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								      本發(fā)明屬于水質(zhì)檢測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于格拉姆角場圖像的水質(zhì)監(jiān)測方法及裝置，包括：獲取待監(jiān)測水體的吸光度曲線數(shù)據(jù)，通過格拉姆角場將吸光度曲線數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)閳D像數(shù)據(jù)；將圖像數(shù)據(jù)輸入預(yù)訓(xùn)練的水質(zhì)監(jiān)測模型，通過水質(zhì)監(jiān)測模型執(zhí)行如下步驟：提取圖像數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于三胞胎寬度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測方法，包括：S1、圖像預(yù)處理；S2、提取特征；S3、圖像轉(zhuǎn)化；S4、圖像融合及數(shù)據(jù)增強(qiáng)；S5、YOLOV5模型訓(xùn)練及檢測。本發(fā)明提供一種基于三胞胎寬度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測方法，將寬度學(xué)習(xí)系統(tǒng)作為...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N簽名圖像生成方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，屬于人工智能領(lǐng)域。該簽名圖像生成方法包括：獲取初始簽名圖像；根據(jù)所述初始簽名圖像的像素大小，生成包含遮擋區(qū)域的目標(biāo)遮罩圖像；基于所述目標(biāo)遮罩圖像對所述初始簽名圖像進(jìn)行擦除...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種光子計(jì)數(shù)CT成像方法、裝置及光子計(jì)數(shù)CT系統(tǒng)，方法包括：獲取實(shí)時(shí)圖像對應(yīng)多個(gè)目標(biāo)能量段的融合規(guī)則；根據(jù)融合規(guī)則，對多能譜原始數(shù)據(jù)中多個(gè)目標(biāo)能量段的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，獲得處理數(shù)據(jù)；多能譜原始數(shù)據(jù)包括多個(gè)目標(biāo)能量段的數(shù)據(jù)；將處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于視覺的港機(jī)設(shè)備移動(dòng)距離檢測方法及系統(tǒng)，涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，該方法通過在龍門吊兩側(cè)對稱部署工業(yè)相機(jī)組，通過多光譜成像模塊實(shí)時(shí)采集地面標(biāo)識圖像；基于標(biāo)定板計(jì)算徑向和切向的畸變系數(shù)，建立貝位號與圖像坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換映射關(guān)系，結(jié)合GP...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種感知一致的水下圖像增強(qiáng)方法，涉及圖像增強(qiáng)的技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：首先，對原始圖像進(jìn)行雙通道顏色補(bǔ)償、白平衡校正與直方圖對比度增強(qiáng)，獲取顏色增強(qiáng)圖像；其次，對其亮度通道進(jìn)行中值濾波與伽馬校正，生成多曝光圖像序列；再提取各曝光圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實(shí)施例公開了一種用于嵌入水印的方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備，該方法首先從第一目標(biāo)圖像中獲取待嵌入水印的第一圖像塊，并在所述第一圖像塊中添加不可見錨點(diǎn)，之后將所述第一圖像塊和待嵌入的第一水印信息輸入可逆神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正向過程，獲得已嵌入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于保險(xiǎn)業(yè)務(wù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的策略制定方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括：獲取報(bào)價(jià)系統(tǒng)中的預(yù)設(shè)客戶數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)市場數(shù)據(jù)；將預(yù)設(shè)市場數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)客戶數(shù)據(jù)組成狀態(tài)數(shù)據(jù)，將狀態(tài)數(shù)據(jù)、動(dòng)作數(shù)據(jù)、獎(jiǎng)勵(lì)數(shù)據(jù)組...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于配置化BOM的零件清單自動(dòng)校核方法，包含如下步驟：在步驟S1中，根據(jù)零件功能結(jié)構(gòu)構(gòu)建基本號數(shù)據(jù)庫，并根據(jù)基本號數(shù)據(jù)庫形成標(biāo)準(zhǔn)零件號；按照功能結(jié)構(gòu)劃分若干功能模塊并分別賦予基本號，標(biāo)準(zhǔn)零件號的中綴為零件所屬功能模塊的基本號...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于交通領(lǐng)域，提供一種基于NSGA?Ⅱ和α?條件詞典的多目標(biāo)內(nèi)陸港區(qū)位選擇方法，包括：分析內(nèi)陸港選址的影響因素，構(gòu)建多樞紐軸輻射式網(wǎng)絡(luò)；針對內(nèi)陸港選址提出基本假設(shè)；以最小化總成本、最大化公鐵聯(lián)運(yùn)比例和最小化碳排放量為目標(biāo)，構(gòu)建混合整數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于任務(wù)池權(quán)重的任務(wù)分配方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，基于當(dāng)前分配任務(wù)的任務(wù)類型，確定至少一個(gè)任務(wù)池因子，實(shí)現(xiàn)對當(dāng)前分配任務(wù)的處理需求的解析和分類識別。劃分不同優(yōu)先級的任務(wù)池，每個(gè)任務(wù)池中的任務(wù)池因子相同，確保...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆礋o人機(jī)設(shè)備發(fā)射覆蓋范圍評估方法。本發(fā)明通過電磁傳播經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停⒔Y(jié)合由改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法確定的建筑物修正項(xiàng)系數(shù)，來評估反無人機(jī)設(shè)備的發(fā)射覆蓋范圍，其包括：首先，通過CW測試獲取原始數(shù)據(jù)集；其次，對采集到的反無...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種大斷面高陡坡斜井全工序集成施工智能臺車的安全性能分析的方法，包括：步驟1：對臺車載荷計(jì)算；步驟2：對臺車進(jìn)行有限元分析；步驟3：對臺車安全性計(jì)算與復(fù)核；將臺車分成：針梁模塊、內(nèi)框模塊、模板模塊、斜撐模塊、穩(wěn)定桿構(gòu)件、銷軸構(gòu)件...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種高擬真的水面自主船舶虛擬測試仿真方法，包括：對海上水面自主船舶進(jìn)行運(yùn)動(dòng)模擬：通過UE5設(shè)計(jì)高細(xì)膩度的欠驅(qū)集裝箱船賽博孿生體，結(jié)合分離MMG思想，建立六自由度集裝箱船的運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)模型，基于PhysX引擎，實(shí)現(xiàn)精確的受力模擬和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種光伏水下航行器外形參數(shù)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，用于水下航行器設(shè)計(jì)領(lǐng)域，該方法包括：對水下航行器外形設(shè)計(jì)參數(shù)抽樣，形成初始樣本庫；基于樣本庫構(gòu)建參數(shù)化模型；通過CFD求解器對參數(shù)化模型進(jìn)行仿真；根據(jù)樣本庫構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)代理模型；通過ISI...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請一些實(shí)施例提供一種服務(wù)器、顯示設(shè)備和語音回復(fù)方法。顯示設(shè)備將語音指令和用戶的多模態(tài)生理數(shù)據(jù)發(fā)送至服務(wù)器，服務(wù)器對多模態(tài)生理數(shù)據(jù)執(zhí)行情感分析處理，以獲取多模態(tài)情感數(shù)據(jù)并生成待分析數(shù)據(jù)。服務(wù)器通過情感意圖解析大模型對待分析數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)容分析...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于腦電信號分類技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種微弱非對稱性視覺刺激的腦電信號分類模型的訓(xùn)練方法及應(yīng)用。訓(xùn)練方法包括：基于原始信號獲取頻域正頻率信號數(shù)據(jù)集并劃分為訓(xùn)練集、測試集和驗(yàn)證集；構(gòu)建腦電信號分類模型，初始化可傳播梯度的模態(tài)分解矩陣；對模型的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N烹飪提示方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，應(yīng)用于烹飪場景，該方法包括：獲取臺面溫場圖像數(shù)據(jù)和臺面溫度矩陣數(shù)據(jù)；并分別對臺面溫場圖像數(shù)據(jù)和臺面溫度矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到食材特征信息和溫場特征信息；將烹飪...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的無線信號自動(dòng)調(diào)制識別方法；該方法包括：首先，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN對輸入信號進(jìn)行初步特征提取，生成多尺度的特征表示；隨后，通過自注意力SA機(jī)制對提取的特征進(jìn)行動(dòng)態(tài)權(quán)重分配，增強(qiáng)信號的全局特征表示能力；然后，利用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了火電機(jī)組干濕態(tài)轉(zhuǎn)換點(diǎn)的判別方法，通過火電機(jī)組現(xiàn)有的運(yùn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練深度嵌入聚類模型和機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)特征預(yù)測模型，其中深度嵌入聚類模型可以通過機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)判斷干濕態(tài)轉(zhuǎn)換點(diǎn)，而機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)特征預(yù)測模型可以依據(jù)現(xiàn)有機(jī)組的運(yùn)行數(shù)據(jù)和歷史運(yùn)行數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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