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								      本申請(qǐng)公開了一種河道監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的處理方法、裝置及電子設(shè)備，涉及水利領(lǐng)域以及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。其中，該方法包括：對(duì)來自不同監(jiān)測(cè)設(shè)備的河道監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)以張量形式進(jìn)行融合，得到融合后的目標(biāo)數(shù)據(jù)；對(duì)目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行局部流形結(jié)構(gòu)分析，得到目標(biāo)數(shù)據(jù)中不同的局部數(shù)據(jù)之...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)融合處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于三維數(shù)字孿生模型的自然保護(hù)區(qū)數(shù)據(jù)融合展示方法。內(nèi)容包括：采集自然保護(hù)區(qū)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行智能化預(yù)處理，得到預(yù)處理后的數(shù)據(jù)；對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步特征提取并進(jìn)行降維處理，得到降維后的特征數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實(shí)施例公開了基于多模態(tài)缺失數(shù)據(jù)的情感識(shí)別方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。該方法的一具體實(shí)施方式包括：生成多模態(tài)情感數(shù)據(jù)序列集；執(zhí)行以下步驟：得到對(duì)應(yīng)多模態(tài)情感數(shù)據(jù)的文本模態(tài)特征信息、音頻模態(tài)特征信息和視頻模態(tài)特征信息；生成對(duì)應(yīng)多模態(tài)情感數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及軟件安全領(lǐng)域，具體公開一種基于容器隔離的軟件補(bǔ)丁安全執(zhí)行方法及系統(tǒng)。通過Go語言實(shí)現(xiàn)以下步驟：接收目標(biāo)軟件路徑與補(bǔ)丁文件路徑；創(chuàng)建臨時(shí)容器環(huán)境，以只讀方式掛載軟件目錄，可執(zhí)行形式掛載補(bǔ)丁文件；在宿主機(jī)運(yùn)行網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控模塊，采用透明代理...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)屬于鐵磁材料磁滯模型技術(shù)領(lǐng)域，公開一種磁粉芯磁滯及損耗特性模擬方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：基于麥克斯韋方程組求解金屬球體顆粒內(nèi)部的渦流場(chǎng)表達(dá)式，將渦流場(chǎng)表達(dá)式的計(jì)算結(jié)果乘以磁粉芯總顆粒數(shù)，獲得顆粒內(nèi)部總渦流損耗；對(duì)磁粉芯表面進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于直線電機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種直線電機(jī)模組的選型方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及設(shè)備。其中，一種直線電機(jī)模組的選型方法，包括如下步驟：獲取所需直線電機(jī)模組的第一電機(jī)所需參數(shù)和第一導(dǎo)軌所需參數(shù)；根據(jù)第一電機(jī)所需參數(shù)和第一導(dǎo)軌所需參數(shù)篩選符合要求的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種案件數(shù)據(jù)分配方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備，該方法首先根據(jù)案件數(shù)據(jù)的類型參數(shù)確定案件數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的指標(biāo)參數(shù)；然后確定指標(biāo)參數(shù)對(duì)應(yīng)的評(píng)分策略及其對(duì)應(yīng)的權(quán)重值，利用評(píng)分策略和權(quán)重值計(jì)算得到案件數(shù)據(jù)的評(píng)分結(jié)果；隨后獲取案件數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的調(diào)解員數(shù)據(jù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于維保記錄的車輛保養(yǎng)提醒系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括維保記錄多維度時(shí)序關(guān)聯(lián)分析處理單元、車輛運(yùn)行狀態(tài)實(shí)時(shí)參數(shù)采集與動(dòng)態(tài)特征提取單元、保養(yǎng)需求關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘與潛在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)單元、個(gè)性化保養(yǎng)項(xiàng)目動(dòng)態(tài)匹配與優(yōu)先級(jí)排序單元、保養(yǎng)提醒信息多模態(tài)生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，提供了光伏巡檢機(jī)器人智能運(yùn)維方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備，通過對(duì)不同傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行差異化提取，僅保留局部的關(guān)鍵信息，減少無效信息的傳輸，并進(jìn)行協(xié)議統(tǒng)一和時(shí)間戳對(duì)齊來避免數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性失效，然后在分析和識(shí)別的基礎(chǔ)上通過動(dòng)態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開一種微電網(wǎng)電碳聯(lián)合交易方法、系統(tǒng)及介質(zhì),包括：構(gòu)建區(qū)域互聯(lián)微電網(wǎng)系統(tǒng)模型；構(gòu)建本地電?碳聯(lián)合市場(chǎng)機(jī)制，采用多輪雙邊拍賣方式進(jìn)行訂單匹配，結(jié)合電價(jià)與碳價(jià)聯(lián)合出價(jià)規(guī)則，確定交易結(jié)果并通過潮流約束校驗(yàn)；基于微電...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于偏好數(shù)據(jù)協(xié)同的廣告投放策略優(yōu)化方法及系統(tǒng)，涉及廣告投放技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：采集本地廣告投放平臺(tái)的內(nèi)部用戶數(shù)據(jù)，并通過安全數(shù)據(jù)接口獲取第三方平臺(tái)的外部用戶數(shù)據(jù)，對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行整合與預(yù)處理，提取顯式偏好數(shù)據(jù)與隱式偏好數(shù)據(jù)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于退化原型學(xué)習(xí)的多退化醫(yī)學(xué)圖像統(tǒng)一融合方法，屬醫(yī)學(xué)圖像融合領(lǐng)域。本發(fā)明包括：通過成像原理生成低劑量PET數(shù)據(jù)、CT金屬偽影數(shù)據(jù)、存在運(yùn)動(dòng)偽影的MRI數(shù)據(jù)；利用特征選擇機(jī)制學(xué)習(xí)退化原型；通過低秩分解策略，將基礎(chǔ)融合模型分解為多個(gè)分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于MRI影像分析的腦小血管病灶識(shí)別檢測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括處理器和存儲(chǔ)器，處理器執(zhí)行存儲(chǔ)器存儲(chǔ)的計(jì)算機(jī)程序以實(shí)現(xiàn)如下步驟：獲取像素點(diǎn)的正常可能性表征值；根據(jù)正常可能性表征值，得到疑似切片圖像以及疑似切片...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種融合空間特征的色紡紗線顏色表征方法，通過5種孔徑多位置光譜采集，構(gòu)建“1D?CNN時(shí)序特征提取→DNN孔徑內(nèi)融合→Bi?LSTM空間順序建模→ResNet圖像顏色特征提取→金字塔池化層圖像空間特征提取→Transformer跨...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實(shí)施例公開了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的多工況股骨力學(xué)參數(shù)生成方法和裝置。該方法的一具體實(shí)施方式包括：圖像處理系統(tǒng)中的圖像預(yù)處理端被配置成對(duì)原始股骨近端影像集進(jìn)行分割，得到三維股骨近端影像集；圖像預(yù)處理端被配置成對(duì)三維股骨近端影像集進(jìn)行建模，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及安全監(jiān)控報(bào)警技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種網(wǎng)約車安全監(jiān)控方法及系統(tǒng)；方法包括步驟：采集網(wǎng)約車的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，基于非行駛時(shí)段的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的波動(dòng)情況和受噪聲影響程度，獲取各傳感器在各非行駛時(shí)段的傳感器動(dòng)蕩因子，并基于準(zhǔn)確評(píng)估系數(shù)對(duì)傳感器動(dòng)蕩因子進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于汽車行車安全技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種網(wǎng)約車駕駛行為智能警示方法及系統(tǒng)，其方法包括：獲取若干駕駛員的若干駕駛記錄；獲取各駕駛員的各駕駛記錄中任意時(shí)刻的鄰域范圍的節(jié)點(diǎn)；基于駕駛員車速、駕駛員與鄰域范圍的節(jié)點(diǎn)的距離變化，獲取任意駕駛員在任...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于動(dòng)態(tài)區(qū)域的AGV交通管制控制方法，其包括管制選區(qū)計(jì)算模塊，所述管制選區(qū)計(jì)算模塊的輸出端電性連接有區(qū)域相交判斷模塊，所述區(qū)域相交判斷模塊的輸出端電性連接有特殊管制區(qū)管理模塊，所述特殊管制區(qū)管理模塊的輸出端電性連接有管制決策模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及標(biāo)識(shí)牌安裝技術(shù)領(lǐng)域，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中固定裝置存在螺栓與箍帶易滑扣導(dǎo)致緊固失效，且操作需雙手固定和單人操作困難的問題，提供一種設(shè)備標(biāo)識(shí)牌固定裝置及其使用方法，包括夾座；夾座的兩側(cè)分別鉸接連接有相互對(duì)稱的第一夾爪和第二夾爪；第一夾爪...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種顯示控制方法、裝置、設(shè)備、抬頭顯示裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于輔助駕駛技術(shù)領(lǐng)域，該顯示控制方法包括：在顯示區(qū)域中圖像元素變化的情況下，根據(jù)環(huán)境光特性與卷積核的映射關(guān)系，確定當(dāng)前環(huán)境光特性對(duì)應(yīng)的當(dāng)前卷積核；以每個(gè)背光開啟分區(qū)為卷積中心...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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