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								      本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N基于網(wǎng)格化時(shí)空分層的機(jī)場(chǎng)機(jī)位分配方法及系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)實(shí)時(shí)航班動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)、機(jī)位物理屬性、歷史運(yùn)行效能和地面保障資源狀態(tài)等多源基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取和時(shí)空關(guān)聯(lián)解析，構(gòu)建機(jī)場(chǎng)時(shí)空網(wǎng)格模型；隨后基于多層級(jí)特征約束融合、自適應(yīng)權(quán)重動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)及稀疏約...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于圖像輪廓的魚(yú)類(lèi)識(shí)別方法、裝置及計(jì)算機(jī)設(shè)備，獲取待識(shí)別魚(yú)在不同視角下的待識(shí)別圖像；對(duì)各視角下的待識(shí)別圖像進(jìn)行特征識(shí)別，得到待識(shí)別魚(yú)的多個(gè)目標(biāo)部位的部位特征；對(duì)多個(gè)部位特征進(jìn)行曲線(xiàn)擬合，確定每個(gè)部位特征各自對(duì)應(yīng)的曲線(xiàn)函數(shù)特征；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于人工智能的文字檢測(cè)識(shí)別方法及系統(tǒng)，方法包括：采集待檢測(cè)圖片數(shù)據(jù)；利用目標(biāo)檢測(cè)模型提取待檢測(cè)圖片數(shù)據(jù)的不同尺度特征；對(duì)不同尺度特征進(jìn)行多尺度特征融合以得到融合特征，根據(jù)融合特征，獲取目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果；將目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果輸入到目標(biāo)識(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種面向航空情報(bào)的航圖特征要素識(shí)別及結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)方法，涉及航空技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明采用Canny邊緣檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)航圖結(jié)構(gòu)的分割，對(duì)分割后的航圖信息文字部分，使用Tesseract進(jìn)行識(shí)別，符號(hào)部分使用融合多尺度特征的航圖符號(hào)檢測(cè)模型M...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了變電站智能巡視中的圖像識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及變電站智能巡視技術(shù)領(lǐng)域，包括根據(jù)無(wú)人機(jī)組獲取光伏場(chǎng)站的空間數(shù)據(jù)，生成智能巡視的巡檢路徑；在巡檢路徑中安裝采集設(shè)備，采集圖像信息，并通過(guò)第一融合方法獲取第一融合圖像；對(duì)第一融合圖像進(jìn)行特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于二維高斯?jié)姙R模型的視圖渲染方法、裝置、電子設(shè)備，屬于計(jì)算機(jī)圖形以及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)計(jì)算從每個(gè)視點(diǎn)的原始圖像中像素點(diǎn)發(fā)出的光線(xiàn)與各個(gè)二維高斯基元的交點(diǎn)，針對(duì)每個(gè)視點(diǎn)，根據(jù)每個(gè)二維高斯基元、預(yù)設(shè)物體空間濾波器以及視點(diǎn)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種計(jì)算機(jī)斷層掃描圖像處理方法及系統(tǒng)，該方法包括：對(duì)同一患者中的同一身體位置分別進(jìn)行雙能CT掃描以及增強(qiáng)CT掃描，以分別對(duì)應(yīng)得到雙能CT圖像以及增強(qiáng)CT圖像；基于預(yù)設(shè)規(guī)則根據(jù)雙能CT圖像以及增強(qiáng)CT圖像生成對(duì)應(yīng)的CT圖像對(duì)，并根...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種髖關(guān)節(jié)的成像方法及系統(tǒng)，該方法通過(guò)獲取髖關(guān)節(jié)部位的三維模型以及Z軸方向逐層的CT原始影像，根據(jù)三維模型，確定金屬植入物位于髖關(guān)節(jié)部位的相對(duì)位置；根據(jù)相對(duì)位置，確定在Z軸方向上金屬植入物具有最大橫截面所對(duì)應(yīng)的第一CT原始影像；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及螺栓長(zhǎng)度檢測(cè)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種螺栓長(zhǎng)度檢測(cè)系統(tǒng)，通過(guò)三維數(shù)據(jù)采集模塊生成高密度點(diǎn)云并提取螺紋曲率極值點(diǎn)，動(dòng)態(tài)模型匹配模塊基于Hausdorff距離篩選最優(yōu)螺旋升角參數(shù)，構(gòu)建攜帶相位偏移梯度特征的軸向展開(kāi)模型。投影映射修...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及道路工程施工技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種適用于軟基地層臺(tái)背回填的夯擊夯實(shí)度推演方法；S1、收集和評(píng)估項(xiàng)目區(qū)域內(nèi)的地質(zhì)資料，研究軟基地層的土壤類(lèi)型、含水量、承載力及壓縮性關(guān)鍵參數(shù)，分析與評(píng)估軟基地層的地質(zhì)特性；S2、基于軟基地層特性的分析...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)是關(guān)于一種表格處理方法、裝置以及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。該方法包括：響應(yīng)于對(duì)初始表格的第一操作，從初始表格中確定項(xiàng)目標(biāo)題和項(xiàng)目標(biāo)題下的第一內(nèi)容；基于項(xiàng)目標(biāo)題與項(xiàng)目標(biāo)題下的第二內(nèi)容的匹配度，確定項(xiàng)目標(biāo)題下的第一內(nèi)容的目標(biāo)數(shù)據(jù)類(lèi)型，其中，第二內(nèi)容...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及光伏發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種基于仿真模擬的丘陵地區(qū)光伏電站布置方法及系統(tǒng)，包括：獲取丘陵地區(qū)的等高線(xiàn)地形圖，根據(jù)丘陵地區(qū)的等高線(xiàn)地形圖建立可利用地形圖；根據(jù)可利用地形圖確定光伏電站中光伏組件的初始布置區(qū)域，對(duì)初始布置區(qū)域進(jìn)行仿...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種軸承外圈故障診斷試驗(yàn)參數(shù)設(shè)置優(yōu)化方法，包括以下步驟：首先，利用測(cè)量工具精確獲取軸承的結(jié)構(gòu)參數(shù)；其次，通過(guò)模態(tài)實(shí)驗(yàn)測(cè)試并計(jì)算出軸承裝機(jī)狀態(tài)下的固有頻率和阻尼比；根據(jù)軸承實(shí)際運(yùn)行環(huán)境選取測(cè)試工況參數(shù)，并計(jì)算軸承故障特征頻率；構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種基于關(guān)鍵字匹配的問(wèn)答結(jié)果檢索方法、裝置及設(shè)備，包括：對(duì)獲取的提問(wèn)信息進(jìn)行分詞處理，得到分詞處理結(jié)果，根據(jù)預(yù)設(shè)停用類(lèi)型詞對(duì)分詞處理結(jié)果進(jìn)行關(guān)鍵字篩選，得到多個(gè)第一關(guān)鍵字；查詢(xún)目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)中與第一關(guān)鍵字關(guān)聯(lián)的多個(gè)第二關(guān)鍵字，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)加工技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種JDBC協(xié)議的數(shù)據(jù)接入方法及系統(tǒng)，包括：獲取待接入數(shù)據(jù)，對(duì)待接入數(shù)據(jù)進(jìn)行敏感度評(píng)估，根據(jù)待接入數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)敏感度確定待接入數(shù)據(jù)的安全等級(jí)；獲取待接入數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)，根據(jù)待接入數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)確定...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及列式數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于列式數(shù)據(jù)庫(kù)的分析方法及系統(tǒng)。包括：建立預(yù)處理模型和分析模型，根據(jù)待分析數(shù)據(jù)包和預(yù)處理模型構(gòu)建初始列式數(shù)據(jù)庫(kù)；根據(jù)分析模型和初始分析需求構(gòu)建多個(gè)一級(jí)子任務(wù)，并根據(jù)全部一級(jí)子任務(wù)設(shè)定一級(jí)分析策略；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于高精度時(shí)域波形的配電線(xiàn)路故障在線(xiàn)定位方法及系統(tǒng)，涉及配電網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，包括：對(duì)配電線(xiàn)路實(shí)施數(shù)據(jù)采集，獲取高精度時(shí)域波形；采用決策樹(shù)分析法，對(duì)故障特征進(jìn)行知識(shí)庫(kù)自主積累；對(duì)高精度時(shí)域波形進(jìn)行降維搜索；采用D型行波測(cè)距原理進(jìn)行故障...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種高溫管道健康在線(xiàn)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，方法包括構(gòu)建管線(xiàn)模型；通過(guò)管線(xiàn)模型模擬獲取應(yīng)力與溫度數(shù)據(jù)，得到管道危險(xiǎn)點(diǎn)，并確定內(nèi)外壁溫度應(yīng)力關(guān)系；通過(guò)危險(xiǎn)點(diǎn)壁厚結(jié)合環(huán)境參數(shù)動(dòng)態(tài)得到預(yù)測(cè)壁厚減薄速率模型；分析壁厚與溫度的動(dòng)態(tài)特性，得到溫度?...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及風(fēng)機(jī)葉片技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種風(fēng)機(jī)葉片軸承監(jiān)測(cè)診斷方法及系統(tǒng)，在風(fēng)機(jī)葉片軸承上部署多個(gè)監(jiān)測(cè)診斷區(qū)域，采集每個(gè)監(jiān)測(cè)診斷區(qū)域內(nèi)的監(jiān)測(cè)診斷相關(guān)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)值轉(zhuǎn)化，得到同維度監(jiān)測(cè)診斷相關(guān)數(shù)據(jù)；對(duì)每個(gè)監(jiān)測(cè)診斷區(qū)域進(jìn)行子網(wǎng)格劃分，得到多個(gè)子監(jiān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種煤礦AI應(yīng)用平臺(tái)，旨在通過(guò)人工智能技術(shù)提高煤礦安全生產(chǎn)的智能化水平。該平臺(tái)采用分層架構(gòu)，包括前端展示層、業(yè)務(wù)邏輯層、數(shù)據(jù)處理層和硬件接口層，能夠?qū)崿F(xiàn)煤礦的實(shí)時(shí)智能監(jiān)控和設(shè)備管理。平臺(tái)通過(guò)集成視頻流分析、設(shè)備智能巡檢、報(bào)警管理...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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