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								      本發(fā)明屬于印刷電路板表面缺陷檢測(cè)相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，其公開(kāi)了一種PCB表面微小缺陷檢測(cè)模型的構(gòu)建方法及其應(yīng)用與設(shè)備，構(gòu)建步驟為：(1)基于將大圖分割為小圖的方式對(duì)包含微小缺陷標(biāo)注的實(shí)際采集PCB數(shù)據(jù)集內(nèi)的PCB原圖進(jìn)行分割，分割得到的圖像組成微小...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種傳統(tǒng)聚落三維景觀破碎度的測(cè)度方法，該方法包括下述步驟：獲取傳統(tǒng)聚落矢量化地形圖；基于傳統(tǒng)聚落三維空間解構(gòu)簡(jiǎn)圖識(shí)別三維景觀破碎化評(píng)價(jià)的物項(xiàng)，包括建筑斑塊、公共空間斑塊和生態(tài)斑塊，根據(jù)聚落空間要素的景觀類(lèi)型評(píng)價(jià)依據(jù)，記錄傳統(tǒng)聚落...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于雙網(wǎng)絡(luò)協(xié)同的半監(jiān)督深度學(xué)習(xí)圖像復(fù)原增強(qiáng)方法。該方法包括：構(gòu)建雙任務(wù)分支圖像復(fù)原網(wǎng)絡(luò)，采用教師?學(xué)生半監(jiān)督訓(xùn)練模式訓(xùn)練雙任務(wù)分支圖像復(fù)原網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練好的雙任務(wù)分支圖像復(fù)原網(wǎng)絡(luò)中的復(fù)原分支對(duì)待復(fù)原的圖像進(jìn)行特征提取和復(fù)原增強(qiáng)處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其是指一種空間幾何分布約束下的點(diǎn)云任意倍率上采樣方法及系統(tǒng)。所述方法包括：對(duì)獲取的激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)插值，根據(jù)插值后的點(diǎn)云中各點(diǎn)周?chē)目臻g幾何分布計(jì)算局部得分，進(jìn)而篩除其中得分低于閾值的異常插值點(diǎn)，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于電商大數(shù)據(jù)的智能稅務(wù)稽查方法、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括：對(duì)平臺(tái)電商公開(kāi)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，以得到電商網(wǎng)店公開(kāi)數(shù)據(jù)；其中，電商網(wǎng)店公開(kāi)數(shù)據(jù)包括：原始商品信息、經(jīng)營(yíng)主體數(shù)據(jù)、企業(yè)銷(xiāo)售數(shù)據(jù)；對(duì)原始商品信息進(jìn)行銷(xiāo)售參數(shù)分析，以得到商...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于智能廣告推送技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于用戶畫(huà)像的廣告推送方法及系統(tǒng)，所述方法包括：在檢測(cè)到當(dāng)前用戶進(jìn)入指定應(yīng)用界面后，判斷首展廣告是否屬于高信息負(fù)荷廣告，若是，則獲取首展廣告的廣告推薦權(quán)重、當(dāng)前用戶的可穿戴設(shè)備監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)以及指定應(yīng)用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及生產(chǎn)線布局技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的生產(chǎn)線布局優(yōu)化方法，該方法包括基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，采用有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建生產(chǎn)線的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；基于模塊度優(yōu)化的凝聚式層次聚類(lèi)算法，將拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中節(jié)點(diǎn)進(jìn)行社區(qū)劃分，獲取多個(gè)社區(qū)；基于MAP...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的客戶訴求與停電事件關(guān)聯(lián)分析方法，包括以下步驟：收集并預(yù)處理客戶訴求數(shù)據(jù)、停電事件數(shù)據(jù)、電力設(shè)備信息及電網(wǎng)拓?fù)鋽?shù)據(jù)；構(gòu)建圖結(jié)構(gòu)；構(gòu)建圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；將圖結(jié)構(gòu)輸入圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練；收集實(shí)時(shí)的客戶訴求數(shù)據(jù)和停...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多源數(shù)據(jù)挖掘與閾值效應(yīng)的綜合性城市韌性調(diào)控方法，包括：通過(guò)搜集的城市韌性影響因素?cái)?shù)據(jù)，完成城市韌性評(píng)估，分析得出城市韌性不均衡分布發(fā)展的薄弱地區(qū)；通過(guò)分析城市基本調(diào)控要素的內(nèi)在特性，構(gòu)建一種測(cè)算城市韌性關(guān)鍵影響因素的方法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于IMSSA?NARX的養(yǎng)殖水質(zhì)預(yù)測(cè)方法。采集養(yǎng)殖水質(zhì)參數(shù)，建立數(shù)據(jù)集，完成預(yù)處理；通過(guò)在原始Tent的混沌方程上引入多位控制參數(shù)，實(shí)現(xiàn)改進(jìn)Tent的混沌映射；通過(guò)將樽海鞘群算法與改進(jìn)Tent混沌映射進(jìn)行結(jié)合，實(shí)現(xiàn)改進(jìn)樽海...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種ArUco二維碼角點(diǎn)識(shí)別方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及二維碼角點(diǎn)識(shí)別領(lǐng)域，該方法包括：構(gòu)建多個(gè)預(yù)設(shè)卷積核尺寸下的L型卷積算子集合；L型卷積算子集合包括一個(gè)基礎(chǔ)L型卷積算子以及多個(gè)變形L型卷積算子；所述基礎(chǔ)L型卷積算子為算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種融合空間和頻率特征的數(shù)字單詞脈沖編碼方法(DWSFE)及系統(tǒng)，用于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN)的文本信息處理。該方法包括：基于神經(jīng)科學(xué)大腦皮層語(yǔ)義分區(qū)原理構(gòu)建間隔語(yǔ)義劃分向量編碼(SSPE)和連續(xù)語(yǔ)義劃分向量編碼(CSPE)兩種詞...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于大模型的文本結(jié)構(gòu)化信息生成方法；該方法包括：準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集并對(duì)第一大模型進(jìn)行微調(diào)，生成結(jié)構(gòu)化模式；準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集的方式包括人機(jī)結(jié)合方式與大模型反向生成文本方式；引入RAG機(jī)制對(duì)第一大模型生成的結(jié)構(gòu)化模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種動(dòng)葉可調(diào)式軸流風(fēng)機(jī)喘振預(yù)警方法及系統(tǒng)，屬于風(fēng)機(jī)喘振預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，用于解決目前的喘振預(yù)警方法的前瞻性較弱，對(duì)工作人員經(jīng)驗(yàn)的依賴(lài)較高，無(wú)法適應(yīng)當(dāng)前科技高速發(fā)展環(huán)境下大型工廠的全智能化、全自動(dòng)化需求的技術(shù)問(wèn)題。方法包括：構(gòu)建動(dòng)葉可...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，其公開(kāi)了一種多向等截面特征并行驅(qū)動(dòng)的三維結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化方法，步驟為：（1）針對(duì)待優(yōu)化結(jié)構(gòu)的各個(gè)等截面拉伸或掃略方向，在對(duì)應(yīng)的二維截面內(nèi)定義均勻分布的單向設(shè)計(jì)變量，單向設(shè)計(jì)變量依次經(jīng)分組降維圓柱濾波器進(jìn)行密度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種復(fù)合切割裝置混氣嘴的自動(dòng)優(yōu)化方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。該方法通過(guò)對(duì)切割頭氣路模型的流體分析，形成流場(chǎng)模型，再結(jié)合模擬輸入計(jì)算輸出的方式來(lái)確定混氣配比的結(jié)果，從而以兩次輸入氣壓差異下混氣配比的差異最小為目標(biāo)來(lái)自動(dòng)調(diào)整混氣嘴尺寸和相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于MIC復(fù)雜機(jī)電管綜的施工方法，屬于建筑機(jī)電安裝技術(shù)領(lǐng)域，包括S1.前期準(zhǔn)備與BIM深化設(shè)計(jì)；(1)圖紙準(zhǔn)備與現(xiàn)場(chǎng)勘察；(2)分析機(jī)電設(shè)備與管線；初步確定機(jī)電設(shè)備與管線的選型與數(shù)量；(3)機(jī)械通風(fēng)需求分析；初步確定機(jī)械通風(fēng)設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及訪問(wèn)控制技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種云環(huán)境下大數(shù)據(jù)隱私保護(hù)系統(tǒng)；包括數(shù)據(jù)輸入接口單元、自適應(yīng)加密存儲(chǔ)單元、智能訪問(wèn)控制單元、協(xié)同隱私計(jì)算單元，其中：數(shù)據(jù)輸入接口單元：用于負(fù)責(zé)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化接入，并通過(guò)規(guī)則引擎實(shí)時(shí)脫敏和差分隱私噪聲注...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度變換低秩張量恢復(fù)的北斗時(shí)空數(shù)據(jù)填補(bǔ)方法，涉及時(shí)空大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明將基于迭代優(yōu)化算法的變換低秩張量恢復(fù)步驟進(jìn)行簡(jiǎn)化和提取，借鑒深度展開(kāi)網(wǎng)絡(luò)的思想，將迭代優(yōu)化過(guò)程展開(kāi)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)層，并通過(guò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種幾何形狀擬合算法精度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建方法，其特征在于，包括以下步驟：輸入幾何形狀的離散坐標(biāo)點(diǎn)集，輸出表征各幾何形狀的一組擬合特征參數(shù)；對(duì)輸入的離散坐標(biāo)點(diǎn)集，使用對(duì)應(yīng)形狀的標(biāo)準(zhǔn)擬合程序進(jìn)行處理，輸出表征該形狀的一組參考特征參...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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