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								      本發(fā)明涉及軟件漏洞檢測技術(shù)領(lǐng)域，公開一種基于多模態(tài)混合專家模型的軟件漏洞檢測方法與裝置。該方法包括：構(gòu)建多模態(tài)混合專家網(wǎng)絡(luò)并進(jìn)行訓(xùn)練，獲得多模態(tài)混合專家模型；將目標(biāo)軟件代碼轉(zhuǎn)換為不同模態(tài)表征并輸入到多模態(tài)混合專家模型，得到目標(biāo)軟件漏洞的漏洞...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及邊坡災(zāi)害防護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于強(qiáng)度?延性控制的高性能環(huán)形網(wǎng)的設(shè)計方法，其環(huán)形網(wǎng)由網(wǎng)環(huán)相互嵌套形成，網(wǎng)環(huán)由鋼絲編制而成，鋼絲的抗拉強(qiáng)度和斷后延伸率材性參數(shù)落在不規(guī)則多邊形ABCDEF所構(gòu)成的區(qū)域內(nèi)；本發(fā)明明確提供了高性能環(huán)形網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種大機(jī)動飛行器的遙測距離仿真系統(tǒng)，應(yīng)用于航區(qū)地理環(huán)境復(fù)雜、遙測站跟蹤范圍計算與遙測站布站方案制定。系統(tǒng)建立數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫中包含飛行數(shù)據(jù)，地面站數(shù)據(jù)以及飛行器及地面站天線參數(shù)，并將數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)處理方便后續(xù)的查表操作。計算系統(tǒng)包含...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于挖掘機(jī)關(guān)節(jié)摩擦力矩的動力學(xué)參數(shù)分級標(biāo)定方法，涉及工程機(jī)械領(lǐng)域，基于挖掘機(jī)模型，建立動臂、斗桿、鏟斗關(guān)節(jié)角度與驅(qū)動力臂長度關(guān)系方程和各關(guān)節(jié)驅(qū)動力矩方程，通過挖掘機(jī)動力學(xué)方程得到各關(guān)節(jié)摩擦力矩，并擬合得到各關(guān)節(jié)的摩擦力矩曲線；...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實施例公開了一種動態(tài)融合的多模態(tài)知識圖譜表示學(xué)習(xí)方法。該方法的一具體實施方式包括：通過圖注意力網(wǎng)絡(luò)層，分別提取特征交互圖中文本特征向量的文本注意力系數(shù)與圖像注意力系數(shù)集；將特征交互圖、文本注意力系數(shù)與圖像注意力系數(shù)集輸入至相關(guān)聯(lián)的門...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種迭代生成式多模態(tài)思維鏈推理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取初始輸入數(shù)據(jù)，并通過多模態(tài)大語言模型對初始輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行推理，得到文本推理結(jié)果和中間推理提示；利用多模態(tài)大語言模型對文本推理結(jié)果和中間...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種車輛出行的智能預(yù)約方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)。所述方法包括：用戶客戶端接收駕駛用戶輸入的出行計劃語句，并將識別到的出行需求發(fā)送給車聯(lián)網(wǎng)平臺；車聯(lián)網(wǎng)平臺從目標(biāo)車輛獲取車輛狀態(tài)，并結(jié)合出行需求輸入至指令預(yù)測模型，預(yù)測得到包含多個...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種接單等待時長預(yù)測方法、裝置、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品，該方法包括：在第一車輛駛?cè)肽繕?biāo)區(qū)域時，獲取所述目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的當(dāng)前空車數(shù)量和第一時間段內(nèi)已產(chǎn)生訂單數(shù)量，所述第一時間段為當(dāng)前時刻所在時間段，所述第一車輛為用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明主要依據(jù)電網(wǎng)突發(fā)應(yīng)急事件所需人員、車輛、物資裝備的的資源屬性量化分析，并結(jié)合應(yīng)急事件本身的特征因素，應(yīng)用多層感知機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型解決所需資源種類和數(shù)量的預(yù)測問題。本發(fā)明采用多層感知機(jī)模型，采用了更有效的模型訓(xùn)練和優(yōu)化方法，由于多層感知機(jī)模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供一種污水處理系統(tǒng)、方法及介質(zhì)，屬于污水處理技術(shù)領(lǐng)域。所述系統(tǒng)包括：調(diào)度模塊，被配置為根據(jù)污水處理點的污水處理運行數(shù)據(jù)預(yù)測未來污水量，并基于所預(yù)測的未來污水量生成調(diào)度指令，其中所述調(diào)度指令用于指示污水處理點的最優(yōu)調(diào)度水量，以使...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種混合場景下無人車的物流任務(wù)管控方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及智慧物流技術(shù)領(lǐng)域，用于解決現(xiàn)有無人車物流管控不合理的問題。方法包括：基于預(yù)置設(shè)備對當(dāng)前物流空間進(jìn)行掃描建模，分別獲得當(dāng)前物流空間所對應(yīng)的靜態(tài)層模型與動態(tài)層模型；對齊...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種訂單預(yù)測方法、訂單預(yù)測裝置、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品，該方法包括：確定待測時間段所屬的日期類型，所述日期類型包括普通日期和特殊日期，所述特殊日期包括法定節(jié)日和調(diào)休日，所述普通日期為周一至周日中除所述特殊日期...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種圖像處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取多張連續(xù)幀圖像，多張連續(xù)幀圖像分別對應(yīng)不同的曝光狀態(tài)，曝光狀態(tài)包括過曝狀態(tài)、欠曝狀態(tài)和正常狀態(tài)，對多張連續(xù)幀圖像進(jìn)行鏡像拓邊處理和配準(zhǔn)處理，得到多張原始圖像，確定多張原...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種水下圖像增強(qiáng)方法及計算機(jī)設(shè)備，其中方法主要是通過先對水下原始圖像采用自適應(yīng)色彩補償算法校正色彩，再利用Multiply Contour Bougie(MCB)形態(tài)學(xué)細(xì)節(jié)增強(qiáng)算法增強(qiáng)細(xì)節(jié)，接著運用自適應(yīng)伽瑪校正方法實現(xiàn)全局增強(qiáng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于Mamba?YOLO的半導(dǎo)體激光器芯片損傷檢測方法及系統(tǒng)，包括：收集半導(dǎo)體激光器芯片損傷圖像構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；基于Mamba神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和YOLOv8模型構(gòu)建損傷檢測模型，并對YOLOv8模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)，更有效地融合不同尺度的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于分級標(biāo)定圖案的多通道圖像對齊方法，該方法在測量治具上設(shè)置了一級與二級標(biāo)定物，其中，一級標(biāo)定物為預(yù)設(shè)高精度光刻標(biāo)定板上的點狀圖案，二級標(biāo)定物為材質(zhì)與被測物做相近匹配的預(yù)設(shè)低精度的標(biāo)定體。通過預(yù)掃描的方式可同時掃到一級和二級...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供大規(guī)模數(shù)據(jù)先驗引導(dǎo)光場圖像細(xì)粒度視差估計方法及裝置，涉及計算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：確定光場圖像；將所述光場圖像輸入初步視差估計模型，得到所述初步視差估計模型輸出的初步視差估計結(jié)果；將所述光場圖像輸入視覺深度模型，得到所述視...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于點云的行李高度計算方法、裝置及設(shè)備，包括：通過3D相機(jī)獲取當(dāng)前場景的場景圖像以及對應(yīng)所述場景圖像的深度圖像，生成點云數(shù)據(jù)；對所述場景圖像進(jìn)行目標(biāo)行李檢測，得到對應(yīng)目標(biāo)行李的至少一個行李區(qū)域；對每一行李區(qū)域的行李上表面進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于預(yù)測點云2D高斯的圖像渲染方法：步驟1，將圖像的點云數(shù)據(jù)輸入到高斯渲染模型；步驟2，高斯渲染模型的二維高斯初始化模塊將點云中的所有點歸一化，并為每個歸一化的點初始化一個二維高斯分布；步驟3：高斯渲染模型的局部特征提取模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合動態(tài)光譜優(yōu)化與多尺度特征強(qiáng)化的農(nóng)作物遙感分類方法。該方法包括對多光譜圖像進(jìn)行預(yù)處理，自動選擇有效波段組合并生成特化植被指數(shù)，將植被指數(shù)與光學(xué)圖像融合生成融合光譜圖，通過多尺度特征提取與加權(quán)模塊提取合多尺并融度特征，最終利...
								
            
							
            
							
						
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