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								      本申請(qǐng)?zhí)峁├修D(zhuǎn)站的智能選址方法、系統(tǒng)、裝置和介質(zhì)，涉及智能選址技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取垃圾中轉(zhuǎn)站選址的相關(guān)數(shù)據(jù)；相關(guān)數(shù)據(jù)包括土地利用數(shù)據(jù)、水源及自然保護(hù)區(qū)分布數(shù)據(jù)、交通路線數(shù)據(jù)、地形坡度數(shù)據(jù)和現(xiàn)有垃圾管理設(shè)施數(shù)據(jù)；利用地理信息系統(tǒng)，對(duì)相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于耕地質(zhì)量管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種耕地質(zhì)量評(píng)估方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，查詢?cè)破脚_(tái)提供的耕地日志和特征數(shù)據(jù)及其他環(huán)境數(shù)據(jù)，對(duì)耕地日志和特征數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)操作，輸出評(píng)估參照庫；對(duì)評(píng)估參照庫進(jìn)行過濾處理，獲取滿足過濾的評(píng)估耕地和耕...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于CNN?LSTM?Attention模型的考慮用戶差異化舒適度的空調(diào)負(fù)荷調(diào)度方法及裝置，涉及電力系統(tǒng)調(diào)度運(yùn)行控制技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取樓宇拓?fù)涞木植靠臻g特征，將樓宇標(biāo)準(zhǔn)化，有效捕捉相鄰區(qū)域的相互作用，同時(shí)引...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于電網(wǎng)基建投資計(jì)劃模型的財(cái)務(wù)支出行為異常預(yù)測(cè)方法，涉及電網(wǎng)基建技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明采用通過全面識(shí)別電網(wǎng)基建項(xiàng)目中的各類風(fēng)險(xiǎn)因素，并運(yùn)用科學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型進(jìn)行量化評(píng)估，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，并且可以在項(xiàng)目前期及時(shí)發(fā)現(xiàn)的潛在的財(cái)務(wù)支出異常...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種適用于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的AI智能分析方法及系統(tǒng)，包括：獲取歷史節(jié)點(diǎn)集，獲取初始產(chǎn)品類型集，基于歷史節(jié)點(diǎn)集及目標(biāo)產(chǎn)品類型集獲取多個(gè)產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)集，基于產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)集獲取多個(gè)區(qū)域數(shù)值集，實(shí)時(shí)獲取監(jiān)測(cè)時(shí)間，獲取預(yù)測(cè)時(shí)間及驗(yàn)證時(shí)間，當(dāng)監(jiān)測(cè)時(shí)間到達(dá)預(yù)測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供了一種產(chǎn)品推薦方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)，方法包括：獲取用戶樣本數(shù)據(jù)；將用戶樣本數(shù)據(jù)輸入通過量子干涉效應(yīng)的演化算法進(jìn)行優(yōu)化的預(yù)設(shè)畫像生成模型，得到用戶畫像信息；將用戶畫像信息標(biāo)注產(chǎn)品類型后輸入預(yù)設(shè)向量轉(zhuǎn)換模型，得到第一用戶特征信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，尤其一種基于圖像處理的冠心病術(shù)后監(jiān)控系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括：用以根據(jù)支架影響系數(shù)以及變異量化指數(shù)確定CTA圖像的圖像狀態(tài)，并根據(jù)圖像狀態(tài)確定鄰域分析方式的鄰域分析單元；用以根據(jù)波動(dòng)閾值以及邊緣影響系數(shù)確定鄰域狀態(tài)，并根...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于2D GPU透視變換技術(shù)的動(dòng)畫渲染方法。確定2.5D動(dòng)畫的關(guān)鍵動(dòng)畫圖層，提取每個(gè)關(guān)鍵動(dòng)畫圖層的基礎(chǔ)平面圖像。獲取每一幀中的每個(gè)關(guān)鍵動(dòng)畫圖層的圖像的頂點(diǎn)的目標(biāo)坐標(biāo)和時(shí)間戳。嵌入式系統(tǒng)的2D GPU根據(jù)“每個(gè)關(guān)鍵動(dòng)畫圖層的基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了房產(chǎn)測(cè)繪系統(tǒng)成果圖生成方法，涉及房產(chǎn)成果圖生成技術(shù)領(lǐng)域。該房產(chǎn)測(cè)繪系統(tǒng)成果圖生成方法，通過獲取房產(chǎn)的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并輸入至預(yù)訓(xùn)練的空間構(gòu)件模型中進(jìn)行綜合分析，得到每個(gè)構(gòu)件的屬性集，并生成房產(chǎn)的三維結(jié)構(gòu)模型；讀取房產(chǎn)的三維結(jié)構(gòu)模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種條碼檢測(cè)方法及裝置，涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域；該方法通過對(duì)條碼圖像進(jìn)行畫框定位和提取感興趣區(qū)域，獲取條碼區(qū)域圖像；并利用圖像掩碼處理和邊緣檢測(cè)方法獲取條碼區(qū)域圖像的輪廓，進(jìn)而掃描讀取條碼的內(nèi)容；同時(shí)，對(duì)條碼中的數(shù)字和字母區(qū)域進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種稻米食味值檢測(cè)方法和稻米食味值檢測(cè)儀器，屬于食品檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。所述檢測(cè)方法包括：獲取待測(cè)稻米試樣的多個(gè)第一可見光圖像，所述待測(cè)稻米試樣通過預(yù)設(shè)的蒸煮程序處理得到，不同所述第一可見光圖像對(duì)應(yīng)不同的拍攝角度；將所述多個(gè)第一可見光...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于災(zāi)害監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種面向電力系統(tǒng)的低軌衛(wèi)星多源感知災(zāi)害監(jiān)測(cè)方法，其方法包括：獲取異構(gòu)觀測(cè)數(shù)據(jù)和時(shí)序監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，將獲取的數(shù)據(jù)映射為時(shí)空?qǐng)D結(jié)構(gòu)，生成電力設(shè)備周邊環(huán)境的多維感知場(chǎng)；基于多維感知場(chǎng)在低軌衛(wèi)星端通過輕量化聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于低軌衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)的配電系統(tǒng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法，其方法包括：獲取多維觀測(cè)數(shù)據(jù)集并進(jìn)行歸一化處理；將歸一化處理后的數(shù)據(jù)集輸入至預(yù)設(shè)的分層時(shí)序特征提取模型中，輸出融合后的多維特征向量；對(duì)多維特征向量進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開基于集成學(xué)習(xí)和計(jì)算化學(xué)的色譜流出曲線預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，屬于分析化學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域；基于集成學(xué)習(xí)和計(jì)算化學(xué)的色譜流出曲線預(yù)測(cè)方法包括：獲取色譜實(shí)驗(yàn)參數(shù)，并處理得到實(shí)驗(yàn)參數(shù)向量；獲取分子標(biāo)識(shí)符，并處理得到多模態(tài)分子向量；向?qū)?shí)驗(yàn)參數(shù)向量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于高通量熱力學(xué)計(jì)算快速篩選鈦合金成分的方法，具體包括以下步驟：S1、設(shè)計(jì)若干組鈦合金成分；S2、通過Python生成相應(yīng)的Thermo?Calc計(jì)算文件；S3、計(jì)算750℃時(shí)鈦合金中α相和β相的體積分?jǐn)?shù)以及合金元素的質(zhì)量分?jǐn)?shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了多手術(shù)室麻醉調(diào)控方法、裝置和介質(zhì)，應(yīng)用于多個(gè)手術(shù)室設(shè)備，其包括主手術(shù)室設(shè)備和至少一個(gè)從手術(shù)室設(shè)備。方法包括：各手術(shù)室設(shè)備對(duì)各手術(shù)室設(shè)備所在的手術(shù)室的患者進(jìn)行監(jiān)測(cè)處理，得到各手術(shù)室設(shè)備所在的手術(shù)室的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；主手術(shù)室設(shè)備顯示主手術(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種寬軸比圓極化天線，涉及天線技術(shù)領(lǐng)域，包括：介質(zhì)基板，所述介質(zhì)基板的邊緣均勻布置有金屬化過孔；輻射貼片，所述輻射貼片覆蓋于介質(zhì)基板的上表面，且所述輻射貼片的中部開設(shè)有第一圓環(huán)形縫隙；饋電網(wǎng)絡(luò)，所述饋電網(wǎng)絡(luò)位于介質(zhì)基板的下表面；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種新能源與水電機(jī)組低頻共振風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算方法及系統(tǒng)，包括：獲取電力系統(tǒng)靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和潮流計(jì)算結(jié)果以及水電機(jī)組和新能源的動(dòng)態(tài)模型參數(shù)數(shù)據(jù)；基于獲取數(shù)據(jù)確定動(dòng)態(tài)模型的任一運(yùn)行方式預(yù)設(shè)故障時(shí)的共振情況以及低電壓穿越恢復(fù)策略，計(jì)算水...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于分布式新能源聚合的配電網(wǎng)彈性提升方法，涉及電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，包含以下步驟：S1、建立設(shè)備?集群?系統(tǒng)三級(jí)協(xié)同架構(gòu)，通過數(shù)字孿生動(dòng)態(tài)建模實(shí)時(shí)采集分布式能源節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行數(shù)據(jù)；S2、基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法動(dòng)態(tài)調(diào)整虛擬電廠聚合邊界，優(yōu)化資源響應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種虛擬同步型雙饋風(fēng)機(jī)的優(yōu)化方法及裝置，方法包括：確定虛擬同步型雙饋風(fēng)機(jī)的內(nèi)電勢(shì)模型、內(nèi)電阻模型和內(nèi)電感模型，構(gòu)建以內(nèi)電勢(shì)處有功功率和無功功率為輸入，以內(nèi)電勢(shì)矢量的幅值和相角為輸出的激勵(lì)響應(yīng)模型和相角為輸出的激勵(lì)響應(yīng)模型；根...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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