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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種計(jì)及收入不確定性的電網(wǎng)資金日支出規(guī)劃方法，方法包括：基于GRU模型構(gòu)建日收入預(yù)測(cè)模型，日收入預(yù)測(cè)模型用于基于未來(lái)日收入影響數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)出未來(lái)日收入預(yù)測(cè)值；基于日收入預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)出的未來(lái)日收入預(yù)測(cè)值，以資金余額變異系數(shù)最低、資金...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明具體公開(kāi)了基于大語(yǔ)言模型的碳酸鋰價(jià)格預(yù)測(cè)方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及金融預(yù)測(cè)與智能決策支持技術(shù)領(lǐng)域。該方法首先采集數(shù)值型和文本型數(shù)據(jù)并處理，數(shù)值型數(shù)據(jù)構(gòu)建因果圖網(wǎng)絡(luò)，文本型數(shù)據(jù)提取事實(shí)摘要構(gòu)建新聞事件庫(kù)；然后設(shè)計(jì)三層遞進(jìn)式提示模板，驅(qū)動(dòng)大語(yǔ)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種多主體數(shù)據(jù)共享與激勵(lì)分配方法及系統(tǒng)，包括：獲取多主體共享數(shù)據(jù)，共享數(shù)據(jù)包括數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)量和協(xié)作成本信息；采用數(shù)據(jù)清洗和統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)處理共享數(shù)據(jù)，生成各主體的質(zhì)量得分；根據(jù)質(zhì)量得分和協(xié)作成本信息，計(jì)算成本分配比例，生成邊界條件...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)廣告服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種媒體廣告投放交互方法及系統(tǒng)，系統(tǒng)包括：廣告定制模塊，用以根據(jù)用戶數(shù)據(jù)輸出個(gè)性化的媒體廣告，包括用以采集所述用戶數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集單元；投放模塊，其與所述廣告定制模塊相連，包括用以將所述媒體廣告與媒體...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種電動(dòng)汽車聚合的能源系統(tǒng)三層定價(jià)方法，包括如下步驟：首先，建立能源系統(tǒng)三層定價(jià)模型，包括微網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商優(yōu)化模型、電動(dòng)汽車充電站優(yōu)化模型和電動(dòng)汽車集群優(yōu)化模型；然后，設(shè)置演化懲罰項(xiàng)至電動(dòng)汽車充電站目標(biāo)函數(shù)和微網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商目標(biāo)函數(shù)；最后，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N圖像緩存方法、電路和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)字圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：提供n個(gè)行緩存，每一個(gè)行緩存中能存入的像素個(gè)數(shù)為m，將當(dāng)前畫(huà)面的原始圖像中每一行的像素存入對(duì)應(yīng)行緩存；根據(jù)當(dāng)前處理像素的行索引值i(0≤i＜n)和列索...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種用于夜間弱紋理場(chǎng)景下紅外圖像匹配的濾波方法，包括：基于紅外圖像利用尺度構(gòu)造徑向?yàn)V波器，并利用角度構(gòu)造角分量濾波器；利用徑向?yàn)V波器、角分量濾波器計(jì)算紅外圖像的能量；利用紅外圖像的能量，計(jì)算包含相位信息的實(shí)部能量以及包含幅值信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種混合網(wǎng)絡(luò)模型的顯示屏缺陷圖像合成方法，應(yīng)用于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)對(duì)顯示屏缺陷的檢測(cè)依賴大量缺陷樣本，難以適用于工業(yè)缺陷品的場(chǎng)景；本發(fā)明首先對(duì)顯示屏缺陷圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；然后采用無(wú)監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行正樣本訓(xùn)練學(xué)習(xí)；接著...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)一種鋼材缺陷檢測(cè)方法、裝置和可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及鋼材加工技術(shù)領(lǐng)域。鋼材缺陷檢測(cè)方法包括：在鋼材的加工過(guò)程中，獲取所述鋼材的生產(chǎn)數(shù)據(jù)集合；根據(jù)所述生產(chǎn)數(shù)據(jù)集合，構(gòu)建所述鋼材對(duì)應(yīng)的知識(shí)圖譜；基于所述知識(shí)圖譜，確定所述鋼材的檢測(cè)模型；通過(guò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例涉及車輛技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種PAG的渲染方法、裝置、設(shè)備、及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：確定Unity中待渲染PAG文件對(duì)應(yīng)的紋理對(duì)象和紋理對(duì)象對(duì)應(yīng)的紋理指針；通過(guò)Java層基于待渲染PAG文件的地址和待渲染PAG文件中待播放幀的位置...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種動(dòng)畫(huà)播放方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。所述方法包括：確定目標(biāo)物件的驅(qū)動(dòng)模式；所述驅(qū)動(dòng)模式至少包括基于動(dòng)畫(huà)曲線資源的驅(qū)動(dòng)模式，所述動(dòng)畫(huà)曲線資源包括原始動(dòng)畫(huà)片段和動(dòng)畫(huà)曲線數(shù)據(jù)，所述動(dòng)畫(huà)曲線數(shù)據(jù)通過(guò)物理引擎的實(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了人工智能技術(shù)領(lǐng)域的一種基于LLM的三維數(shù)字人表情生成方法及系統(tǒng)，方法包括：步驟S1、創(chuàng)建大量的表情動(dòng)畫(huà)并存儲(chǔ)至表情庫(kù)；步驟S2、創(chuàng)建大語(yǔ)言模型，設(shè)定大語(yǔ)言模型的損失函數(shù)；步驟S3、獲取大量的三維數(shù)字人的歷史交互文本構(gòu)建數(shù)據(jù)集，通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于數(shù)字孿生城市的3D建模方法，屬于三維城市建模技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)多源語(yǔ)義數(shù)據(jù)融合采集手段，為各類數(shù)據(jù)附加時(shí)空語(yǔ)義標(biāo)簽，解決了多源數(shù)據(jù)異構(gòu)性問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了不同類型數(shù)據(jù)的語(yǔ)義統(tǒng)一與高效融合；借助分層級(jí)動(dòng)態(tài)建模手段，基于幾何、功...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N邊界融合方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取待拼接的第一模型分塊和第二模型分塊的第一重疊區(qū)域；在所述第一重疊區(qū)域中，獲取所述第一模型分塊的至少一個(gè)第一特征點(diǎn)和所述第二模型分塊的至少一個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于小目標(biāo)無(wú)人機(jī)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種解耦時(shí)空特征融合的小目標(biāo)無(wú)人機(jī)檢測(cè)方法及系統(tǒng)。針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)在遠(yuǎn)距離、小尺寸無(wú)人機(jī)目標(biāo)檢測(cè)中存在的漏檢和誤檢問(wèn)題，本發(fā)明提出的系統(tǒng)包括：采用差異化分辨率預(yù)處理模塊，將輸入視頻流分解為高清分辨率關(guān)鍵...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于GLA?ViT對(duì)胸部X光影像進(jìn)行肺炎分類方法，首先獲取肺炎X光影像；將肺炎X光影像輸入至圖像塊嵌入，將肺炎X光影像劃分為16×16圖像塊并轉(zhuǎn)化為序列特征；將序列特征輸入GLAE模塊進(jìn)行局部和全局特征提取，先提取全局特征，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N數(shù)智人穿模識(shí)別方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：對(duì)數(shù)智人的各個(gè)素材模型的第一紋理圖進(jìn)行純色填充，獲得與各個(gè)所述素材模型對(duì)應(yīng)的純色紋理圖；其中，各個(gè)所述純色紋理圖的填充顏色不同；將所述數(shù)智人...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于無(wú)人機(jī)測(cè)繪山區(qū)植被識(shí)別標(biāo)記方法，涉及植被監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域；包括數(shù)據(jù)采集與無(wú)人機(jī)飛行；數(shù)據(jù)預(yù)處理；植被識(shí)別分類；植被健康評(píng)估；標(biāo)記與結(jié)果輸出；結(jié)合無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)，可以高效地獲取大范圍、高分辨率的圖像數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)快速、實(shí)時(shí)的植被識(shí)別...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于孿生網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的機(jī)載高光譜影像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng)，包括：S1、獲取機(jī)載高光譜影像；S2、對(duì)高光譜影像進(jìn)行預(yù)處理；S3、從預(yù)處理后的高光譜影像中選定樣本組集，選取樣本組集的平均值作為標(biāo)準(zhǔn)組，提取每個(gè)樣本組的光譜指標(biāo)特征向量和輻射...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)和目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域，特別是基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旋轉(zhuǎn)小目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域，具體是對(duì)YOLOv8模型進(jìn)行改進(jìn)，通過(guò)引入Haar小波變換下采樣模塊HWD、小波變換特征增強(qiáng)模塊WTFEM和基于最小點(diǎn)距離的邊界框回歸損失函數(shù)MPDIoU，以提...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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