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								      本發(fā)明涉及多囊卵巢綜合征預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，多囊卵巢綜合征預(yù)測(cè)方法包括獲取初始臉部圖像數(shù)據(jù)；預(yù)處理初始臉部圖像數(shù)據(jù)，生成標(biāo)準(zhǔn)臉部圖像數(shù)據(jù)；輸入標(biāo)準(zhǔn)臉部圖像數(shù)據(jù)至訓(xùn)練好的多囊卵巢綜合征預(yù)測(cè)模型，生成多囊卵巢綜合征預(yù)測(cè)結(jié)果。其優(yōu)點(diǎn)在于，無(wú)須患者去醫(yī)...
								
            
							
            
							
						
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								      皮質(zhì)神經(jīng)影像標(biāo)志物在神經(jīng)遞質(zhì)圖譜映射方法和裝置，可以探究SCA患者皮層結(jié)構(gòu)與功能的異常模式，對(duì)這些異常進(jìn)行功能性注釋?zhuān)⒎治銎渑c特定生物學(xué)過(guò)程的關(guān)聯(lián)。方法包括：(1)獲取3D?FSPGR、GRE?SS?EPI序列；(2)影像數(shù)據(jù)預(yù)處理；(3...
								
            
							
            
							
						
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								      轉(zhuǎn)錄組學(xué)解析皮質(zhì)結(jié)構(gòu)與功能空間變異模式的方法及裝置，利用多模態(tài)成像探討SCA患者皮層結(jié)構(gòu)與功能的異常模式，結(jié)合Neuromaps工具箱與AHBA轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，對(duì)這些異常進(jìn)行功能性注釋?zhuān)⒎治銎渑c特定生物學(xué)過(guò)程的關(guān)聯(lián)，通過(guò)富集分析進(jìn)一步識(shí)別與皮...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于多模態(tài)MRI融合的T1增強(qiáng)圖像生成方法與系統(tǒng)，該方法包括：對(duì)原始多模態(tài)MRI圖像進(jìn)行處理依次得到配準(zhǔn)后的多模態(tài)MRI圖像、軟掩膜嵌入、預(yù)處理的圖像數(shù)據(jù)；利用預(yù)處理的圖像數(shù)據(jù)依次獲得全局特征、坐標(biāo)系對(duì)齊后的特征和投影特征；將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種低光照?qǐng)D像增強(qiáng)方法，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明方法包括以下步驟：將原始RGB圖像轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間，獲得色度通道分量、飽和度通道分量以及亮度通道分量；對(duì)飽和度通道分量以及亮度通道分量進(jìn)行增強(qiáng)處理，獲得飽和度通道增強(qiáng)分量以及...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N電動(dòng)汽車(chē)路徑優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于路徑優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)針對(duì)每個(gè)產(chǎn)品配送路徑的每個(gè)產(chǎn)品配送路段，確定目標(biāo)電動(dòng)汽車(chē)在每個(gè)產(chǎn)品配送路徑中的當(dāng)前產(chǎn)品配送路段的目標(biāo)充電需求狀態(tài)，當(dāng)目標(biāo)充電需求狀態(tài)為目標(biāo)充電狀態(tài)時(shí)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種代碼驅(qū)動(dòng)的跨多樣結(jié)構(gòu)化知識(shí)統(tǒng)一推理的大語(yǔ)言模型智能體形成方法，所述方法包括以下步驟：步驟1，將表格、數(shù)據(jù)庫(kù)和知識(shí)圖譜類(lèi)型的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為基于Pandas庫(kù)構(gòu)建的統(tǒng)一表征；步驟2，輸入查詢問(wèn)題和統(tǒng)一表征，模型生成推理步驟和可執(zhí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┗谀Ｐ皖A(yù)測(cè)控制的電路優(yōu)化方法、系統(tǒng)、裝置和介質(zhì)，涉及集成電路設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：根據(jù)電路設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)文檔和電路仿真數(shù)據(jù)，構(gòu)建電路知識(shí)圖譜和仿真數(shù)據(jù)查找表；根據(jù)電路知識(shí)圖譜和仿真數(shù)據(jù)查找表，初始化設(shè)計(jì)點(diǎn)的搜索可行域，并進(jìn)行多點(diǎn)探索...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種考慮變形與損傷的目標(biāo)易損模型重構(gòu)方法及系統(tǒng)，包括：通過(guò)初始化點(diǎn)、面毀傷元以及目標(biāo)易損模型，判別點(diǎn)、面毀傷元與目標(biāo)先后接觸關(guān)系計(jì)算多種毀傷元復(fù)合毀傷效果。通過(guò)點(diǎn)、面毀傷元對(duì)部件、次生毀傷物質(zhì)的毀傷效果進(jìn)行目標(biāo)的毀傷程度計(jì)算，更...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種船體開(kāi)孔邊界條件分析計(jì)算方法，屬于船舶技術(shù)領(lǐng)域；包括步驟S1，記錄船體在不同工況下的吃水深度；步驟S2，建立船體的開(kāi)孔處吃水深度與船艏艙裝載總量、船艉艙裝載總量之間的數(shù)學(xué)模型；步驟S3，將不同浮態(tài)下的船艏艙裝載總量以及開(kāi)孔處...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)屬于光譜分析與模式識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于多尺度特征融合的拉曼光譜識(shí)別方法及系統(tǒng)，該方法包括：對(duì)拉曼光譜信息進(jìn)行分塊投影，得到局部特征信息；基于簡(jiǎn)化多頭注意力機(jī)制對(duì)局部特征信息進(jìn)行全局特征提取，得到完整的光譜信息；利用金字塔型結(jié)構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于雷達(dá)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于距離多普勒?qǐng)D的雷達(dá)抗主瓣干擾動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法。本發(fā)明提出了一種基于雙重窗口自注意力的U型網(wǎng)絡(luò)模型DWAUT?net，實(shí)現(xiàn)了基于多脈沖多目標(biāo)的環(huán)境，雷達(dá)跟蹤模式下的跨線性處理流程的雷達(dá)抗干擾檢測(cè)方式，完成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供面向能源物聯(lián)網(wǎng)的光伏智能傳感故障診斷方法及系統(tǒng)，涉及光伏技術(shù)領(lǐng)域，包括基于星型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)部署多維傳感器網(wǎng)絡(luò)；利用基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)和雙向門(mén)控循環(huán)單元的深度學(xué)習(xí)模型提取時(shí)空關(guān)聯(lián)特征，并與歷史故障樣本進(jìn)行匹配學(xué)習(xí)生成故障特征映射；采用對(duì)比...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于hypervisor的代理顯示方法，包括：初始化hypervisor，通過(guò)hypervisor部署服務(wù)端yocto操作系統(tǒng)和客戶端android操作系統(tǒng)，所述服務(wù)端yocto操作系統(tǒng)和客戶端android操作系統(tǒng)中分別設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于熱工水力計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種適用于Modelica規(guī)范的調(diào)節(jié)閥或截止閥執(zhí)行機(jī)構(gòu)建模方法。包括如下步驟：把調(diào)節(jié)閥或截止閥執(zhí)行機(jī)構(gòu)模型表征為以目標(biāo)開(kāi)度為輸入接口以實(shí)際開(kāi)度為輸出接口的控制類(lèi)模型；構(gòu)建閥門(mén)動(dòng)作狀態(tài)判斷模型；構(gòu)建閥門(mén)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于波傳輸方程單端解的T接線路故障測(cè)距方法及系統(tǒng)，包括判斷線路是否發(fā)生故障；線路發(fā)生故障后，采集線路首端(M)、末端(N)、各T接線路末端位置處的電壓和電流；基于線路首端、線路末端以及各T接線路末端的電氣量，根據(jù)波動(dòng)方程單端...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種電網(wǎng)多智能體協(xié)同大模型安全監(jiān)控方法和系統(tǒng)，涉及智能電網(wǎng)安全監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取電網(wǎng)多智能體管理路徑上節(jié)點(diǎn)的電壓記錄、負(fù)載變化的延遲時(shí)間和電流方向變化次數(shù)，根據(jù)檢測(cè)周期內(nèi)的節(jié)點(diǎn)電壓低谷值，識(shí)別電壓變化趨勢(shì)，檢測(cè)電流方向在...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種光學(xué)鏡片透光率的在線監(jiān)測(cè)方法和系統(tǒng)，涉及精密光學(xué)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中高反射/高透光鏡片因光暈散射噪聲干擾、復(fù)雜曲面鏡片光路校準(zhǔn)精度低、大孔徑鏡片測(cè)量盲區(qū)和環(huán)境擾動(dòng)導(dǎo)致的透光率計(jì)算誤差大的問(wèn)題；本方案基于格雷碼結(jié)構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于梯度下降的多源量測(cè)分布式協(xié)作定位方法，包括：采用狀態(tài)空間模型預(yù)測(cè)機(jī)器人自身預(yù)測(cè)狀態(tài)信息，將預(yù)測(cè)狀態(tài)信息傳遞給相鄰機(jī)器人和機(jī)器人自身的定位融合中心；利用相對(duì)傳感器和絕對(duì)傳感器獲取多源量測(cè)信息，基于多源量測(cè)信息構(gòu)建相對(duì)量測(cè)和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及空調(diào)技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種空調(diào)器的控制方法、存儲(chǔ)介質(zhì)、電子設(shè)備以及空調(diào)器，旨在解決現(xiàn)有的空調(diào)器中開(kāi)始降頻模式后的穩(wěn)定性差的問(wèn)題。為此目的，本發(fā)明的空調(diào)器的控制方法包括：空調(diào)器進(jìn)入環(huán)繞送風(fēng)模式時(shí)，確定環(huán)繞用戶所在基礎(chǔ)單元格的環(huán)形區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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