jìn)行融合，輸出多尺度融合特征圖；通過自注意力機(jī)制捕獲空間依賴關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種售賣方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備以及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述售賣方法，包括以下步驟：步驟1：獲取對(duì)應(yīng)售貨機(jī)的貨物清單信息和隱藏的密碼；步驟2：基于貨品清單信息完成購物，之后顯示隱藏的密碼；步驟3：向售貨機(jī)輸入顯示的密碼完成出貨。本發(fā)明...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種語音播報(bào)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：響應(yīng)于用戶的登錄操作，登錄對(duì)應(yīng)的語音信息賬號(hào)，語音信息賬號(hào)關(guān)聯(lián)至少一個(gè)語言類型信息，其中，每個(gè)語言類型信息表示一種語言類型以及該語言類型對(duì)應(yīng)的使用次數(shù)。根據(jù)至少一個(gè)語言...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了金屬基復(fù)合材料微觀結(jié)構(gòu)強(qiáng)化模擬方法及系統(tǒng)，涉及復(fù)合材料力學(xué)性能模擬技術(shù)領(lǐng)域，包括：建立多晶鋁基體原子模型，以及球狀氮化硅顆粒增強(qiáng)相原子模型單元；將球狀氮化硅顆粒依據(jù)目標(biāo)嵌入位置坐標(biāo)嵌入至多晶鋁基體中，整合生成原子尺度結(jié)構(gòu)模型；采...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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