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								      本發(fā)明提供一種語音誤喚醒處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及智能家居技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：通過確定位于目標(biāo)空間中的每一智能設(shè)備接收到語音信號的響應(yīng)狀態(tài)；確定識別為預(yù)喚醒狀態(tài)的智能設(shè)備的預(yù)喚醒信號，以及確定識別為未喚醒狀態(tài)的未喚醒設(shè)備；基于預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種用于吉他的裝飾板及其制造方法。裝飾板包括平板，其周邊設(shè)有雕刻沿和雕刻槽，槽內(nèi)鑲嵌ABS材質(zhì)裝飾條，平板上粘貼有基板，基板上設(shè)有裝飾槽并粘貼裝飾配件。雕刻槽深度為平板深度的1:5至1:2。制造方法通過計算機(jī)輔助設(shè)計和圖像處理算法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)分析的交通運輸安全監(jiān)管系統(tǒng)，涉及交通安全的技術(shù)領(lǐng)域，包括：數(shù)據(jù)分析模塊、配置采集模塊、風(fēng)險管控模塊和終端交互模塊，數(shù)據(jù)分析模塊用于對目標(biāo)道路進(jìn)行劃分處理得到子路段集合，計算交通風(fēng)險中非車流量因素影響程度得到隱性異常度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種車輛解鎖方法、裝置、設(shè)備和車輛，應(yīng)用于車輛控制技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：在車輛處于上鎖狀態(tài)的情況下，獲取與待測對象相關(guān)聯(lián)的屬性數(shù)據(jù)和車輛的鑰匙信號；對屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行身份檢測，得到身份檢測信息；其中，身份檢測信息用于指示待測對象是否為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于方差不確定性損失的魚類投喂方法和裝置、存儲介質(zhì)，包括：步驟S1、構(gòu)建魚群攝食行為數(shù)據(jù)集和多任務(wù)學(xué)習(xí)模型；步驟S2、根據(jù)魚群攝食行為數(shù)據(jù)集對多任務(wù)學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，其中，使用方差不確定性度量法構(gòu)建用于訓(xùn)練多任務(wù)網(wǎng)絡(luò)模型的損失...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及車牌圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種車牌圖像的識別方法、系統(tǒng)、計算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)，包括獲取待識別的車輛圖像，對車輛圖像進(jìn)行車牌定位檢測，得到車牌圖像；將車牌圖像輸入車牌圖像增強(qiáng)模型進(jìn)行圖像增強(qiáng)，得到車牌增強(qiáng)圖像；將車牌增強(qiáng)圖像輸入目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及充電樁管理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種充電樁健康狀態(tài)檢測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，獲取待檢測充電樁的復(fù)原可見光圖像數(shù)據(jù)；基于光照強(qiáng)度基準(zhǔn)值和實時光照強(qiáng)度數(shù)據(jù)之間的指數(shù)衰減特性，構(gòu)建自適應(yīng)縮放因子，根據(jù)自適應(yīng)縮放因子對復(fù)原可見光圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行自...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種數(shù)據(jù)處理方法、展示方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備、存儲介質(zhì)和計算機(jī)程序產(chǎn)品。所述方法包括：響應(yīng)于針對目標(biāo)可交互資源的資源反饋配置操作，展示候選決策條件；響應(yīng)于從候選決策條件中選擇的目標(biāo)決策條件，接收針對所述目標(biāo)決策條件對應(yīng)的資源反饋影...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及煤礦開采安全技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種沖擊地壓主動防控方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。其中，該方法包括：獲取煤巖體微結(jié)構(gòu)參數(shù)，并根據(jù)煤巖體微結(jié)構(gòu)參數(shù)預(yù)測沖擊地壓參數(shù)；根據(jù)微結(jié)構(gòu)狀態(tài)、調(diào)控目標(biāo)、調(diào)控參數(shù)組合之間的三維映射關(guān)系，確定沖擊地...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)急物資倉儲管理系統(tǒng)及方法，涉及應(yīng)急物資管理技術(shù)領(lǐng)域，系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集融合模塊、預(yù)測引擎模塊、倉儲決策模塊以及交互可視化模塊；本發(fā)明通過構(gòu)建融合多源數(shù)據(jù)的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)急物資倉儲管理系統(tǒng)及方法，實現(xiàn)對傳統(tǒng)管理方式弊端的有...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種多模態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)測模型的訓(xùn)練方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，多模態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)測模型包括教師模型和學(xué)生模型，訓(xùn)練方法包括：獲取第一模態(tài)數(shù)據(jù)樣本和第二模態(tài)數(shù)據(jù)樣本；通過教師模型的映射模塊，將第一模態(tài)數(shù)據(jù)樣本和第二模態(tài)數(shù)據(jù)樣本對應(yīng)的特征分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于BIM的地鐵FAS系統(tǒng)智能設(shè)計方法及系統(tǒng)，涉及BIM技術(shù)和FAS系統(tǒng)智能設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：獲取地鐵FAS系統(tǒng)的二維提資數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理；將預(yù)處理后的二維提資數(shù)據(jù)通過BIM軟件，進(jìn)行合規(guī)性校驗；根據(jù)校驗后的二維提...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種多源噪聲評估方法、裝置和存儲介質(zhì)，其中，該方法包括：基于多個感知幀，構(gòu)建多個障礙物中的每個障礙物對應(yīng)的多個歷史軌跡；將每個障礙物對應(yīng)的多個歷史軌跡劃分為一組靜止軌跡和一組運動軌跡；對每個障礙物對應(yīng)的一組靜止軌跡進(jìn)行噪聲...
								
            
							
            
							
						
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								      為解決傳統(tǒng)基于深度學(xué)習(xí)的智能診斷方法故障識別時間長、故障識別準(zhǔn)確率低的問題，本發(fā)明提出一種數(shù)控機(jī)床關(guān)鍵零部件故障的智能診斷方法，構(gòu)建了故障診斷模型，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理子模型、特征提取子模型和故障分類子模型；數(shù)據(jù)預(yù)處理子模型采用短時小波傅里葉變換...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于多維度聚類算法的配網(wǎng)開關(guān)健康自檢評價方法及系統(tǒng)，該方法包括：全方位采集配網(wǎng)開關(guān)的多元數(shù)據(jù)，構(gòu)建初始數(shù)據(jù)集；運用多元數(shù)據(jù)處理技術(shù)對采集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，確定對開關(guān)健康狀態(tài)具有指示作用的特征子集，生成處理后數(shù)據(jù)集；依據(jù)處理后數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體地涉及一種雷達(dá)一維像小樣本模型訓(xùn)練方法。該方法包括：S1、數(shù)據(jù)增強(qiáng)模塊對小樣本進(jìn)行多倍擴(kuò)增并獲得多個擴(kuò)增一維像數(shù)據(jù)，小樣本為多個雷達(dá)一維像數(shù)據(jù)；S2、多源數(shù)據(jù)融合模塊對目標(biāo)像數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合并獲得融合數(shù)據(jù)，目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)分析方法、裝置、電子設(shè)備及計算機(jī)程序產(chǎn)品。其中，該方法包括：采集待分析對象的通訊特征數(shù)據(jù)；使用預(yù)先訓(xùn)練的場景識別模型，在多個預(yù)設(shè)通訊場景中，確定通訊特征數(shù)據(jù)歸屬的目標(biāo)通訊場景，其中，每個預(yù)設(shè)通訊場景預(yù)先配置有對應(yīng)的預(yù)設(shè)采...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的主變負(fù)荷預(yù)測特征優(yōu)化方法，包括：通過收集歷史氣象數(shù)據(jù)、歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)及獲取未來預(yù)報信息；依據(jù)特征情況，定義狀態(tài)、動作空間，設(shè)計獎勵函數(shù)，狀態(tài)以二進(jìn)制向量呈現(xiàn)特征，動作對應(yīng)特征操作，獎勵根據(jù)模型預(yù)測的RMSE與最優(yōu)值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種設(shè)備模型庫的智能管理系統(tǒng)、方法、設(shè)備及介質(zhì)，屬于計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。所述系統(tǒng)包括：設(shè)備模型庫構(gòu)建模塊，用于獲取設(shè)備模型多維度數(shù)據(jù)，按四級分類結(jié)構(gòu)構(gòu)建行業(yè)信息樹，整合多維度數(shù)據(jù)并構(gòu)建設(shè)備模型庫；模型庫管理模塊，用于利用圖數(shù)據(jù)庫構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N項目交易平臺信息處理方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及科技項目交易信息處理技術(shù)領(lǐng)域，接收交易信息檢索指令；將目標(biāo)科技項目交易主題與預(yù)定義的項目交易過程一覽表中的科技項目交易主題進(jìn)行匹配，得到科技項目交易數(shù)據(jù)，在科技項目交易數(shù)據(jù)指示目標(biāo)科技...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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