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								      本申請(qǐng)涉及人工智能應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于大語(yǔ)言模型的個(gè)性化飲食建議方法、系統(tǒng)及設(shè)備，所述方法包括：接收用戶輸入的餐食信息，所述餐食信息包括食物圖片或文字描述；對(duì)所述餐食信息進(jìn)行處理，識(shí)別食物種類和數(shù)量；根據(jù)識(shí)別的食物種類和數(shù)量，結(jié)合...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N新生兒急救信息管理方法，包括：針對(duì)初始分塊式二維碼數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，采用分形圖案算法生成核心區(qū)塊與擴(kuò)展區(qū)塊的邊界圖案，標(biāo)記區(qū)塊分界，得到帶圖案標(biāo)記的二維碼圖像；對(duì)帶圖案標(biāo)記的二維碼圖像，采用AES?256算法分別加密核心區(qū)塊和擴(kuò)展區(qū)塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計(jì)算生物學(xué)計(jì)算領(lǐng)域，具體為一種基于本征學(xué)習(xí)的結(jié)直腸癌代謝信息共性分析方法。本發(fā)明方法包括：首先，訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，從結(jié)直腸癌的高分辨率腫瘤空間代謝組學(xué)數(shù)據(jù)集中識(shí)別結(jié)直腸癌的本征代謝物；其次，引入分布選擇機(jī)制和本征學(xué)習(xí)方法，高效篩選...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于訓(xùn)練管理技術(shù)領(lǐng)域，公開了本發(fā)明提供一種基于視覺(jué)分析的武術(shù)器械對(duì)抗訓(xùn)練分析管理系統(tǒng)，通過(guò)動(dòng)作捕捉模塊對(duì)武術(shù)器械對(duì)抗訓(xùn)練過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，獲取全面、準(zhǔn)確的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)發(fā)送給數(shù)據(jù)處理模塊，數(shù)據(jù)處理模塊去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，提取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合動(dòng)態(tài)光譜優(yōu)化與多尺度特征強(qiáng)化的農(nóng)作物遙感分類方法。該方法包括對(duì)多光譜圖像進(jìn)行預(yù)處理，自動(dòng)選擇有效波段組合并生成特化植被指數(shù)，將植被指數(shù)與光學(xué)圖像融合生成融合光譜圖，通過(guò)多尺度特征提取與加權(quán)模塊提取合多尺并融度特征，最終利...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于預(yù)測(cè)點(diǎn)云2D高斯的圖像渲染方法：步驟1，將圖像的點(diǎn)云數(shù)據(jù)輸入到高斯渲染模型；步驟2，高斯渲染模型的二維高斯初始化模塊將點(diǎn)云中的所有點(diǎn)歸一化，并為每個(gè)歸一化的點(diǎn)初始化一個(gè)二維高斯分布；步驟3：高斯渲染模型的局部特征提取模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于點(diǎn)云的行李高度計(jì)算方法、裝置及設(shè)備，包括：通過(guò)3D相機(jī)獲取當(dāng)前場(chǎng)景的場(chǎng)景圖像以及對(duì)應(yīng)所述場(chǎng)景圖像的深度圖像，生成點(diǎn)云數(shù)據(jù)；對(duì)所述場(chǎng)景圖像進(jìn)行目標(biāo)行李檢測(cè)，得到對(duì)應(yīng)目標(biāo)行李的至少一個(gè)行李區(qū)域；對(duì)每一行李區(qū)域的行李上表面進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供大規(guī)模數(shù)據(jù)先驗(yàn)引導(dǎo)光場(chǎng)圖像細(xì)粒度視差估計(jì)方法及裝置，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：確定光場(chǎng)圖像；將所述光場(chǎng)圖像輸入初步視差估計(jì)模型，得到所述初步視差估計(jì)模型輸出的初步視差估計(jì)結(jié)果；將所述光場(chǎng)圖像輸入視覺(jué)深度模型，得到所述視...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于分級(jí)標(biāo)定圖案的多通道圖像對(duì)齊方法，該方法在測(cè)量治具上設(shè)置了一級(jí)與二級(jí)標(biāo)定物，其中，一級(jí)標(biāo)定物為預(yù)設(shè)高精度光刻標(biāo)定板上的點(diǎn)狀圖案，二級(jí)標(biāo)定物為材質(zhì)與被測(cè)物做相近匹配的預(yù)設(shè)低精度的標(biāo)定體。通過(guò)預(yù)掃描的方式可同時(shí)掃到一級(jí)和二級(jí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于Mamba?YOLO的半導(dǎo)體激光器芯片損傷檢測(cè)方法及系統(tǒng)，包括：收集半導(dǎo)體激光器芯片損傷圖像構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；基于Mamba神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和YOLOv8模型構(gòu)建損傷檢測(cè)模型，并對(duì)YOLOv8模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)，更有效地融合不同尺度的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種水下圖像增強(qiáng)方法及計(jì)算機(jī)設(shè)備，其中方法主要是通過(guò)先對(duì)水下原始圖像采用自適應(yīng)色彩補(bǔ)償算法校正色彩，再利用Multiply Contour Bougie(MCB)形態(tài)學(xué)細(xì)節(jié)增強(qiáng)算法增強(qiáng)細(xì)節(jié)，接著運(yùn)用自適應(yīng)伽瑪校正方法實(shí)現(xiàn)全局增強(qiáng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種圖像處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取多張連續(xù)幀圖像，多張連續(xù)幀圖像分別對(duì)應(yīng)不同的曝光狀態(tài)，曝光狀態(tài)包括過(guò)曝狀態(tài)、欠曝狀態(tài)和正常狀態(tài)，對(duì)多張連續(xù)幀圖像進(jìn)行鏡像拓邊處理和配準(zhǔn)處理，得到多張?jiān)紙D像，確定多張?jiān)?..
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)適用于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種訂單預(yù)測(cè)方法、訂單預(yù)測(cè)裝置、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品，該方法包括：確定待測(cè)時(shí)間段所屬的日期類型，所述日期類型包括普通日期和特殊日期，所述特殊日期包括法定節(jié)日和調(diào)休日，所述普通日期為周一至周日中除所述特殊日期...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書實(shí)施例公開了一種混合場(chǎng)景下無(wú)人車的物流任務(wù)管控方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及智慧物流技術(shù)領(lǐng)域，用于解決現(xiàn)有無(wú)人車物流管控不合理的問(wèn)題。方法包括：基于預(yù)置設(shè)備對(duì)當(dāng)前物流空間進(jìn)行掃描建模，分別獲得當(dāng)前物流空間所對(duì)應(yīng)的靜態(tài)層模型與動(dòng)態(tài)層模型；對(duì)齊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供一種污水處理系統(tǒng)、方法及介質(zhì)，屬于污水處理技術(shù)領(lǐng)域。所述系統(tǒng)包括：調(diào)度模塊，被配置為根據(jù)污水處理點(diǎn)的污水處理運(yùn)行數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)污水量，并基于所預(yù)測(cè)的未來(lái)污水量生成調(diào)度指令，其中所述調(diào)度指令用于指示污水處理點(diǎn)的最優(yōu)調(diào)度水量，以使...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明主要依據(jù)電網(wǎng)突發(fā)應(yīng)急事件所需人員、車輛、物資裝備的的資源屬性量化分析，并結(jié)合應(yīng)急事件本身的特征因素，應(yīng)用多層感知機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型解決所需資源種類和數(shù)量的預(yù)測(cè)問(wèn)題。本發(fā)明采用多層感知機(jī)模型，采用了更有效的模型訓(xùn)練和優(yōu)化方法，由于多層感知機(jī)模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)適用于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種接單等待時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品，該方法包括：在第一車輛駛?cè)肽繕?biāo)區(qū)域時(shí)，獲取所述目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的當(dāng)前空車數(shù)量和第一時(shí)間段內(nèi)已產(chǎn)生訂單數(shù)量，所述第一時(shí)間段為當(dāng)前時(shí)刻所在時(shí)間段，所述第一車輛為用...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種車輛出行的智能預(yù)約方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括：用戶客戶端接收駕駛用戶輸入的出行計(jì)劃語(yǔ)句，并將識(shí)別到的出行需求發(fā)送給車聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)；車聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)從目標(biāo)車輛獲取車輛狀態(tài)，并結(jié)合出行需求輸入至指令預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)得到包含多個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種迭代生成式多模態(tài)思維鏈推理方法、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，方法包括：獲取初始輸入數(shù)據(jù)，并通過(guò)多模態(tài)大語(yǔ)言模型對(duì)初始輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行推理，得到文本推理結(jié)果和中間推理提示；利用多模態(tài)大語(yǔ)言模型對(duì)文本推理結(jié)果和中間...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實(shí)施例公開了一種動(dòng)態(tài)融合的多模態(tài)知識(shí)圖譜表示學(xué)習(xí)方法。該方法的一具體實(shí)施方式包括：通過(guò)圖注意力網(wǎng)絡(luò)層，分別提取特征交互圖中文本特征向量的文本注意力系數(shù)與圖像注意力系數(shù)集；將特征交互圖、文本注意力系數(shù)與圖像注意力系數(shù)集輸入至相關(guān)聯(lián)的門...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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