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								      一種基于PLM系統(tǒng)的搜索方法，包括以下步驟：首先用戶在搜索框中輸入關(guān)鍵詞，PLM系統(tǒng)動(dòng)態(tài)顯示匹配結(jié)果，顯示匹配的分類和數(shù)量；用戶先點(diǎn)擊預(yù)覽按鈕，對(duì)匹配結(jié)果進(jìn)行預(yù)覽，顯示符合關(guān)鍵字的類型及匹配數(shù)量，然后用戶點(diǎn)擊切換按鈕，通過切換不同分類以得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種資源更新方法、電子裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，應(yīng)用于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。方法包括獲取車輛系統(tǒng)中的待更新應(yīng)用的資源包，基于資源包，更新所述待更新應(yīng)用。可實(shí)現(xiàn)車輛系統(tǒng)中應(yīng)用和應(yīng)用之間的隔離，快速獲取待更新應(yīng)用的資源包，基于已獲取的資源...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于分布式內(nèi)存的流水線檢查點(diǎn)實(shí)現(xiàn)與故障恢復(fù)方法及系統(tǒng)，屬于跨中心流水線技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：將跨數(shù)據(jù)中心流水線劃分為若干個(gè)子流水線，并分別在集群中對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)中心上執(zhí)行；在子流水線執(zhí)行結(jié)束時(shí)，獲取當(dāng)前檢查點(diǎn)的Arrow格式數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種用戶界面元素識(shí)別方法、裝置、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：對(duì)資源文件、代碼文件和資源請(qǐng)求信息進(jìn)行解析得到至少一個(gè)第一目標(biāo)元素標(biāo)識(shí)和對(duì)應(yīng)的第一目標(biāo)元素屬性信息；對(duì)加載完成的用戶界面進(jìn)行畫面截取得到用戶界面圖像，對(duì)用戶界面...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種數(shù)據(jù)采集方法、裝置、介質(zhì)及電子設(shè)備。該方法包括：獲取當(dāng)前打開的網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面的頁(yè)面元素以及與網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面對(duì)應(yīng)的標(biāo)記數(shù)據(jù)，并利用標(biāo)記數(shù)據(jù)標(biāo)記對(duì)應(yīng)的頁(yè)面元素；按照目標(biāo)格式保存頁(yè)面元素，目標(biāo)格式包括網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面的頁(yè)面標(biāo)識(shí)和元...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于人工智能的企業(yè)碳足跡高效追蹤和計(jì)量的系統(tǒng)，涉及環(huán)境保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，通過物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和傳感器實(shí)時(shí)采集企業(yè)運(yùn)營(yíng)中的能源消耗、物流運(yùn)輸、廢棄物處理及辦公活動(dòng)數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)傳輸模塊，采用加密通信協(xié)議和低功耗廣域網(wǎng)技術(shù)傳...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種放射源搜尋方法與系統(tǒng)，屬于機(jī)器人搜尋技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：構(gòu)建搜尋環(huán)境對(duì)應(yīng)的柵格地圖；基于所述柵格地圖，利用傳感器觀測(cè)放射源的輻射數(shù)據(jù)，得到觀測(cè)數(shù)據(jù)；利用改進(jìn)后的粒子濾波算法對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以估計(jì)放射源位置；根據(jù)估計(jì)出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及氣候數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種氣候數(shù)據(jù)校正方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取第一待訂正數(shù)據(jù)；對(duì)第一待訂正數(shù)據(jù)進(jìn)行第一篩選操作，得到第一篩選結(jié)果，并生成三通道特征數(shù)據(jù)；將三通道特征數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練好的第一訂正網(wǎng)絡(luò)模型中，獲取三通道特征數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于Python和Mayavi的公路勘測(cè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)處理方法，實(shí)測(cè)特征點(diǎn)，整理為三維特征線和特征點(diǎn)數(shù)據(jù)；根據(jù)項(xiàng)目是否具備LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)，采用不同策略生成分幅范圍框并通過緩沖區(qū)分析確定最終分幅范圍；利用Python對(duì)特征點(diǎn)和特...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)合固體的應(yīng)力參數(shù)預(yù)測(cè)方法，該方法包括：獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在訓(xùn)練集上的當(dāng)前損失值；當(dāng)前損失值小于預(yù)設(shè)損失值時(shí)，保存訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；獲取訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在測(cè)試集上的當(dāng)前絕對(duì)百分比誤差、當(dāng)前均方根誤差和當(dāng)前決定...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種圖像顯示方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)與電子設(shè)備，涉及電子技術(shù)領(lǐng)域。包括：響應(yīng)于對(duì)無限區(qū)域中的矢量圖的圖像切換操作，對(duì)所述矢量圖對(duì)應(yīng)的第一矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到經(jīng)過所述圖像切換操作之后的第二矢量數(shù)據(jù)；所述無限區(qū)域包括屏幕顯示區(qū)域與所述屏...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種負(fù)荷建模方法、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，電子設(shè)備獲取用電設(shè)施的歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)，可視化歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)得到負(fù)荷曲線，該負(fù)荷曲線用于指示用電設(shè)施的負(fù)荷和時(shí)間之間的關(guān)系。之后，電子設(shè)備劃分負(fù)荷曲線得到多個(gè)周期曲線，并根據(jù)多個(gè)周期曲線建立用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及專家反饋驅(qū)動(dòng)的政府采購(gòu)智能輔助評(píng)標(biāo)系統(tǒng)，包括：招標(biāo)文件分析模塊；投標(biāo)文件處理模塊；專家評(píng)審注釋模塊；以及評(píng)審模型及其優(yōu)化模塊；招標(biāo)文件分析模塊、投標(biāo)文件處理模塊、專家評(píng)審注釋模塊、評(píng)審模型及其優(yōu)化模塊之間的數(shù)據(jù)互通。著重強(qiáng)化專家評(píng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于Stein變分推理的圖像重建方法和裝置。本方法為：1)設(shè)置i＝N，預(yù)先確定一組數(shù)
							  2025-10-01
							
            
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種基于毫米波雷達(dá)的無線非模態(tài)感知方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。涉及毫米波雷達(dá)感知領(lǐng)域，該方法包括：通過毫米波雷達(dá)獲取目標(biāo)點(diǎn)云，作為無線非模態(tài)感知的采集方式，目標(biāo)點(diǎn)云對(duì)檢測(cè)對(duì)象的成像不全；確定目標(biāo)點(diǎn)云的幾何特征；依據(jù)目標(biāo)點(diǎn)云的多視角...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于Retinex理論的低光照?qǐng)D像增強(qiáng)方法，隸屬低光照?qǐng)D像增強(qiáng)領(lǐng)域。該方法以Retinex理論為依托，展開三方面創(chuàng)新：搭建雙分支分解網(wǎng)絡(luò)DecomNet，實(shí)現(xiàn)光照與反射分量的精準(zhǔn)解耦；引入擴(kuò)散模型為反射分量去噪，并借助自約束一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)信息技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種三維空間模型的多人協(xié)同在線編輯方法及系統(tǒng)，客戶端操作指令通過邊緣節(jié)點(diǎn)預(yù)處理后上傳至服務(wù)器，服務(wù)器實(shí)時(shí)廣播更新至所有客戶端，基于用戶歷史行為數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，預(yù)測(cè)沖突概率并自動(dòng)調(diào)整模型參數(shù)根據(jù)用戶角...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種游戲高度圖生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：獲取游戲地圖中待采樣物體的三維模型，基于預(yù)設(shè)部件拆分規(guī)則進(jìn)行部件拆分；獲取每個(gè)部件對(duì)應(yīng)的三維參數(shù)，基于三維參數(shù)確定每個(gè)部件的復(fù)雜度；基于復(fù)雜度和預(yù)設(shè)復(fù)雜度與采樣精度關(guān)聯(lián)關(guān)系，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于地面激光雷達(dá)點(diǎn)云的樹木三維重建方法，包括以下步驟，將單株點(diǎn)云數(shù)據(jù)利用希爾伯特曲線進(jìn)行下采樣和降噪的預(yù)處理；對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)采用LeWoS模型進(jìn)行枝葉分離，提取清晰的樹干點(diǎn)云；基于所述樹干點(diǎn)云使用語(yǔ)義拉普拉斯收縮算法提取樹...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種掃描方法、裝置、激光掃描儀、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于三維掃描技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取激光掃描儀對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行掃描得到的掃描數(shù)據(jù)；掃描數(shù)據(jù)包括掃描點(diǎn)的坐標(biāo)信息和灰度信息；根據(jù)掃描點(diǎn)的坐標(biāo)信息生成目標(biāo)物體的三維模型；根據(jù)掃描點(diǎn)的...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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