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								      本發(fā)明涉及交通技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種利用AI平臺(tái)的道路交通車(chē)流監(jiān)控方法、設(shè)備及系統(tǒng)，包括：根據(jù)不同道路在連續(xù)采樣時(shí)刻下的車(chē)流量變化差異，結(jié)合每條道路連接的每條下級(jí)道路在每一采樣時(shí)刻下的車(chē)流量，確定每一采樣時(shí)刻下每條道路連接的每條下級(jí)道路的貢...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于顯示終端故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種顯示終端全生命周期故障智慧診斷系統(tǒng)，其通過(guò)接收顯示終端的故障現(xiàn)象描述，檢索與所述故障現(xiàn)象相關(guān)聯(lián)的信號(hào)輸入端控制對(duì)象集合，對(duì)所述集合內(nèi)各控制對(duì)象展開(kāi)靶向檢測(cè)，生成原始檢測(cè)數(shù)據(jù)集并進(jìn)行瞬時(shí)異常點(diǎn)剔除...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種顯示亮度補(bǔ)償方法、顯示裝置和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述顯示亮度補(bǔ)償方法包括步驟：獲取紅色LED、綠色LED和藍(lán)色LED的環(huán)境溫度與相應(yīng)恒流驅(qū)動(dòng)芯片的電流增益之間的補(bǔ)償模型；檢測(cè)顯示面板的顯示畫(huà)面是否為預(yù)設(shè)畫(huà)面；若檢測(cè)為預(yù)設(shè)畫(huà)面...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種顯示面板及其驅(qū)動(dòng)方法、驅(qū)動(dòng)電路和顯示裝置，其中，顯示面板包括對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)線(xiàn)、掃描線(xiàn)、陣列排布的第一像素單元、與偶數(shù)行相鄰設(shè)置的多條控制線(xiàn)和連接奇數(shù)行和控制線(xiàn)的第一開(kāi)關(guān)，相鄰兩行兩列的四個(gè)第一像素單元形成像素單元組，像素單元組內(nèi)還包...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種會(huì)議的音頻轉(zhuǎn)寫(xiě)與紀(jì)要生成方法及裝置，該方法包括：拉起會(huì)議，會(huì)議終端包括本地會(huì)議終端和至少一個(gè)遠(yuǎn)程會(huì)議終端或只包括本地會(huì)議終端；自定義轉(zhuǎn)寫(xiě)服務(wù)和轉(zhuǎn)寫(xiě)對(duì)象，所述轉(zhuǎn)寫(xiě)對(duì)象包括本地終端音頻、遠(yuǎn)程終端音頻、輔流音頻中的一個(gè)或它們的任意組...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于大模型的多語(yǔ)言跨文化溝通輔助方法及系統(tǒng)。其中，本申請(qǐng)通過(guò)在通話(huà)時(shí)接收源語(yǔ)言音頻流，調(diào)用多語(yǔ)言聲調(diào)頻諧特征庫(kù)提取基頻諧波強(qiáng)度分布與聲調(diào)轉(zhuǎn)折特征，生成文化聲學(xué)指紋向量；基于該向量控制麥克風(fēng)陣列相位差，定向增強(qiáng)說(shuō)話(huà)人基頻諧波分量...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例公開(kāi)了一種供水管網(wǎng)的漏損噪聲提取方法及裝置。該方法包括獲取供水管網(wǎng)的采集聲信號(hào)。該方法還包括基于供水管網(wǎng)的采集聲信號(hào)及其主頻段，確定漏損噪聲的期望信號(hào)，主頻段是由根據(jù)采集聲信號(hào)的功率譜密度計(jì)算的累積能量的主要分布范圍確定。此外...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及聲音識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體為復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光纖傳感聲紋特征分析模型構(gòu)建方法，方法包括：通過(guò)分布式光纖傳感采集聲音信號(hào)，并設(shè)定聲音頻率幅值閾值，提取異常區(qū)間的聲音信號(hào)；對(duì)采集信號(hào)進(jìn)行降噪處理并提取聲紋特征；構(gòu)建無(wú)監(jiān)督模型計(jì)算離群評(píng)分值，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種電動(dòng)汽車(chē)主動(dòng)合成聲的聲音品質(zhì)評(píng)價(jià)方法與系統(tǒng)，用于對(duì)電動(dòng)汽車(chē)主動(dòng)聲音片段合成后的聲音品質(zhì)進(jìn)行客觀量化評(píng)價(jià)。所述方法基于對(duì)聲音合成位置處的聲壓級(jí)分布特征分析，結(jié)合主動(dòng)合成聲的時(shí)頻特性，將合成位置附近的聲壓級(jí)分布劃分為四種類(lèi)型，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基因大模型與ML聯(lián)合鑒定Cas靶點(diǎn)有效性的方法，屬于生物技術(shù)和人工智能領(lǐng)域。方法包括：構(gòu)建A種聯(lián)合序列以及靶向聯(lián)合序列的檢測(cè)陣列，檢測(cè)陣列具有A個(gè)檢測(cè)單元；在每個(gè)檢測(cè)單元中分別加入一種聯(lián)合序列，進(jìn)行孵育反應(yīng)，獲取各個(gè)檢測(cè)單元...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于顆粒流的多晶體巖石建模方法、系統(tǒng)和設(shè)備，涉及巖石力學(xué)與數(shù)值模擬技術(shù)領(lǐng)域，包括構(gòu)建多晶體巖石的數(shù)值模型；在數(shù)值模型內(nèi)，通過(guò)粗顆粒對(duì)其進(jìn)行填充，基于泰森多邊形空間剖分算法，生成剛性塊體rblock；對(duì)剛性塊體rblock進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于分子動(dòng)力學(xué)的煤層化學(xué)消突方法，屬于煤礦安全領(lǐng)域，該方法通過(guò)采樣分析，獲得煤樣的元素占比、基團(tuán)組成、化學(xué)鍵連接方式、構(gòu)建出真實(shí)的煤分子骨架，利用分子模擬還原和優(yōu)化煤的分子結(jié)構(gòu)；添加表面活性劑，設(shè)置煤層真實(shí)的瓦斯含量、瓦斯壓力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和大語(yǔ)言模型的分子性質(zhì)預(yù)測(cè)方法和裝置，該方法包括：根據(jù)分子的SMILES獲取分子結(jié)構(gòu)圖，其中包含原子和官能團(tuán)的結(jié)構(gòu)信息；使用微調(diào)好的大語(yǔ)言模型生成每個(gè)官能團(tuán)的描述文本，并使用文本編碼器對(duì)其進(jìn)行編碼，以獲取每個(gè)官...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能紡織技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于深度學(xué)習(xí)的純棉氣泡面料處理效果預(yù)測(cè)方法，步驟包括：收集涉及多物理場(chǎng)耦合數(shù)據(jù)，所述多物理場(chǎng)耦合包括面料在處理過(guò)程中溫度場(chǎng)分布、所受張力和壓力、流體擴(kuò)散速率和流體粘度數(shù)據(jù)；將所述溫度場(chǎng)分布與所受張力和壓...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于專(zhuān)業(yè)標(biāo)簽的抑郁評(píng)估滴定優(yōu)化方法和系統(tǒng)，其中，該方法包括：通過(guò)可穿戴設(shè)備按固定周期采集用戶(hù)心率變異性、皮膚電導(dǎo)、環(huán)境光強(qiáng)、腕部體動(dòng)及語(yǔ)音數(shù)據(jù)，將每周期數(shù)據(jù)輸入經(jīng)專(zhuān)業(yè)醫(yī)療標(biāo)簽訓(xùn)練的統(tǒng)一評(píng)估模型，由時(shí)序融合網(wǎng)絡(luò)處理并輸出包含總分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于動(dòng)態(tài)知識(shí)圖譜的護(hù)理交班信息關(guān)聯(lián)方法及系統(tǒng)，屬數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。其中，該方法包括整合患者多維數(shù)據(jù)并輸出情境矩陣，患者多維數(shù)據(jù)包括患者基礎(chǔ)畫(huà)像、動(dòng)態(tài)指標(biāo)、治療進(jìn)程和護(hù)理焦點(diǎn)，情境矩陣包括急性度、脆弱性和干預(yù)優(yōu)先級(jí)；獲取并解析護(hù)理交...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的新生兒罕見(jiàn)病臨床特征輔助診斷系統(tǒng)，涉及醫(yī)療診斷技術(shù)領(lǐng)域，旨在解決多維度高維數(shù)據(jù)特征融合難題，突破傳統(tǒng)診斷模型泛化能力局限，精準(zhǔn)捕捉隱匿性特征組合，降低新生兒罕見(jiàn)病漏診誤診風(fēng)險(xiǎn)的技術(shù)問(wèn)題，包括：醫(yī)療數(shù)據(jù)庫(kù)模塊，用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于壓力性損傷技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種新生兒皮膚損傷綜合預(yù)防管理系統(tǒng)。該發(fā)明，通過(guò)融合臨床數(shù)據(jù)與多模態(tài)生理參數(shù)，生成個(gè)性化風(fēng)險(xiǎn)閾值，避免了單一的風(fēng)險(xiǎn)判斷，提高預(yù)測(cè)的針對(duì)性與準(zhǔn)確性，僅在生理穩(wěn)態(tài)時(shí)段采集數(shù)據(jù)，有效減少病情波動(dòng)或干擾因素帶來(lái)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種輔助生殖助孕患者妊娠并發(fā)癥風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，首先對(duì)數(shù)據(jù)集中病例數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)，挖掘出不同類(lèi)別病例與OHSS風(fēng)險(xiǎn)的獨(dú)特聯(lián)系。并且依據(jù)病例中特征的變化趨勢(shì)量化特征的異動(dòng)程度，進(jìn)而分析各特征對(duì)OHSS的參考度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療健康監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)一種多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的健康監(jiān)測(cè)分析預(yù)警方法及系統(tǒng)，包括：通過(guò)可穿戴設(shè)備同步采集運(yùn)動(dòng)與心率數(shù)據(jù)流，在短時(shí)間窗口內(nèi)生成運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度與心率變化率的耦合向量，長(zhǎng)時(shí)間累積形成耦合向量叢，通過(guò)評(píng)估其形態(tài)離散度變化判斷生理調(diào)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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