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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明公開了一種河道生態(tài)基流智慧化調(diào)蓄系統(tǒng)，包括：水量和水質(zhì)監(jiān)測(cè)模塊，用于獲取目標(biāo)河道在不同時(shí)期的水量數(shù)據(jù)和水質(zhì)數(shù)據(jù)；智慧化截流模塊，基于監(jiān)測(cè)的水質(zhì)決定是否截流，基于監(jiān)測(cè)的水量決定截流的水量；地下含水層補(bǔ)水模塊，將河道截流的水通過回灌井、串...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種考慮源荷波動(dòng)關(guān)聯(lián)性的配網(wǎng)輔助決策方法、系統(tǒng)、介質(zhì)。先采集配網(wǎng)臺(tái)區(qū)相關(guān)信息，量化多源異構(gòu)數(shù)據(jù)波動(dòng)的同步性與滯后性關(guān)聯(lián)規(guī)律，構(gòu)建復(fù)合特征向量及標(biāo)準(zhǔn)化風(fēng)險(xiǎn)感知數(shù)據(jù)集；基于復(fù)合特征向量定義強(qiáng)化學(xué)習(xí)算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于人工智能技術(shù)的電力營(yíng)商環(huán)境指標(biāo)評(píng)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(yíng)商環(huán)境對(duì)應(yīng)的供電相關(guān)數(shù)據(jù)；然后對(duì)供電相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，并分類提取與電力營(yíng)商環(huán)境相關(guān)的數(shù)據(jù)；結(jié)合上述清洗取出來的數(shù)據(jù)集，計(jì)算各類指標(biāo)的得分...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N使用無人機(jī)電網(wǎng)規(guī)劃方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，方法包括：使用無人機(jī)采集控制點(diǎn)和環(huán)境數(shù)據(jù)；將環(huán)境數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型生成起點(diǎn)和終點(diǎn)間的各桿塔坐標(biāo)，其中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在訓(xùn)練過程中，通過計(jì)算桿塔所受力學(xué)特征驗(yàn)證并反向梯度傳播...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于電力負(fù)荷數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工業(yè)可中斷負(fù)荷辨識(shí)與量化方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，其中方法包括：獲取用戶的電力負(fù)荷數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；根據(jù)用戶一定周期內(nèi)工作日的電力負(fù)荷數(shù)據(jù)，以用戶日電力負(fù)荷數(shù)據(jù)為指標(biāo)進(jìn)行初次AP聚類；計(jì)算初次聚類得到的各...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N電芯認(rèn)證方法、設(shè)備及介質(zhì)，應(yīng)用于電芯認(rèn)證技術(shù)領(lǐng)域，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中電芯認(rèn)證的可靠性較差的問題，具體為：獲取待認(rèn)證電芯的檢測(cè)數(shù)據(jù)；其中，待認(rèn)證電芯為電池模組中的現(xiàn)有電芯；檢測(cè)數(shù)據(jù)包括當(dāng)前荷電狀態(tài)以及當(dāng)前荷電狀態(tài)下的當(dāng)前直流阻抗...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種對(duì)象風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，適用于金融科技領(lǐng)域。該方法包括：在預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)對(duì)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行保險(xiǎn)相關(guān)信息收集，得到原始保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)；根據(jù)相同類型的原始保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行融合編...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及充電樁技術(shù)領(lǐng)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(hù)模塊，用于獲取車輛端、充電樁端及電網(wǎng)端的數(shù)據(jù)，并對(duì)敏感信息進(jìn)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(xué)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種拍攝簽字處理方法、計(jì)算機(jī)設(shè)備、產(chǎn)品和存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：響應(yīng)于對(duì)包含用戶簽字拍攝圖像的觸發(fā)操作，對(duì)所述拍攝圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的拍攝圖像；對(duì)所述預(yù)處理后的拍攝圖像進(jìn)行陰影去除，得到去除陰影后的拍攝圖像；對(duì)所述去除陰...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于BIM/AR融合技術(shù)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(shù)，將模型疊加到現(xiàn)實(shí)空間；增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)交底；動(dòng)態(tài)進(jìn)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(fù)建模，實(shí)現(xiàn)船舶模型與屬性信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像對(duì)比方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，所述方法包括：獲取預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并進(jìn)行量化處理；基于量化處理后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建移動(dòng)終端推理框架，并通過解釋器將量化處理后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型加載至移...
								
            
							
            
							
						
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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(cè)方法研究。基于YOLOv8模型進(jìn)行三階段優(yōu)化，提升其檢測(cè)能力。該方法通過特征增強(qiáng)、融合優(yōu)化與多尺度檢測(cè)架構(gòu)的協(xié)同設(shè)計(jì)，系統(tǒng)提升遙感圖像中建筑物微小損傷的識(shí)別效果。首先，創(chuàng)新設(shè)計(jì)GTCBAM卷...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)屬于計(jì)算機(jī)視覺與竹材力學(xué)性能檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種竹材橫截面特征提取及其竹材力學(xué)性能檢測(cè)系統(tǒng)構(gòu)建，提出了基于機(jī)器視覺的竹材力學(xué)性能無損分級(jí)方法。所述系統(tǒng)由三部分構(gòu)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(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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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(shí)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(jī)模塊，使用格拉姆?施密特正交算法修剪多層感知機(jī)隱藏層中的冗余神經(jīng)元...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供面向違禁品檢測(cè)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(shù)領(lǐng)域，獲取原始X光安檢圖像以及對(duì)應(yīng)的布局條件，經(jīng)擴(kuò)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(kuò)散模型的交叉注意力圖與定位框，經(jīng)分割模型輸出修正后...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于，包括：步驟一，構(gòu)建數(shù)據(jù)集與設(shè)計(jì)檢測(cè)模型；步驟二，開發(fā)多任務(wù)貨箱異常檢測(cè)模型；步驟三，貨箱堆垛檢測(cè)系統(tǒng)搭建與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)。本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比具有以下有益效果：基于光線較暗的情況下，仍能對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及林業(yè)防火技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于云計(jì)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(duì)林區(qū)進(jìn)行空間單元?jiǎng)澐郑{(diào)用每個(gè)空間單元林種類型與密度信息，計(jì)算每個(gè)空間單元的易燃性等級(jí)，生成林區(qū)易燃...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種場(chǎng)景識(shí)別方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)以及產(chǎn)品，涉及智能駕駛技術(shù)領(lǐng)域，方法通過讀取預(yù)先獲取的智能駕駛數(shù)據(jù)集中的若干場(chǎng)景數(shù)據(jù)，所述場(chǎng)景數(shù)據(jù)由若干等時(shí)間間隔的場(chǎng)景數(shù)據(jù)幀組成，所述場(chǎng)景數(shù)據(jù)幀包括場(chǎng)景幀地圖信息和場(chǎng)景幀車輛信息；根據(jù)預(yù)先...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于擴(kuò)散模型和難樣本挖掘的船舶重識(shí)別方法，該方法基于對(duì)源域和目標(biāo)域的聚類分析，構(gòu)建源域與目標(biāo)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(kuò)散模型的偽標(biāo)簽生成與風(fēng)格對(duì)齊方法，生成與目標(biāo)域中原...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于軌道施工安全行為識(shí)別的技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的人員軌道坐臥行為檢測(cè)方法及裝置，其方法包括：基于施工現(xiàn)場(chǎng)的視頻流數(shù)據(jù)獲取圖像數(shù)據(jù)集；利用改進(jìn)的YOLOv8算法對(duì)圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行坐臥目標(biāo)人員檢測(cè)，得到目標(biāo)框及其位置信息；利用...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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