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								      本發(fā)明涉及自動售賣領域，具體為一種基于動態(tài)溫控策略的自動售賣終端加熱系統(tǒng)，包括：售貨面板模塊、預加熱模塊、溫控負荷模塊、動態(tài)策略模塊和電路控制模塊，售貨面板模塊用于與消費者交互，生成等待隊列，預加熱模塊用于計算商品比熱容，溫控負荷模塊用于建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種光伏場區(qū)智能巡檢方法及系統(tǒng)，涉及光伏巡檢技術領域，包括巡檢小車、用于對光伏面板表面異物進行清潔的清洗機構、用于將清洗機構接觸于面板表面并移動的驅動機構以及控制模塊，控制模塊配置為：獲取光伏場區(qū)內光伏面板布置圖；基于布置圖生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于軌道施工安全行為識別的技術領域，具體涉及一種基于深度學習的人員軌道坐臥行為檢測方法及裝置，其方法包括：基于施工現(xiàn)場的視頻流數(shù)據(jù)獲取圖像數(shù)據(jù)集；利用改進的YOLOv8算法對圖像數(shù)據(jù)集進行坐臥目標人員檢測，得到目標框及其位置信息；利用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于擴散模型和難樣本挖掘的船舶重識別方法，該方法基于對源域和目標域的聚類分析，構建源域與目標域之間的共享特征域，再利用源域和共享特征域，獲取樣本的背景特征和全局特征，再基于擴散模型的偽標簽生成與風格對齊方法，生成與目標域中原...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種場景識別方法、裝置、設備、存儲介質以及產品，涉及智能駕駛技術領域，方法通過讀取預先獲取的智能駕駛數(shù)據(jù)集中的若干場景數(shù)據(jù)，所述場景數(shù)據(jù)由若干等時間間隔的場景數(shù)據(jù)幀組成，所述場景數(shù)據(jù)幀包括場景幀地圖信息和場景幀車輛信息；根據(jù)預先...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及林業(yè)防火技術領域，具體為一種基于云計算的林業(yè)防火數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，包括以下步驟，獲取林區(qū)遙感圖像中林木覆蓋數(shù)據(jù)與林種類型數(shù)據(jù)，對林區(qū)進行空間單元劃分，調用每個空間單元林種類型與密度信息，計算每個空間單元的易燃性等級，生成林區(qū)易燃...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與深度學習的目標檢測方法，其特征在于，包括：步驟一，構建數(shù)據(jù)集與設計檢測模型；步驟二，開發(fā)多任務貨箱異常檢測模型；步驟三，貨箱堆垛檢測系統(tǒng)搭建與實驗驗。本發(fā)明與現(xiàn)有技術相比具有以下有益效果：基于光線較暗的情況下，仍能對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供面向違禁品檢測的低成本X光安檢圖像合成方法及系統(tǒng)，屬于圖像數(shù)據(jù)處理技術領域，獲取原始X光安檢圖像以及對應的布局條件，經擴散模型生成符合布局條件的X光安檢圖像；獲取生成圖像以及來自擴散模型的交叉注意力圖與定位框，經分割模型輸出修正后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多樣性的輕量化視覺搜索引擎，旨在以無損的方式有效壓縮CLIP模型，從而實現(xiàn)輕量化的視覺搜索。本搜索引擎專注于CLIP模型視覺編碼器中的參數(shù)密集的多層感知機模塊，使用格拉姆?施密特正交算法修剪多層感知機隱藏層中的冗余神經元...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于計算機視覺與竹材力學性能檢測技術領域，具體涉及一種竹材橫截面特征提取及其竹材力學性能檢測系統(tǒng)構建，提出了基于機器視覺的竹材力學性能無損分級方法。所述系統(tǒng)由三部分構成：首先，高精度圖像采集模塊采用多角度環(huán)形LED光源陣列，通過自適應...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于遙感圖像建筑物的小尺寸損傷檢測方法研究。基于YOLOv8模型進行三階段優(yōu)化，提升其檢測能力。該方法通過特征增強、融合優(yōu)化與多尺度檢測架構的協(xié)同設計，系統(tǒng)提升遙感圖像中建筑物微小損傷的識別效果。首先，創(chuàng)新設計GTCBAM卷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術領域，公開了一種基于輕量化神經網絡的圖像對比方法、裝置、設備及介質，所述方法包括：獲取預訓練的神經網絡模型并進行量化處理；基于量化處理后的神經網絡模型構建移動終端推理框架，并通過解釋器將量化處理后的神經網絡模型加載至移...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于BIM/AR融合技術的船舶智能建造協(xié)同管理方法，包括：模型處理與屬性信息掛接；融合AR技術，將模型疊加到現(xiàn)實空間；增強現(xiàn)實交底；動態(tài)進度協(xié)同管理；數(shù)字化校核。本發(fā)明通過通過二次開發(fā)的方式，無需重復建模，實現(xiàn)船舶模型與屬性信...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種拍攝簽字處理方法、計算機設備、產品和存儲介質，該方法包括：響應于對包含用戶簽字拍攝圖像的觸發(fā)操作，對所述拍攝圖像進行預處理，得到預處理后的拍攝圖像；對所述預處理后的拍攝圖像進行陰影去除，得到去除陰影后的拍攝圖像；對所述去除陰...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及充電樁技術領域，公開了一種小功率直流充電樁適配的V2G系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集與隱私保護模塊，用于獲取車輛端、充電樁端及電網端的數(shù)據(jù)，并對敏感信息進行脫敏與加密處理，其輸出端連接至用戶行為建模模塊的輸入端；用戶行為建模模塊，基于聯(lián)邦學...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種對象風險評估方法、裝置、電子設備及存儲介質，涉及人工智能技術領域，適用于金融科技領域。該方法包括：在預設時段內對目標對象進行保險相關信息收集，得到原始保險風險相關數(shù)據(jù)；根據(jù)相同類型的原始保險風險相關數(shù)據(jù)的特征進行融合編...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N電芯認證方法、設備及介質，應用于電芯認證技術領域，用以解決現(xiàn)有技術中電芯認證的可靠性較差的問題，具體為：獲取待認證電芯的檢測數(shù)據(jù)；其中，待認證電芯為電池模組中的現(xiàn)有電芯；檢測數(shù)據(jù)包括當前荷電狀態(tài)以及當前荷電狀態(tài)下的當前直流阻抗...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于電力負荷數(shù)據(jù)驅動的工業(yè)可中斷負荷辨識與量化方法、系統(tǒng)、設備及介質，其中方法包括：獲取用戶的電力負荷數(shù)據(jù)并進行預處理；根據(jù)用戶一定周期內工作日的電力負荷數(shù)據(jù)，以用戶日電力負荷數(shù)據(jù)為指標進行初次AP聚類；計算初次聚類得到的各...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N使用無人機電網規(guī)劃方法、系統(tǒng)、設備及存儲介質，其中，方法包括：使用無人機采集控制點和環(huán)境數(shù)據(jù)；將環(huán)境數(shù)據(jù)輸入神經網絡模型生成起點和終點間的各桿塔坐標，其中，神經網絡模型在訓練過程中，通過計算桿塔所受力學特征驗證并反向梯度傳播...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于人工智能技術的電力營商環(huán)境指標評估方法。方法首先從電力系統(tǒng)中獲取各電力地區(qū)與電力營商環(huán)境對應的供電相關數(shù)據(jù)；然后對供電相關數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗，并分類提取與電力營商環(huán)境相關的數(shù)據(jù)；結合上述清洗取出來的數(shù)據(jù)集，計算各類指標的得分...
								
            
							
            
							
						
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