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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種低碳生產(chǎn)數(shù)據(jù)的優(yōu)化方法、設(shè)備及介質(zhì)，包括以下步驟：S1：采集目標(biāo)數(shù)據(jù)中心所在區(qū)域的實(shí)時(shí)電網(wǎng)碳排放強(qiáng)度值；S2：將實(shí)時(shí)電網(wǎng)碳排放強(qiáng)度值與預(yù)設(shè)碳強(qiáng)度閾值進(jìn)行比較，當(dāng)超過閾值時(shí)，輸出最大精度降級(jí)級(jí)別；S3：...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于碳足跡與車網(wǎng)互動(dòng)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于V2G的車網(wǎng)互動(dòng)過程碳足跡核算方法，所述方法包括：電網(wǎng)輸送、V2G充電樁充電轉(zhuǎn)換、V2G車輛電池儲(chǔ)能、V2G充電樁放電轉(zhuǎn)換階段傳輸和損耗的電能的計(jì)算，以及在碳足跡評(píng)估階段中，發(fā)電廠發(fā)出單位...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于半不變量法的變電站全生命周期碳排放評(píng)價(jià)方法，屬于電力系統(tǒng)碳排放評(píng)估領(lǐng)域，包括：S1、變電站全生命周期碳排放不確定性量化模型構(gòu)建：建立變電站全生命周期碳排放數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)矩陣，利用Beta函數(shù)建立不確定性量化模型；S2、基于半...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于自然語言處理與檢索增強(qiáng)的會(huì)議管理方法及系統(tǒng)，屬于會(huì)議管理的技術(shù)領(lǐng)域，方法包括基于關(guān)鍵參數(shù)輸出會(huì)議預(yù)定結(jié)果；若預(yù)定成功，獲取會(huì)議過程中的音頻流數(shù)據(jù)，對(duì)音頻流數(shù)據(jù)進(jìn)行語音分段、初始聲紋提取與初始聚類，以輸出原始語音片段與說話...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于大語言模型外掛知識(shí)庫的維修備件預(yù)測(cè)系統(tǒng)，對(duì)歷史工單進(jìn)行信息數(shù)據(jù)提取和預(yù)處理，得到預(yù)處理文本；對(duì)預(yù)處理文本進(jìn)行語義向量轉(zhuǎn)換、關(guān)聯(lián)綁定處理，得到向量數(shù)據(jù)庫；從新工單提取屬性信息，對(duì)屬性信息進(jìn)行語義向量轉(zhuǎn)換，得到查詢向量；從向量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于學(xué)習(xí)終端的智慧學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)及方法，屬于學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)領(lǐng)域，包括：用戶身份認(rèn)證模塊，用于接收用戶登錄信息并進(jìn)行身份驗(yàn)證；學(xué)習(xí)記錄存儲(chǔ)模塊，用于存儲(chǔ)用戶的歷史學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)；練習(xí)題生成模塊，響應(yīng)于身份認(rèn)證通過；練習(xí)評(píng)估模塊，判斷學(xué)習(xí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種三維海溫空間降尺度的方法、裝置及電子設(shè)備，涉及圖像處理領(lǐng)域，該方法包括獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)集，目標(biāo)數(shù)據(jù)集包括：風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)、海流數(shù)據(jù)、第一海溫?cái)?shù)據(jù)及第二海溫?cái)?shù)據(jù)，將目標(biāo)數(shù)據(jù)集中的風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)、海流數(shù)據(jù)、第一海溫?cái)?shù)據(jù)及第二海溫?cái)?shù)據(jù)輸入三維海溫...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向極端場(chǎng)景的遙感圖像特征增強(qiáng)方法，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取第一圖像集和第二圖像集，從第一圖像集中抽取第一遙感圖像，從第二圖像集中抽取多張第二遙感圖像；對(duì)第一遙感圖像進(jìn)行第一分辨率增強(qiáng)，獲得第三遙感圖像；選擇一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，具體是一種基于PET/MR多模態(tài)影像的肺癌智能檢測(cè)系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、智能多模態(tài)分類模塊和肺癌檢測(cè)模塊；本發(fā)明采用基于雙向注意力機(jī)制的跨模態(tài)特征融合方法，在多模態(tài)融合的基礎(chǔ)上，通過視覺嵌入考慮細(xì)粒...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雙域Swin Mamba的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)MRI的重建方法，它屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：S1.采集/整理MRI全采樣數(shù)據(jù)，進(jìn)行k空間欠采樣；S2.欠采樣k空間數(shù)據(jù)輸入頻率域生成器GK，利用多層...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及BIM模型生成和人工智能領(lǐng)域，提供一種基于無人機(jī)影像的建筑程序化建模方法，包括：構(gòu)建模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；構(gòu)建并訓(xùn)練建筑參數(shù)化建模腳本智能生成模型：建筑參數(shù)化建模腳本智能生成模型使用ViT模型提取視覺特征，MLP多層感知機(jī)進(jìn)行跨模態(tài)投影...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)?條件變分自編碼器的目標(biāo)檢測(cè)方法，涉及目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域。首先，通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對(duì)原始圖像進(jìn)行去噪處理。然后，通過條件變分自編碼器基于原始圖像生成對(duì)數(shù)強(qiáng)度；將預(yù)處理圖像與對(duì)數(shù)強(qiáng)度輸入卡爾曼濾波器進(jìn)行圖像重建。最后，將重建圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種旋耕機(jī)的碎土質(zhì)量評(píng)估方法，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明先采集旋耕機(jī)耕作后的土壤圖像，將其劃分為M×L個(gè)圖像塊，對(duì)每個(gè)圖像塊提取細(xì)、中、粗三種粒度的輪廓圖；接著依據(jù)各粒度輪廓圖中輪廓點(diǎn)分布，分別構(gòu)建局部均勻值矩陣，再根據(jù)輪廓點(diǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雙向耦合機(jī)制的森林火災(zāi)識(shí)別與預(yù)測(cè)方法，屬于災(zāi)害預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：數(shù)據(jù)預(yù)處理、火源識(shí)別、火勢(shì)預(yù)測(cè)、耦合優(yōu)化、階段性應(yīng)用。該系統(tǒng)創(chuàng)新性地構(gòu)建了全卷積網(wǎng)絡(luò)FCN與Rothermel模型的雙向耦合機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了火災(zāi)識(shí)別與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種遙感圖像處理方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及遙感數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，用以解決對(duì)星地鏈路帶寬要求高、衛(wèi)星計(jì)算資源占用率高和數(shù)據(jù)處理實(shí)時(shí)性不佳中的至少一個(gè)問題。本發(fā)明于地面站接收遙感數(shù)據(jù)處理任務(wù)，為遙感數(shù)據(jù)處理任務(wù)調(diào)度衛(wèi)星；利用該衛(wèi)星和地面...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于圖像數(shù)據(jù)的手衛(wèi)生管理方法與系統(tǒng)，屬于設(shè)備管理技術(shù)領(lǐng)域，具體包括：利用所敏度異常組合在各個(gè)手術(shù)室的清洗裝置的監(jiān)測(cè)圖像中的視頻流數(shù)據(jù)，確定需要進(jìn)行驗(yàn)證圖像識(shí)別模型的構(gòu)建時(shí)，以手術(shù)室的清洗裝置的監(jiān)測(cè)圖像中的靈敏度異常組合的視頻流...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉一種融合時(shí)空聯(lián)合建模的攝像頭入侵行為預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，其包括獲取包含時(shí)間序列和空間維度信息的視頻數(shù)據(jù)；在對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后，利用時(shí)空聯(lián)合建模算法生成時(shí)空特征向量；將該時(shí)空特征向量輸入分類模型進(jìn)行行為預(yù)測(cè)，可以準(zhǔn)確區(qū)分正常行為和異常...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種奶粉攪拌加工用實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，采集攪拌容器內(nèi)奶粉物料的當(dāng)前幀圖像，并獲取所述當(dāng)前幀圖像在預(yù)設(shè)時(shí)間間隔前的基準(zhǔn)幀圖像；計(jì)算當(dāng)前幀圖像的空間紋理特征集、時(shí)序顏色紋理特征集、動(dòng)態(tài)流場(chǎng)特征集；將所述空間紋理特征集、時(shí)序顏色紋理特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種Web屏幕截圖監(jiān)控方法、裝置、設(shè)備及產(chǎn)品，屬于數(shù)據(jù)隱私技術(shù)領(lǐng)域，包括判斷onBlur事件是否觸發(fā)，若是，獲取剪貼板的內(nèi)容，判斷剪貼板的內(nèi)容中是否存在圖片；若存在圖片，基于暗水印解碼算法，判斷圖片中是否存在暗水印，若存在暗水印...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種針對(duì)地質(zhì)災(zāi)害智能監(jiān)測(cè)的智能體協(xié)同方法及系統(tǒng)；首先邊緣智能體獲取監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，并發(fā)送至中央服務(wù)器，以便于中央服務(wù)器基于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)來判斷監(jiān)測(cè)區(qū)域出現(xiàn)地質(zhì)災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)；當(dāng)邊緣智能體與中央服務(wù)器之間的通信連接斷開...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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