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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的畜牧診斷專用的檢測(cè)裝置。主要包括圖像采集、牲畜識(shí)別、環(huán)境調(diào)控、診斷輔助等多個(gè)模塊。通過(guò)高分辨率相機(jī)對(duì)牲畜進(jìn)行多角度圖像采集，并利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)牲畜種類(lèi)和健康狀態(tài)進(jìn)行精確識(shí)別。裝置根據(jù)識(shí)別結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于CPFD數(shù)值模擬的煉鐵工藝中煙氣脫硫優(yōu)化方法，包括以下步驟：在小型流化床脫硫?qū)嶒?yàn)臺(tái)內(nèi)進(jìn)行球團(tuán)灰/消石灰復(fù)合脫硫劑的脫硫性能實(shí)驗(yàn)；構(gòu)建工程實(shí)際運(yùn)行的半干法循環(huán)流化床脫硫系統(tǒng)三維數(shù)理模型，并利用模型進(jìn)行多工況數(shù)值模擬以生成數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于控制器的NAND FLASH壽命預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、裝置和控制器，方法包括：獲取NAND FLASH中各存儲(chǔ)模塊對(duì)應(yīng)的運(yùn)行特征數(shù)據(jù)，其中，運(yùn)行特征數(shù)據(jù)包括擦除次數(shù)、讀取錯(cuò)誤率、ECC糾正次數(shù)、擦除電壓和歷史擦除間隔時(shí)間；將各存...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及溫度檢測(cè)領(lǐng)域，涉及基于紅外圖像的測(cè)溫報(bào)警方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括獲取煤礦井下多個(gè)位置的當(dāng)前監(jiān)測(cè)圖像、每個(gè)當(dāng)前監(jiān)測(cè)圖像對(duì)應(yīng)的第一溫度值以及多個(gè)位置的歷史監(jiān)測(cè)圖像；判斷每個(gè)位置的第一溫度值是否達(dá)到預(yù)設(shè)溫度閾值；若存在至少...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N聯(lián)合域適應(yīng)半監(jiān)督的災(zāi)害評(píng)估方法，通過(guò)提取災(zāi)害區(qū)域圖像的第一特征圖；將第一特征圖池化生成水平方向上的第二特征圖和垂直方向上的第三特征圖；連接第二特征圖和第三特征圖得到連接特征圖，對(duì)連接特征圖進(jìn)行卷積生成水平方向上的第一注意力權(quán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種海上廊橋前端在浮式平臺(tái)上搭接點(diǎn)的檢測(cè)定位方法，包括如下步驟：相機(jī)標(biāo)定、搭接點(diǎn)檢測(cè)、搭接點(diǎn)定位。本發(fā)明通過(guò)對(duì)YOLOv8中的特征抽取網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分割操作、KAN卷積操作和融合操作，輸出融合特征圖，在特征強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)中對(duì)輸出的特征圖進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供了一種基于AI非增強(qiáng)CT圖像的交互式識(shí)別測(cè)量方法及裝置，涉及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：基于批量肝脾CT圖像集建立影像任務(wù)隊(duì)列；根據(jù)第一任務(wù)隊(duì)列按順序?qū)⑴扛纹T圖像集中各肝脾CT圖像輸入至預(yù)訓(xùn)練的組織結(jié)構(gòu)識(shí)別模型，確定目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于金融衍生品定價(jià)技術(shù)領(lǐng)域，是一種基于氣象要素預(yù)測(cè)的多元天氣衍生品定價(jià)方法，包括：構(gòu)建LSTM?OU溫度預(yù)測(cè)模型；通過(guò)復(fù)合損失函數(shù)優(yōu)化溫度預(yù)測(cè)模型；基于注意力機(jī)制構(gòu)建降水預(yù)測(cè)模型；通過(guò)組合損失函數(shù)優(yōu)化降水預(yù)測(cè)模型；根據(jù)無(wú)差異定價(jià)法對(duì)市...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了智慧實(shí)驗(yàn)室綜合管理系統(tǒng)，涉及實(shí)驗(yàn)室管理技術(shù)領(lǐng)域，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，獲取待分析實(shí)驗(yàn)室器材的信息，建立實(shí)驗(yàn)室器材數(shù)據(jù)庫(kù)；智能評(píng)分模塊，根據(jù)實(shí)驗(yàn)室器材的歷史信息與當(dāng)前狀態(tài)，使用智能評(píng)分算法對(duì)每個(gè)器材進(jìn)行評(píng)分；老化指數(shù)計(jì)算模塊，基于器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種機(jī)器人集群的調(diào)配方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：獲取待分配任務(wù)的任務(wù)復(fù)雜度信息和環(huán)境資源信息；根據(jù)機(jī)器人集群中每個(gè)機(jī)器人聯(lián)盟內(nèi)機(jī)器人的屬性信息，通過(guò)負(fù)載均衡算法，在每個(gè)機(jī)器人聯(lián)盟中選擇執(zhí)行待分配任務(wù)的目標(biāo)機(jī)器人聯(lián)盟；根...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器的優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，包括：在對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器進(jìn)行優(yōu)化時(shí)，可以獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器中每個(gè)卷積層的初始參數(shù)，以及，建立用于優(yōu)化初始參數(shù)的優(yōu)化函數(shù)，然后基于粒子群...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種溫控負(fù)荷的響應(yīng)能力的評(píng)估方法、裝置及電子設(shè)備，該溫控負(fù)荷的響應(yīng)能力的評(píng)估方法包括：獲取溫控負(fù)荷所在的目標(biāo)建筑的熱動(dòng)態(tài)參數(shù)和溫控負(fù)荷的運(yùn)行數(shù)據(jù)；根據(jù)熱動(dòng)態(tài)參數(shù)和運(yùn)行數(shù)據(jù)確定溫控負(fù)荷的二階等效模型的模型參數(shù)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了基于大模型的模糊測(cè)試方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：對(duì)初始領(lǐng)域語(yǔ)料數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理得到目標(biāo)領(lǐng)域語(yǔ)料數(shù)據(jù)，并根據(jù)目標(biāo)領(lǐng)域語(yǔ)料數(shù)據(jù)構(gòu)建領(lǐng)域特定語(yǔ)料庫(kù)；將領(lǐng)域特定語(yǔ)料庫(kù)輸入待訓(xùn)練大語(yǔ)言模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到目標(biāo)大語(yǔ)言模型；結(jié)合第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種內(nèi)容處理方法、對(duì)象推薦方法、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。包括，獲取與目標(biāo)對(duì)象類(lèi)別匹配的第一內(nèi)容；確定與所述目標(biāo)對(duì)象類(lèi)別相關(guān)的至少一種角色信息；利用內(nèi)容生成模型按照所述至少一種角色信息，對(duì)所述第一內(nèi)容進(jìn)行調(diào)整，獲得所述至少一...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種內(nèi)容處理方法、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。包括，獲取目標(biāo)內(nèi)容；識(shí)別與所述目標(biāo)內(nèi)容相關(guān)的至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象；從所述目標(biāo)內(nèi)容中提取至少一個(gè)目標(biāo)元素信息；基于所述至少一個(gè)目標(biāo)元素信息，利用信息生成模型生成至少一個(gè)關(guān)鍵信息；其中，所...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于大語(yǔ)言模型增強(qiáng)多模態(tài)學(xué)習(xí)的教學(xué)設(shè)計(jì)處理方法和裝置及介質(zhì)，可應(yīng)用于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)通過(guò)預(yù)設(shè)視覺(jué)模型進(jìn)行情緒和行為分析得到情緒和行為分析結(jié)果、通過(guò)預(yù)設(shè)語(yǔ)音模型進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別得到語(yǔ)音文本序列，通過(guò)微調(diào)后第二大語(yǔ)言模型對(duì)初...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于偽標(biāo)簽的意圖識(shí)別模型訓(xùn)練方法、意圖識(shí)別方法和裝置，方法包括：將樣本文本輸入到語(yǔ)言模型中提取特征向量；基于特征向量對(duì)樣本文本聚類(lèi)，將聚類(lèi)結(jié)果作為偽標(biāo)簽，計(jì)算有標(biāo)注樣本文本的真實(shí)標(biāo)簽與偽標(biāo)簽的歸一化互信息；確定每個(gè)樣本對(duì)應(yīng)的置...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)的鏡像數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取多個(gè)鏡像數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的記錄參數(shù)；根據(jù)每一所述鏡像數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的所述記錄參數(shù)，計(jì)算每一所述鏡像數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量；根據(jù)所述數(shù)據(jù)質(zhì)量從高到低對(duì)部分或全部的所述鏡像數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于趨勢(shì)預(yù)測(cè)的算力資源分配方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，所述基于趨勢(shì)預(yù)測(cè)的算力資源分配方法包括：將算力網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的算力數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序?qū)R與特征工程處理，轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)化的時(shí)間序列數(shù)據(jù)；將所述時(shí)間序列數(shù)據(jù)輸入預(yù)訓(xùn)練的算...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于殘差圖注意力網(wǎng)絡(luò)模型的算力資源預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及算力網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了基于殘差圖注意力網(wǎng)絡(luò)模型的算力資源預(yù)測(cè)方法，包括：獲取每個(gè)算力節(jié)點(diǎn)及算力節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)的算力資源歷史數(shù)據(jù)，生成算力節(jié)點(diǎn)的歷史時(shí)間序列；...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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