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								      本發(fā)明提供了一種基于多維度指標(biāo)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法的電力市場(chǎng)市場(chǎng)力分析與監(jiān)管方法，包括以下步驟：獲取電力市場(chǎng)的歷史數(shù)據(jù)，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建多維度指標(biāo)；對(duì)完成計(jì)算和歸一化的多維度指標(biāo)進(jìn)行時(shí)序編碼；根據(jù)雙流機(jī)器學(xué)習(xí)算法捕捉多維指標(biāo)之間的時(shí)間關(guān)聯(lián)特征，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，公開了用于熏蒸液生產(chǎn)的智能監(jiān)控方法及系統(tǒng)，包括：通過傳感器實(shí)時(shí)采集熏蒸液生產(chǎn)過程中的能源消耗數(shù)據(jù)，并上傳至區(qū)塊鏈；驗(yàn)證上傳數(shù)據(jù)的合法性，當(dāng)數(shù)據(jù)驗(yàn)證合法時(shí)，觸發(fā)智能合約執(zhí)行優(yōu)化決策，自動(dòng)調(diào)整熏蒸液的操作參數(shù)；通過區(qū)塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于區(qū)塊鏈的大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)學(xué)分管理系統(tǒng)及方法，涉及學(xué)分管理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明將區(qū)塊鏈賬本與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)分相結(jié)合，基于賬本構(gòu)建的學(xué)生?活動(dòng)關(guān)系圖，通過預(yù)訓(xùn)練GNN模型持續(xù)輸出參與度評(píng)分，并在評(píng)分低于閾值時(shí)自動(dòng)觸發(fā)預(yù)警事務(wù)，導(dǎo)師與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于區(qū)塊鏈的冷鏈物流端側(cè)上鏈采集裝置，用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、身份核驗(yàn)、區(qū)塊鏈存證的全流程自動(dòng)化處理；通過傳感器單元采集冷鏈運(yùn)輸設(shè)備的環(huán)境數(shù)據(jù)，并與主控單元進(jìn)行數(shù)據(jù)交互；區(qū)塊鏈安全護(hù)盾單元通過加密算法實(shí)現(xiàn)端到端加密傳輸，并基于聯(lián)盟鏈...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種大數(shù)據(jù)物資采購(gòu)審計(jì)系統(tǒng)，屬于大數(shù)據(jù)審計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用于從多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)及外部數(shù)據(jù)源獲取物資采購(gòu)相關(guān)數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)清洗模塊，用于對(duì)物資采購(gòu)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、校驗(yàn)及異常處理，生成標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)；審計(jì)模塊，基于標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及審批管理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于大數(shù)據(jù)的審批效率管理方法，方法包括以下步驟：S1：獲取目標(biāo)員工的行為數(shù)據(jù)，基于行為數(shù)據(jù)獲取審批請(qǐng)求的權(quán)利值；S2：對(duì)審批節(jié)點(diǎn)設(shè)置權(quán)利值區(qū)間，確定審批請(qǐng)求的權(quán)利值所在的權(quán)利值區(qū)間A；獲取權(quán)利值區(qū)間...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及基于智能模型的學(xué)生崗位推薦系統(tǒng)、方法。該系統(tǒng)包括：學(xué)生管理模塊，用于收集并存儲(chǔ)應(yīng)屆生的學(xué)生簡(jiǎn)歷特征和求職意向；其中，所述學(xué)生簡(jiǎn)歷特征包括：個(gè)人基礎(chǔ)特征、技能特征、學(xué)術(shù)特征和實(shí)習(xí)特征中至少一個(gè)；公司管理模塊，用于收集并存儲(chǔ)崗位特征；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及信息傳播技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種碳排放知識(shí)傳播方法及裝置、電子設(shè)備、介質(zhì)。本申請(qǐng)?zhí)岢隽艘环N碳排放知識(shí)傳播方法，旨在提高碳排放知識(shí)傳播的有效性。該方法首先確定參與對(duì)象并獲取其虛擬資源，為后續(xù)的個(gè)性化傳播做準(zhǔn)備。接著，構(gòu)建虛擬牌桌作為...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種三維掃描數(shù)據(jù)的處理方法，包括：獲取目標(biāo)對(duì)象的三維掃描數(shù)據(jù)；在第一分辨率下對(duì)三維掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，得到第一點(diǎn)云數(shù)據(jù)；響應(yīng)于第二分辨率，對(duì)三維掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，得到第二點(diǎn)云數(shù)據(jù)，其中，第一分辨率的值大于第二分辨率的值；對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明將原始RGB彩色圖分解為RGB灰度圖以及顏色信息，將原始水下單色圖與RGB灰度圖分別分解為基礎(chǔ)層與細(xì)節(jié)層，將原始水下單色圖的基礎(chǔ)層與RGB灰度圖的基礎(chǔ)層進(jìn)行融合，將原始水下單色圖的細(xì)節(jié)層與RGB灰度圖細(xì)節(jié)層進(jìn)行融合，將融合基礎(chǔ)層與融合...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種狀態(tài)檢測(cè)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。所述方法包括：獲取初始耗材盒圖像和當(dāng)前耗材盒圖像，對(duì)初始耗材盒圖像和當(dāng)前耗材盒圖像，進(jìn)行前后幀差異特征提取，獲得耗材盒差異特征圖像，對(duì)耗材盒差異特征圖像進(jìn)行圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像分析技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種數(shù)據(jù)可視化病理圖分析系統(tǒng)，系統(tǒng)包括病理圖像降噪與增強(qiáng)模塊、病變區(qū)域判定模塊、局部紋理與全局結(jié)構(gòu)融合模塊、自適應(yīng)多尺度分割模塊、誤差修正與優(yōu)化模塊。本發(fā)明中，通過分析病理圖像中的顏色通道、細(xì)胞結(jié)構(gòu)邊緣特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種家用電器的安裝位置選擇方法及系統(tǒng)，涉及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，包括控制中心，所述控制中心連接有電器采集模塊、性能處理模塊、位置分析模塊、智能選擇模塊以及實(shí)況檢測(cè)模塊；根據(jù)房屋環(huán)境信息進(jìn)行空間建模，獲得房屋網(wǎng)絡(luò)空間，對(duì)電器基礎(chǔ)信息進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種數(shù)據(jù)處理方法、機(jī)器人及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法應(yīng)用于機(jī)器人，機(jī)器人包括攝像頭和位姿采集裝置，該方法包括：通過所述位姿采集裝置采集位姿，通過所述攝像頭采集圖像，根據(jù)所述位姿確定所述圖像對(duì)應(yīng)的位姿，根據(jù)所述圖像和所述圖像對(duì)應(yīng)的位...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開一種風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：提取區(qū)域圖像中目標(biāo)對(duì)象的像素坐標(biāo)信息、尺寸信息和速度信息；依據(jù)像素坐標(biāo)信息、尺寸信息和速度信息對(duì)目標(biāo)對(duì)象之間的物理距離進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到目標(biāo)對(duì)象之間的物理距...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種考慮領(lǐng)域異質(zhì)性的聯(lián)邦語(yǔ)義分割方法、系統(tǒng)及裝置，包括：接收服務(wù)器發(fā)送的上一輪訓(xùn)練的泛化全局模型，并將此作為本地模型的初始模型參數(shù)；采用本地模型，提取本輪訓(xùn)練的本地圖像的特征圖和類別掩碼；采用本地模型進(jìn)行標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種模型訓(xùn)練方法、對(duì)象分割方法、裝置以及電子設(shè)備，其中，方法包括：獲取多個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，每個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)包括至少一個(gè)對(duì)象；對(duì)每個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)中每個(gè)點(diǎn)的語(yǔ)義信息；根據(jù)每個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)中每個(gè)點(diǎn)的語(yǔ)義信息，確定每個(gè)點(diǎn)的標(biāo)簽，標(biāo)簽用于指示...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于協(xié)同注意力的高光譜圖像分類方法、系統(tǒng)及設(shè)備，其中，基于協(xié)同注意力的高光譜圖像分類方法，通過三個(gè)并行的注意力模塊同時(shí)提取其空間維度和光譜維度的信息，實(shí)現(xiàn)多角度的特征提取為后續(xù)的特征提取和分類提供了基礎(chǔ)；并創(chuàng)新性的利用協(xié)同注意...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于確概雙注意力的高光譜圖像分類方法及模型，其中，該分類方法包括對(duì)高光譜圖像的原始特征進(jìn)行確定性注意力處理，得到確定性注意力特征；對(duì)高光譜圖像的原始特征進(jìn)行概率性注意力處理，得到概率性注意力特征；對(duì)確定性注意力特征和概率性注意力特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于電路自舉和SNN的腦腫瘤分類方法及系統(tǒng)，屬于醫(yī)學(xué)影像分析技術(shù)領(lǐng)域，SNN模型包括特征提取層、至少一個(gè)脈沖神經(jīng)單元以及輸出脈沖神經(jīng)元層，脈沖神經(jīng)單元包括第一脈沖神經(jīng)元層和自舉電路；其方法包括：基于特征提取層對(duì)接收的加密磁共...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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