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								      本發(fā)明屬于航空航天技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于TFT多源數(shù)據(jù)融合的TLE參數(shù)預(yù)測(cè)方法和系統(tǒng)。本發(fā)明根據(jù)LEO無(wú)控空間目標(biāo)的歷史TLE數(shù)據(jù)集、目標(biāo)靜態(tài)特征數(shù)據(jù)和空間天氣數(shù)據(jù)生成特征數(shù)據(jù)集；采用
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的變電站設(shè)備運(yùn)行故障預(yù)警診斷方法，方法包括：利用變電站設(shè)備的多維度數(shù)據(jù)樣本確定目標(biāo)故障類型對(duì)應(yīng)目標(biāo)樣本時(shí)段中的目標(biāo)維度異常數(shù)據(jù)；根據(jù)目標(biāo)維度異常數(shù)據(jù)相對(duì)于目標(biāo)維度正常數(shù)據(jù)的幅值分布差...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于歷史數(shù)據(jù)分析的打印頭管理方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取增材制造設(shè)備的打印頭的在執(zhí)行多個(gè)歷史任務(wù)時(shí)的歷史傳感數(shù)據(jù)；根據(jù)對(duì)應(yīng)的所述歷史任務(wù)，對(duì)所有所述歷史傳感數(shù)據(jù)進(jìn)行分類以得到多個(gè)傳感數(shù)據(jù)集合；基于工作狀態(tài)預(yù)測(cè)算法，預(yù)測(cè)每一所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于隱私計(jì)算的數(shù)字藏品流通方法及平臺(tái)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取數(shù)字藏品的第一交易方和第二交易方；采集第一歷史交易數(shù)據(jù)集和第二歷史交易數(shù)據(jù)集；根據(jù)第一歷史交易數(shù)據(jù)集和第二歷史交易數(shù)據(jù)集對(duì)當(dāng)前交易進(jìn)行評(píng)估，輸出第一驗(yàn)證等級(jí)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于圖層信息的空間圓管相貫節(jié)點(diǎn)參數(shù)化建模方法，包括以下步驟：S1.幾何模型準(zhǔn)備；S2.圖層信息提??；S3.桿件長(zhǎng)度統(tǒng)一；S4.幾何模型生成；S5.相互布爾運(yùn)算；S6.結(jié)果輸出集成。本發(fā)明可操作性較強(qiáng)，有利于提高工作效率。
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種三維數(shù)模設(shè)計(jì)中結(jié)構(gòu)優(yōu)化的方法及裝置。其中，該方法包括：對(duì)待分析的三維數(shù)模進(jìn)行類型識(shí)別，并基于所述類型識(shí)別的結(jié)果對(duì)所述三維數(shù)模中的結(jié)構(gòu)進(jìn)行分類，得到不同的結(jié)構(gòu)類型；基于所述不同的結(jié)構(gòu)類型，對(duì)所述三維數(shù)模進(jìn)行分區(qū)處理，以將所述三...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種融合多物理場(chǎng)的微波加熱聯(lián)合仿真方法及系統(tǒng)，通過(guò)預(yù)先建立的多物理場(chǎng)模型，獲取微波加熱系統(tǒng)中電磁場(chǎng)、溫度場(chǎng)和流場(chǎng)的初始分布數(shù)據(jù)，針對(duì)分層界面特性設(shè)定邊界條件，得到各物理場(chǎng)在界面處的初步連續(xù)性約束結(jié)果；根據(jù)初步連續(xù)性約束結(jié)果，采用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了小樣本中醫(yī)古籍標(biāo)注模型適配方法，包括：獲取原始中醫(yī)古籍文本，從文本中提取結(jié)構(gòu)化的領(lǐng)域知識(shí)編碼為知識(shí)向量；選擇通用預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，利用原始中醫(yī)古籍文本對(duì)通用預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型進(jìn)行微調(diào)，以生成古籍基礎(chǔ)語(yǔ)言模型；根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及古籍處理和大模型技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了融合多維度上下文進(jìn)行模型自適應(yīng)優(yōu)化的中醫(yī)古籍標(biāo)注方法，包括步驟：提取中醫(yī)古籍文本對(duì)應(yīng)的多維度上下文特征；根據(jù)多維度上下文特征，通過(guò)分層秩自適應(yīng)調(diào)整策略，動(dòng)態(tài)確定目標(biāo)語(yǔ)言模型中至少一個(gè)層級(jí)的低秩自適應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于抗磨損預(yù)測(cè)的不銹鋼管生產(chǎn)調(diào)控方法及裝置，涉及管材加工技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)將材料工程數(shù)據(jù)和待使用環(huán)境數(shù)據(jù)輸入預(yù)構(gòu)建的通用磨損預(yù)測(cè)模型執(zhí)行使用過(guò)程磨損模擬，獲得退化模擬鋼管并檢測(cè)獲得N種異常磨損，對(duì)N種異常磨損執(zhí)行補(bǔ)救工藝分析定位N個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智慧城市和用水設(shè)施管理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于電子地圖模型的用水信息標(biāo)注方法及系統(tǒng)，其中，一種基于電子地圖模型的用水信息標(biāo)注方法包括：部署基于NFC/RFID的用水設(shè)施數(shù)字身份系統(tǒng)，為每個(gè)設(shè)施建立唯一標(biāo)識(shí)；構(gòu)建社物共生信息生態(tài)模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于ID保持的人臉圖像重建方法，包括：將目標(biāo)低質(zhì)人臉圖像和目標(biāo)參考人臉圖像輸入至穩(wěn)定擴(kuò)散模型中；穩(wěn)定擴(kuò)散模型包括結(jié)構(gòu)特征提取模塊、ID特征提取模塊、擴(kuò)散模型主干UNet和隱空間解碼器；通過(guò)結(jié)構(gòu)特征提取模塊從目標(biāo)低質(zhì)人臉圖像中...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及三維重建技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種三維建模系統(tǒng)及機(jī)器人，所述系統(tǒng)包括：位姿協(xié)方差估計(jì)模塊和協(xié)方差顯示模塊；所述位姿協(xié)方差估計(jì)模塊，用于基于目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)和接收的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，采用預(yù)設(shè)算法進(jìn)行位姿圖優(yōu)化，并計(jì)算各時(shí)刻的位姿和各位姿對(duì)應(yīng)的海塞矩...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種利用擴(kuò)散模型監(jiān)督視覺(jué)語(yǔ)言模型訓(xùn)練的方法。該方法輸入圖像與文本，通過(guò)視覺(jué)編碼器提取多層次圖像特征，并結(jié)合連接器輸出的文本特征，作為條件信息輸入至擴(kuò)散模型中。核心為提出一種混合專家交叉注意力機(jī)制：分別對(duì)低、中、高層圖像特征及文本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種用于T梁拼裝縫隙識(shí)別與校正的AI視覺(jué)識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及AI視覺(jué)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。所述AI視覺(jué)識(shí)別方法包括：S01，依據(jù)T梁拼裝過(guò)程在空間區(qū)域上設(shè)置拼裝區(qū)域和預(yù)拼裝區(qū)域，獲取T梁、橫隔梁和橋面的基礎(chǔ)尺寸數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)。本發(fā)明...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種輕量級(jí)X射線安檢圖像違禁品檢測(cè)方法。對(duì)輸入X射線圖像預(yù)處理后順序經(jīng)過(guò)三個(gè)階段進(jìn)行檢測(cè)。特征提取階段：通過(guò)增強(qiáng)型StarNet骨干網(wǎng)絡(luò)從輸入圖像中提取初始多尺度特征。特征融合階段：采用通道分離卷積頸部網(wǎng)絡(luò)對(duì)初始多尺度特征圖進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種機(jī)器學(xué)習(xí)與大模型協(xié)同的交通流量預(yù)測(cè)方法，先采集車路云數(shù)據(jù)構(gòu)建路網(wǎng)，提取數(shù)據(jù)中的基礎(chǔ)多維特征，利用推理大模型進(jìn)行流量初步預(yù)測(cè)，再利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型基于初步流量預(yù)測(cè)結(jié)果和基礎(chǔ)多維特征，重新進(jìn)行特征組合和流量預(yù)測(cè)，并對(duì)特征的權(quán)重進(jìn)行優(yōu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例屬于液晶顯示技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種車載液晶顯示屏的顯示優(yōu)化方法及相關(guān)設(shè)備，所述顯示優(yōu)化方法包括：獲取車輛中搭載的液晶顯示屏對(duì)應(yīng)的當(dāng)前環(huán)境參數(shù)；根據(jù)預(yù)設(shè)的液晶分子運(yùn)動(dòng)模型，預(yù)測(cè)所述液晶顯示屏中液晶分子在所述當(dāng)前環(huán)境參數(shù)下的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及到一種離線語(yǔ)音識(shí)別詞條擴(kuò)充方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中方法包括：基于詞庫(kù)中的基準(zhǔn)語(yǔ)音指令進(jìn)行離線語(yǔ)義解析，獲得語(yǔ)義結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；基于所述語(yǔ)義結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行多模態(tài)詞條泛化處理，生成語(yǔ)義等效的變體詞條；將所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于麥克風(fēng)陣列的雷聲信號(hào)高效識(shí)別方法和系統(tǒng)，屬于雷聲探測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括音頻信號(hào)采集、音頻信號(hào)篩選、預(yù)處理、模型構(gòu)建與模型應(yīng)用五個(gè)步驟。本申請(qǐng)采用麥克風(fēng)陣列實(shí)時(shí)同步采集多通道環(huán)境音頻信號(hào)，提升了雷聲信號(hào)的空間表達(dá)能力。通過(guò)引入...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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