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								      本發(fā)明公開了一種基于IMSSA?NARX的養(yǎng)殖水質(zhì)預(yù)測方法。采集養(yǎng)殖水質(zhì)參數(shù)，建立數(shù)據(jù)集，完成預(yù)處理；通過在原始Tent的混沌方程上引入多位控制參數(shù)，實現(xiàn)改進(jìn)Tent的混沌映射；通過將樽海鞘群算法與改進(jìn)Tent混沌映射進(jìn)行結(jié)合，實現(xiàn)改進(jìn)樽海...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多源數(shù)據(jù)挖掘與閾值效應(yīng)的綜合性城市韌性調(diào)控方法，包括：通過搜集的城市韌性影響因素數(shù)據(jù)，完成城市韌性評估，分析得出城市韌性不均衡分布發(fā)展的薄弱地區(qū)；通過分析城市基本調(diào)控要素的內(nèi)在特性，構(gòu)建一種測算城市韌性關(guān)鍵影響因素的方法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的客戶訴求與停電事件關(guān)聯(lián)分析方法，包括以下步驟：收集并預(yù)處理客戶訴求數(shù)據(jù)、停電事件數(shù)據(jù)、電力設(shè)備信息及電網(wǎng)拓?fù)鋽?shù)據(jù)；構(gòu)建圖結(jié)構(gòu)；構(gòu)建圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；將圖結(jié)構(gòu)輸入圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練；收集實時的客戶訴求數(shù)據(jù)和停...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及生產(chǎn)線布局技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的生產(chǎn)線布局優(yōu)化方法，該方法包括基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，采用有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建生產(chǎn)線的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；基于模塊度優(yōu)化的凝聚式層次聚類算法，將拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中節(jié)點(diǎn)進(jìn)行社區(qū)劃分，獲取多個社區(qū)；基于MAP...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于智能廣告推送技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于用戶畫像的廣告推送方法及系統(tǒng)，所述方法包括：在檢測到當(dāng)前用戶進(jìn)入指定應(yīng)用界面后，判斷首展廣告是否屬于高信息負(fù)荷廣告，若是，則獲取首展廣告的廣告推薦權(quán)重、當(dāng)前用戶的可穿戴設(shè)備監(jiān)測數(shù)據(jù)以及指定應(yīng)用...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于電商大數(shù)據(jù)的智能稅務(wù)稽查方法、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括：對平臺電商公開數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，以得到電商網(wǎng)店公開數(shù)據(jù)；其中，電商網(wǎng)店公開數(shù)據(jù)包括：原始商品信息、經(jīng)營主體數(shù)據(jù)、企業(yè)銷售數(shù)據(jù)；對原始商品信息進(jìn)行銷售參數(shù)分析，以得到商...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其是指一種空間幾何分布約束下的點(diǎn)云任意倍率上采樣方法及系統(tǒng)。所述方法包括：對獲取的激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)插值，根據(jù)插值后的點(diǎn)云中各點(diǎn)周圍的空間幾何分布計算局部得分，進(jìn)而篩除其中得分低于閾值的異常插值點(diǎn)，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于雙網(wǎng)絡(luò)協(xié)同的半監(jiān)督深度學(xué)習(xí)圖像復(fù)原增強(qiáng)方法。該方法包括：構(gòu)建雙任務(wù)分支圖像復(fù)原網(wǎng)絡(luò)，采用教師?學(xué)生半監(jiān)督訓(xùn)練模式訓(xùn)練雙任務(wù)分支圖像復(fù)原網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練好的雙任務(wù)分支圖像復(fù)原網(wǎng)絡(luò)中的復(fù)原分支對待復(fù)原的圖像進(jìn)行特征提取和復(fù)原增強(qiáng)處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種傳統(tǒng)聚落三維景觀破碎度的測度方法，該方法包括下述步驟：獲取傳統(tǒng)聚落矢量化地形圖；基于傳統(tǒng)聚落三維空間解構(gòu)簡圖識別三維景觀破碎化評價的物項，包括建筑斑塊、公共空間斑塊和生態(tài)斑塊，根據(jù)聚落空間要素的景觀類型評價依據(jù)，記錄傳統(tǒng)聚落...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于印刷電路板表面缺陷檢測相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，其公開了一種PCB表面微小缺陷檢測模型的構(gòu)建方法及其應(yīng)用與設(shè)備，構(gòu)建步驟為：(1)基于將大圖分割為小圖的方式對包含微小缺陷標(biāo)注的實際采集PCB數(shù)據(jù)集內(nèi)的PCB原圖進(jìn)行分割，分割得到的圖像組成微小...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種自適應(yīng)圖像去灰方法、裝置以及設(shè)備，包括：計算輸入圖像的灰度值概率密度函數(shù)以及灰度值累積分布函數(shù)；基于所述灰度值概率密度函數(shù)，調(diào)整黑場閾值以及白場閾值的搜索范圍，得到黑場閾值調(diào)整范圍以及白場閾值調(diào)整范圍；分別在所述黑場閾值調(diào)整...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計算機(jī)視覺相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于空間?語義先驗特征增強(qiáng)的自監(jiān)督單目深度估計方法，離線構(gòu)建的感知模型包括：單目深度估計網(wǎng)絡(luò)的深度編碼器和深度解碼器以及強(qiáng)化深度特征生成模塊，該模塊用于獲取單幀的場景語義、空間先驗特征，對兩個先...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種攝像頭校準(zhǔn)方法及設(shè)備，涉及計算機(jī)視覺領(lǐng)域，包括：獲取車輛四周的多個攝像頭分別采集到的原始圖像，并基于初始內(nèi)/外參對各原始圖像進(jìn)行投影變換以生成鳥瞰圖；在鳥瞰圖中識別可行駛區(qū)域邊界，以對鳥瞰圖中位于可行駛區(qū)域邊界內(nèi)部的圖像數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力設(shè)備檢測技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種結(jié)構(gòu)光投影變壓器臺架三維模型構(gòu)建裝置及方法，本發(fā)明通過將結(jié)構(gòu)光光源、高分辨率攝像頭與高性能處理計算機(jī)相結(jié)合，利用特制結(jié)構(gòu)光投影設(shè)備、精確校準(zhǔn)的攝像頭采集數(shù)據(jù)，再借助專業(yè)三維建模軟件進(jìn)行解碼、坐標(biāo)計...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于視覺語言大模型的目標(biāo)探測方法及裝置，包括：構(gòu)建用于訓(xùn)練的目標(biāo)探測數(shù)據(jù)集；運(yùn)用區(qū)域檢測和目標(biāo)中心點(diǎn)回歸，對圖像進(jìn)行分析，提取目標(biāo)的中心點(diǎn)坐標(biāo)；將中心點(diǎn)作為提示，輸入分割模型得到目標(biāo)的初始分割掩膜。借助視覺語言大模型對初始分...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種車輛部件比對方法、裝置、系統(tǒng)、設(shè)備和存儲介質(zhì)。所述方法包括：獲取待比對車輛的車輛圖像；將車輛圖像輸入已訓(xùn)練的部件分割模型，將車輛圖像輸入已訓(xùn)練的部件分割模型，通過部件分割模型提取車輛圖像的特征，生成第一特征圖，捕捉和增強(qiáng)第一特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種橋梁病害無人機(jī)多傳感器協(xié)同檢測方法，涉及橋梁監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，以下步驟：通過光譜匹配算法生成銹蝕分層厚度分布情況；通過無人機(jī)搭載的激光雷達(dá)采集橋梁表面的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，生成形變分布數(shù)據(jù)；根據(jù)蝕分層厚度分布情況計算局部剛度退化系數(shù)矩...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種工業(yè)托盤精準(zhǔn)識別方法及系統(tǒng)，包括如下：采集包括工業(yè)托盤的圖像；采用增強(qiáng)型識別學(xué)習(xí)模型，確定工業(yè)托盤的區(qū)域輪廓，所述區(qū)域輪廓包括托盤側(cè)面及叉口；計算叉口相對于叉車的相對位置，生成拾取路徑規(guī)劃，完成拾取操作。本發(fā)明無需對工廠環(huán)境...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及地質(zhì)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種用于監(jiān)測地質(zhì)災(zāi)害裂縫的系統(tǒng)，通過融合裂縫多測點(diǎn)采集、邊緣計算識別與遠(yuǎn)程趨勢分析功能，實現(xiàn)了對裂縫狀態(tài)的動態(tài)監(jiān)測與災(zāi)害風(fēng)險的智能預(yù)警。通過邊緣計算終端提取應(yīng)變?位移特征并識別應(yīng)力集中區(qū)域，基于風(fēng)險等級動態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)病蟲害智能監(jiān)測領(lǐng)域，具體設(shè)計一種基于品種抗性?環(huán)境互作的智能化小麥赤霉病田間預(yù)警方法與系統(tǒng)。本申請通過將小麥品種抗性因素和環(huán)境因素融合，構(gòu)建的智能化田間預(yù)警系統(tǒng)與現(xiàn)有技術(shù)相比，準(zhǔn)確率提升17％，誤報率降低了29％，并且可以進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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