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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)合固體的應(yīng)力參數(shù)預(yù)測(cè)方法，該方法包括：獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在訓(xùn)練集上的當(dāng)前損失值；當(dāng)前損失值小于預(yù)設(shè)損失值時(shí)，保存訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；獲取訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在測(cè)試集上的當(dāng)前絕對(duì)百分比誤差、當(dāng)前均方根誤差和當(dāng)前決定...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及一種圖像顯示方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)與電子設(shè)備，涉及電子技術(shù)領(lǐng)域。包括：響應(yīng)于對(duì)無(wú)限區(qū)域中的矢量圖的圖像切換操作，對(duì)所述矢量圖對(duì)應(yīng)的第一矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到經(jīng)過(guò)所述圖像切換操作之后的第二矢量數(shù)據(jù)；所述無(wú)限區(qū)域包括屏幕顯示區(qū)域與所述屏...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種負(fù)荷建模方法、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，電子設(shè)備獲取用電設(shè)施的歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)，可視化歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)得到負(fù)荷曲線，該負(fù)荷曲線用于指示用電設(shè)施的負(fù)荷和時(shí)間之間的關(guān)系。之后，電子設(shè)備劃分負(fù)荷曲線得到多個(gè)周期曲線，并根據(jù)多個(gè)周期曲線建立用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及專家反饋驅(qū)動(dòng)的政府采購(gòu)智能輔助評(píng)標(biāo)系統(tǒng)，包括：招標(biāo)文件分析模塊；投標(biāo)文件處理模塊；專家評(píng)審注釋模塊；以及評(píng)審模型及其優(yōu)化模塊；招標(biāo)文件分析模塊、投標(biāo)文件處理模塊、專家評(píng)審注釋模塊、評(píng)審模型及其優(yōu)化模塊之間的數(shù)據(jù)互通。著重強(qiáng)化專家評(píng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于Stein變分推理的圖像重建方法和裝置。本方法為：1)設(shè)置i＝N，預(yù)先確定一組數(shù)
							  2025-09-30
							
            
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種基于毫米波雷達(dá)的無(wú)線非模態(tài)感知方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。涉及毫米波雷達(dá)感知領(lǐng)域，該方法包括：通過(guò)毫米波雷達(dá)獲取目標(biāo)點(diǎn)云，作為無(wú)線非模態(tài)感知的采集方式，目標(biāo)點(diǎn)云對(duì)檢測(cè)對(duì)象的成像不全；確定目標(biāo)點(diǎn)云的幾何特征；依據(jù)目標(biāo)點(diǎn)云的多視角...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于Retinex理論的低光照?qǐng)D像增強(qiáng)方法，隸屬低光照?qǐng)D像增強(qiáng)領(lǐng)域。該方法以Retinex理論為依托，展開(kāi)三方面創(chuàng)新：搭建雙分支分解網(wǎng)絡(luò)DecomNet，實(shí)現(xiàn)光照與反射分量的精準(zhǔn)解耦；引入擴(kuò)散模型為反射分量去噪，并借助自約束一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)信息技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種三維空間模型的多人協(xié)同在線編輯方法及系統(tǒng)，客戶端操作指令通過(guò)邊緣節(jié)點(diǎn)預(yù)處理后上傳至服務(wù)器，服務(wù)器實(shí)時(shí)廣播更新至所有客戶端，基于用戶歷史行為數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，預(yù)測(cè)沖突概率并自動(dòng)調(diào)整模型參數(shù)根據(jù)用戶角...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種游戲高度圖生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：獲取游戲地圖中待采樣物體的三維模型，基于預(yù)設(shè)部件拆分規(guī)則進(jìn)行部件拆分；獲取每個(gè)部件對(duì)應(yīng)的三維參數(shù)，基于三維參數(shù)確定每個(gè)部件的復(fù)雜度；基于復(fù)雜度和預(yù)設(shè)復(fù)雜度與采樣精度關(guān)聯(lián)關(guān)系，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于地面激光雷達(dá)點(diǎn)云的樹(shù)木三維重建方法，包括以下步驟，將單株點(diǎn)云數(shù)據(jù)利用希爾伯特曲線進(jìn)行下采樣和降噪的預(yù)處理；對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)采用LeWoS模型進(jìn)行枝葉分離，提取清晰的樹(shù)干點(diǎn)云；基于所述樹(shù)干點(diǎn)云使用語(yǔ)義拉普拉斯收縮算法提取樹(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種掃描方法、裝置、激光掃描儀、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于三維掃描技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取激光掃描儀對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行掃描得到的掃描數(shù)據(jù)；掃描數(shù)據(jù)包括掃描點(diǎn)的坐標(biāo)信息和灰度信息；根據(jù)掃描點(diǎn)的坐標(biāo)信息生成目標(biāo)物體的三維模型；根據(jù)掃描點(diǎn)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供三維場(chǎng)景建模方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域。該方法獲取遙感圖像和多個(gè)視角的圖像幀，根據(jù)遙感圖像的標(biāo)注文件，并對(duì)標(biāo)注文件進(jìn)行數(shù)據(jù)提取得到語(yǔ)言序列數(shù)據(jù)，將遙感圖像和標(biāo)注文件輸入特征提取模型進(jìn)行特征提取得到二維...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工程測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種三維激光掃描土方平衡的可視化測(cè)量方法及裝置，方法包括：獲取建筑信息模型，并利用增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)處理建筑信息模型，得到建筑信息模型對(duì)應(yīng)的地下模型；捕捉地下模型的多個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，并根據(jù)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)確定待施工現(xiàn)場(chǎng)中對(duì)應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了融合多模態(tài)圖像的宮頸癌近距離放療高危靶區(qū)勾畫(huà)方法，包括以下步驟：收集宮頸癌近距離放療患者在放療前掃描的MRI圖像和放療時(shí)的CT圖像及其標(biāo)注數(shù)據(jù)；將放療前掃描的MRI圖像和放療時(shí)的CT圖像進(jìn)行預(yù)處理，并將標(biāo)注數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為三維標(biāo)簽圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種路側(cè)視角下基于端到端深度學(xué)習(xí)的車輛變道壓線檢測(cè)方法，包括采集路側(cè)相機(jī)圖像，提取圖像中的所有車輛目標(biāo)和對(duì)應(yīng)的像素坐標(biāo)；根據(jù)車輛和車道線的位置信息，將車輛圖像與車道線掩碼疊加，生成車輛和車道線的融合特征；將融合特征進(jìn)行壓線分類，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及光儲(chǔ)管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集組件生成方法、介質(zhì)、產(chǎn)品及設(shè)備。上述數(shù)據(jù)收集組件生成方法首先采集作為被管理對(duì)象的光伏系統(tǒng)的配置信息圖片，配置信息圖片中包含有光儲(chǔ)管理系統(tǒng)的配置信息；然后根據(jù)配置信息圖片識(shí)別出配置信息特征值；最后檢查配置信息的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于安全監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于生物特征的融合識(shí)別系統(tǒng)。本發(fā)明通過(guò)多模態(tài)數(shù)據(jù)采集，將至少兩種單一生物特征識(shí)別模塊用以整個(gè)系統(tǒng)的不同維度身份識(shí)別；然后將各單一生物特征識(shí)別模塊的不同維度識(shí)別結(jié)果，以識(shí)別精度高低進(jìn)行權(quán)重分配后融合，再...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于安全監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種多生物特征與特設(shè)特征的融合識(shí)別系統(tǒng)。本發(fā)明通過(guò)多模態(tài)數(shù)據(jù)采集，將多種單一生物特征以及特設(shè)特征用以整個(gè)系統(tǒng)的不同維度身份識(shí)別；然后將識(shí)別模塊的各維度識(shí)別結(jié)果，進(jìn)行權(quán)重分配后融合，再完成最終的身份匹配認(rèn)定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于安全監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種自更新的多特征融合識(shí)別系統(tǒng)。本發(fā)明通過(guò)多模態(tài)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)分區(qū)采集，將多種生物特征識(shí)別技術(shù)與隨機(jī)指令識(shí)別進(jìn)行權(quán)重分配后融合用以整個(gè)系統(tǒng)的不同維度身份識(shí)別；隨機(jī)安全密碼基于密碼學(xué)的跨學(xué)科引入，具有主觀隨機(jī)性。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于SNP標(biāo)記的水稻抗病性狀全基因組關(guān)聯(lián)分析方法，涉及生物技術(shù)領(lǐng)域，其特征在于，包括以下步驟：選取具有代表性遺傳重組群體，對(duì)群體進(jìn)行高密度SNP基因分型，并結(jié)合重組事件定位與連鎖分析，獲取反映不同基因組片段重組頻率的遺傳參數(shù)；在...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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