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								      本申請涉及燃氣安全監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于用戶特征分析的燃氣安全知識精準推送方法及系統(tǒng)。該方法包括：通過實時采集燃氣數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，結(jié)合用戶屬性生成時空對齊的實時數(shù)據(jù)流，采用動態(tài)時間規(guī)整算法對歷史數(shù)據(jù)流劃分用戶用氣場景，基于用戶用氣場景和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多步回報A3C強化學習的多目標梯級水電站優(yōu)化調(diào)度方法與系統(tǒng)，以水位偏差最小化、發(fā)電效益最大化、防洪安全與生態(tài)保護為協(xié)同優(yōu)化目標，構(gòu)建動態(tài)權(quán)重可調(diào)的多目標獎勵函數(shù)；采用未來多步累積獎勵作為改進A3C強化學習的回報，通過未來多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于標準化病人問診訓練的考評方法，屬于醫(yī)學教育技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：實時獲取訓練者或考核者與標準化病人之間的問診交互信息；基于多模態(tài)分析模型對問診交互信息進行識別和分析，生成交互特征數(shù)據(jù)；通過生成式AI模型動態(tài)生成實時病例...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及倉儲運輸控制的技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種倉儲物流中心運輸控制系統(tǒng)，包括，動態(tài)路徑規(guī)劃模塊，基于采集的實時物流設備狀態(tài)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，通過生成動態(tài)路徑，并接收設備執(zhí)行層的反饋信號進行實時修正；以及，模塊化控制架構(gòu)，利用信號傳輸實現(xiàn)任務調(diào)度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N用于軌道車輛運維檢修的全周期管控系統(tǒng)和方法，涉及軌道車輛設備檢修管理技術(shù)領(lǐng)域。該系統(tǒng)包括：檢修計劃管理模塊，用于根據(jù)軌道車輛運營數(shù)據(jù)和歷史檢修數(shù)據(jù)，確定車輛檢修計劃；檢修調(diào)度管理模塊，用于根據(jù)車輛檢修計劃，確定檢修需求單；檢修...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種鞋服通用大模型反饋關(guān)聯(lián)訓練方法及系統(tǒng)，其中，所述方法包括：采集用戶在網(wǎng)站上的多種數(shù)據(jù)模態(tài)的相關(guān)鞋服信息，對每種數(shù)據(jù)模態(tài)的鞋服信息進行對應的數(shù)據(jù)預處理；對預處理后的多種數(shù)據(jù)模態(tài)的相關(guān)鞋服信息提取顯式特征和隱式特征，將提取的商品...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種信貸評級模型的確定方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域。其中，該方法包括：確定用戶的歷史信貸數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征；基于數(shù)據(jù)特征和大數(shù)據(jù)計算框架對Apriori算法進行優(yōu)化，得到目標Apriori算法；基于目標Apri...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于精英反向?qū)W習的白鯊優(yōu)化算法的用戶確定方法及介質(zhì)。通過實時獲取并根據(jù)當前用戶描述信息，生成當前適應度評價值；通過Chebyshev混沌映射方法，對基于白鯊優(yōu)化算法得到的隨機種群位置樣本進行初始化處理，得到隨機種群位置映射樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供金融產(chǎn)品推薦方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，通過獲取包含多種金融產(chǎn)品的歷史數(shù)據(jù)流，對歷史數(shù)據(jù)流進行預處理，基于處理后數(shù)據(jù)集提取金融產(chǎn)品特征，構(gòu)建特征矩陣，將該特征矩陣輸入訓練完成的預測模型，得到所述金融產(chǎn)品的收益?風險預測結(jié)果。基于收...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的智慧園區(qū)安防控制方法及系統(tǒng)，屬于園區(qū)安防的技術(shù)領(lǐng)域，該智慧園區(qū)安防控制方法包括：接收園區(qū)內(nèi)目標區(qū)域的預約信息，生成目標區(qū)域的臨時權(quán)限集；在目標人員到達園區(qū)入口閘機處時，抓取目標人員的多模態(tài)特征作為臨時權(quán)限集...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種攝像頭參數(shù)的標定方法和標定裝置、計算機可讀存儲介質(zhì)、車輛，所述方法包括：采集至少一個攝像頭拍攝的棋盤格圖像，并基于邊緣檢測算法提取棋盤格圖像中的線條輪廓；在線條輪廓中，基于Hough變換或LSD算法檢測直線段，并基于最小二乘...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于點云數(shù)據(jù)的輸電線路三維建模生成方法，包括：進行點云數(shù)據(jù)采集并進行預處理；進行點云分割和特征提取，提取出輸電線路的關(guān)鍵特征；對每個結(jié)構(gòu)單元進行建模；對三維模型進行修復與優(yōu)化；將優(yōu)化后的模型與實際測量數(shù)據(jù)進行對比，驗證模型的精...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于改進型參數(shù)自適應快速位姿優(yōu)化算法的植株三維高斯表型提取方法，首先利用相機系統(tǒng)獲取植株的多視圖圖像序列，利用全局自適應快速位姿優(yōu)化算法估計相機位姿，然后生成場景的稀疏三維點云，可以有效消除農(nóng)業(yè)場景中的位姿估計誤差，避免傳統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于大語言模型的多模態(tài)人體動作生成方法，基于3D動作數(shù)據(jù)提取結(jié)構(gòu)化特征，結(jié)合大語言模型生成身體部位級原子語義描述，構(gòu)建包含文本、語音、音樂的多模態(tài)對齊數(shù)據(jù)集；將全身動作按部位解耦，采用獨立向量量化編碼器進行殘差量化，生成與細粒度文本強關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的三維重建方法及系統(tǒng)，屬于計算機視覺與深度學習技術(shù)領(lǐng)域。針對現(xiàn)有神經(jīng)隱式方法在弱紋理區(qū)域和非朗伯表面重建結(jié)果差；傳統(tǒng)幾何監(jiān)督依賴噪聲數(shù)據(jù)，導致表面不完整；優(yōu)化過程中全局與局部特征融合效率低等問題，通過利用相機獲取...
								
            
							
            
							
						
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								      基于RGB圖像和點云數(shù)據(jù)的紙箱垛識別定位方法及抓取點確定方法，屬于機器視覺領(lǐng)域。解決了現(xiàn)有貨物的三維空間位置解析的準確性差及對紙箱抓取存在穩(wěn)定性和準確性差的問題，本發(fā)明使用RGB圖像和點云數(shù)據(jù)為輸入，充分利用RGB圖像提供的紙箱垛表面特征信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于選擇性狀態(tài)空間和邊緣感知增強的遙感弱目標檢測方法，步驟為獲取遙感圖像數(shù)據(jù)集，構(gòu)建弱目標檢測模型包括依次連接的主干網(wǎng)絡、采用PAFPN結(jié)構(gòu)的頸部網(wǎng)絡和頭部網(wǎng)絡；在主干網(wǎng)絡基于堆疊的GLBlock進行全局特征和局部特征提取，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于內(nèi)參分解和神經(jīng)渲染的域泛化語義分割方法及裝置，所述方法包括：建立雙向轉(zhuǎn)換模型，雙向轉(zhuǎn)換模型包括內(nèi)參分解子模型和神經(jīng)渲染子模型，訓練內(nèi)參分解子模型和神經(jīng)渲染子模型；通過內(nèi)參分解子模型對源域合成圖像進行解耦得到源域合成圖像的屬性...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種物體的渲染方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質(zhì)，該方法包括：利用投影儀攜帶的拍攝裝置，拍攝待渲染物體的照片；對照片中的待渲染物體進行語義分割，得到待渲染物體的輪廓坐標信息；根據(jù)待渲染物體的輪廓坐標信息，創(chuàng)建多個目標...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種人工智能模型訓練系統(tǒng)及方法，其中一種人工智能模型訓練方法，包括以下步驟：S1、數(shù)據(jù)采集與預處理，S2、模型構(gòu)建，S3、模型訓練，S4、模型評估與調(diào)整。其中一種人工智能模型訓練系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集與預處理模塊、模型構(gòu)建模塊、訓練...
								
            
							
            
							
						
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