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								      本發(fā)明涉及一種基于CBAM注意力機制的葡萄葉片病害分類方法，包括：獲取葡萄葉片病害圖像并進行預處理；基于VGG16卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)構(gòu)建分類模型，并將分類模型中ReLU激活函數(shù)替換為ELU激活函數(shù)；在所述分類模型的預設(shè)卷積層后添加CBAM注意...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輕量級葡萄葉片病害分類方法及設(shè)備，方法包括：獲取葡萄葉片圖像，并進行預處理；利用預訓練的輕量級葡萄葉片病害模型，識別葡萄葉片圖像中葡萄葉片病害；根據(jù)識別結(jié)果，對所述輕量級葡萄葉片病害模型進行評估，并基于評估結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種基于深度學習的界面元素定位方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：通過將獲取到的待檢測的界面圖像輸入預設(shè)的分割模型中，分析得到待檢測的界面圖像中元素的類別和定位信息。其中，預設(shè)的語義分割模型是通過對第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于點云深度學習的預制構(gòu)件箍筋間距的檢測方法，首先利用點云相機沿z軸垂直拍攝掃描預制構(gòu)件的鋼筋籠結(jié)構(gòu)，獲得鋼筋籠結(jié)構(gòu)的原始點云數(shù)據(jù)；然后采用基于統(tǒng)計濾波的離群點檢測算法，剔除原始點云數(shù)據(jù)中的離散噪聲點，得到預處理后的點云數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的點云預制墻體尺寸檢測方法，首先對待測墻體預制構(gòu)件的結(jié)構(gòu)面進行點云數(shù)據(jù)采集，構(gòu)建得到點云圖像數(shù)據(jù)集；然后對點云數(shù)據(jù)進行預處理，得到預處理后的點云數(shù)據(jù)；再使用基于網(wǎng)格的點云分割算法將墻體預制構(gòu)件的點云數(shù)據(jù)從點云圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明的一種基于殘差擴散模型的無人船動態(tài)光照校正方法及系統(tǒng)，其包括：第一：一種基于殘差擴散模型的無人船動態(tài)光照校正方法，其包括：S1：獲取無人船航行圖像及其光照條件數(shù)據(jù)；S2：利用光照感知模塊提取光照特性；S3：基于殘差擴散模型進行光照校正...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┑你y行大額存單轉(zhuǎn)讓并發(fā)刷單防御方法及系統(tǒng)，方法包括：生成終端設(shè)備的設(shè)備指紋ID，并與用戶賬戶及歷史行為記錄動態(tài)關(guān)聯(lián)，建立用戶行為動態(tài)記錄；基于用戶行為動態(tài)記錄，通過多維度加權(quán)算法動態(tài)計算各交易請求的風險等級；根據(jù)風險等級為交易請求...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于鋼鐵工業(yè)自動化技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種煉鋼軋鋼一體化生產(chǎn)線節(jié)能優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，包括生產(chǎn)數(shù)據(jù)監(jiān)測模塊、生產(chǎn)數(shù)據(jù)預處理模塊、生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析模塊、生產(chǎn)評估模塊、緊急處理模塊、反饋模塊和優(yōu)化模塊；生產(chǎn)數(shù)據(jù)監(jiān)測模塊用于實時采集生產(chǎn)線各環(huán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N訓練數(shù)據(jù)生成方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。該方法包括：獲取頁面以及頁面組件，將頁面劃分成多個頁面板塊，并確定出每個頁面板塊對應(yīng)的頁面組件；將每個頁面板塊對應(yīng)的頁面組件按照不同的布局屬性填充至對應(yīng)的頁面板塊，并確定每次填充后得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種IGBT模塊熱阻抗的Logistic熱模型構(gòu)建及其參數(shù)辨識方法，包括以下步驟：S1、基于IGBT模塊瞬態(tài)熱阻抗特性建立IGBT模塊熱阻抗的Logistic熱模型：S2、基于任意型號的IGBT模塊數(shù)據(jù)手冊中所給的結(jié)?殼瞬態(tài)熱阻抗...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于功率半導體器件的參數(shù)辨識領(lǐng)域，具體提供一種基于Lorentz函數(shù)的MOSFET器件熱阻抗建模與參數(shù)辨識方法，該模型用于描述MOSFET器件熱阻抗隨時間變化的規(guī)律，包括：基于MOSFET器件傳熱機理與Lorentz函數(shù)之間的數(shù)學函數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種溫度預測方法、裝置、作業(yè)機械及存儲介質(zhì)，涉及溫度預測技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取作業(yè)機械對應(yīng)的數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集包括多種第一工況數(shù)據(jù)；從多種第一工況數(shù)據(jù)中篩選出多種第二工況數(shù)據(jù)，第二工況數(shù)據(jù)為與作業(yè)機械的目標液體溫度強相關(guān)的數(shù)據(jù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于氣象預測技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于深度生成擴散模型的熱帶氣旋集合預報方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，旨在通過將伏羲氣象大模型的輸出作為條件，利用擴散模型生成多樣化的預報集合，提高預報的準確性、可靠性和不確定性量化能力。本發(fā)明方法包括：獲取當前時...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于復合材料的葉環(huán)結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種鈦基復合材料整體葉環(huán)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計方法，在細觀尺度上分析計算鈦基復合材料的等效彈性常數(shù)，宏觀尺度使用Python語言對Abaqus軟件進行二次開發(fā)，而后編制整體葉環(huán)結(jié)構(gòu)靜力分析插件，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于歷史局部異常的數(shù)據(jù)評估方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，本申請對環(huán)境監(jiān)測中的歷史數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預處理，計算k?鄰域距離、可達距離、局部可達密度、局部異常因子，生成參考密度分布信息；對參考密度分布信息進行處理，將測試數(shù)據(jù)點逐一與歷史數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種數(shù)據(jù)評估方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。本申請對環(huán)境監(jiān)測中的歷史數(shù)據(jù)進行處理，生成相關(guān)性矩陣構(gòu)建信息；對相關(guān)性矩陣構(gòu)建信息進行處理，篩選高相關(guān)性變量對并結(jié)合歷史數(shù)據(jù)計算，生成高相關(guān)性變量間比例異常檢測信息；對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于時序擴散增強與長序列雙向特征提取的小樣本腦電情緒識別方法、系統(tǒng)及存儲裝置，屬于情緒識別技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：S1：獲取腦電波映射值數(shù)據(jù)集；S2：通過時序增強型擴散模型對所述腦電波映射值數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)增強，生成增強樣本；S...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于空間域聲場景分析的聲源檢測和特征提取方法，具體包括以下步驟：給定線陣各陣元位置，通過數(shù)值仿真在頻率?波數(shù)平面內(nèi)進行空間譜結(jié)構(gòu)設(shè)計，并確定主瓣寬度、空間譜采樣范圍等基本參數(shù)；將陣列采集的信號，按照設(shè)計參數(shù)進行波束形成，獲得頻...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供一種城市CAD數(shù)據(jù)的處理方法以及相關(guān)設(shè)備。所述方法包括：獲取目標城區(qū)的待處理的城市地下管線CAD數(shù)據(jù)，從城市地下管線CAD數(shù)據(jù)中提取各圖層元素；圖層元素包括目標城區(qū)的地下管線；按照預設(shè)選擇條件對各圖層元素進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種多處理器設(shè)備、多處理器切換方法以及智能鎖，通過集成第一處理器、第二處理器、存儲介質(zhì)以及開關(guān)單元，第一處理器響應(yīng)第一業(yè)務(wù)請求后，會向第二處理器發(fā)送通知信號，第二處理器控制開關(guān)單元切換至第一導通狀態(tài)，使第一處理器與存儲介質(zhì)...
								
            
							
            
							
						
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