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								      本發(fā)明一種浸沒式噴射推進器多目標優(yōu)化設計方法，屬于多目標優(yōu)化設計領域；方法步驟包括：根據(jù)流量、揚程及功率設計指標確定轉子葉片直徑及轉子與定子葉片數(shù)目；調(diào)整轉子與定子葉片的翼型、扭轉角度、厚度及前緣尾緣角度；以轉子出口切向速度分量為輸入?yún)?shù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實施例涉及一種讀卡方法、裝置、設備、介質(zhì)及系統(tǒng)，其中，該方法包括：在讀卡設備處于監(jiān)聽模式的情況下，監(jiān)聽被讀卡設備發(fā)出的射頻信號；檢測射頻信號是否為讀卡觸發(fā)信號，其中，讀卡觸發(fā)信號用于使讀卡設備進入讀取模式，讀卡設備在監(jiān)聽模式下的功耗小...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向電力設備的多模態(tài)掃描槍及其工作方法，涉及電力巡檢與管理技術領域，包括掃描槍本體及其上設置的多種硬件模塊，包括：多模態(tài)掃描模塊，包括用于掃描并識別條碼的光電傳感器模組、用于捕捉目標區(qū)域圖像的圖像采集單元，以及用于生成可調(diào)十...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于長江流域知識注入的大語言模型構建方法，涉及人工智能技術與水文知識管理領域，方法包括：獲取長江流域數(shù)據(jù)，構建長江領域的知識語料庫；通過知識語料庫，構建覆蓋長江領域的指令數(shù)據(jù)集；基于知識語料庫，對GLM?4?9B大語言模型進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于無損監(jiān)測的草地利用閾值確定方法，屬于生態(tài)管理技術領域。該方法包括：S1、構建草地地上生物量無損測定模型；S2、根據(jù)地上生物量無損測定模型反演待測草地的地上生物量；S3、根據(jù)反演得到的地上生物量，對各樣地的地上生物量按不同...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及流程工業(yè)設備生產(chǎn)優(yōu)化技術領域，尤其涉及一種基于案例推理和模糊聚類的干熄焦生產(chǎn)關鍵參數(shù)預測方法，包括將模糊C均值算法引入案例推理過程，對案例庫進行聚類，建立基于案例推理關鍵參數(shù)預測模型，依據(jù)反應機理和實際數(shù)據(jù)分析，確定影響預測目標參...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于無人機與停機坪智能配準的物流配送系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)中頂部開放式停機坪設置在箱體的頂部，內(nèi)部功能區(qū)設置在箱體的內(nèi)部，外部騎手取貨區(qū)設置在箱體的一側壁。本發(fā)明結合紅外信標+RTK基站定位系統(tǒng)，實現(xiàn)物流箱通過物流箱接收孔洞精準降...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種雙向充電站能源管理方法、裝置、設備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品。該方法包括：根據(jù)預設置的參數(shù)構建三層博弈模型，所述三層博弈模型用于輸出不同階段的能源管理策略；所述不同階段的能源管理策略包括：第一階段的雙向充電站參與策略、第二階段的雙向充電...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力價格預測技術領域，公開了基于隨機森林算法的電力價格預測方法，包括：基于采集的全網(wǎng)負荷預測數(shù)據(jù)、新能源負荷預測數(shù)據(jù)、聯(lián)絡線計劃數(shù)據(jù)、必停機組數(shù)據(jù)、必開機組數(shù)據(jù)、節(jié)假日標志數(shù)據(jù)、檢修總容量數(shù)據(jù)以及歷史日前電價數(shù)據(jù)生成第一特征數(shù)據(jù)集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種樓宇租賃后臺數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，包括登錄系統(tǒng)模塊，提供用戶進入系統(tǒng)的入口，樓宇基本信息管理模塊，含有樓宇信息錄入子模塊、樓宇信息查詢與修改子模塊及樓宇狀態(tài)管理子模塊，分別用于信息錄入、查詢修改與狀態(tài)跟蹤，租賃業(yè)務管理模塊，通過租金動...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種電子顯示面板的缺陷檢測方法和系統(tǒng)，應用于計算機視覺技術領域，方法包括：獲取待測顯示面板的圖像數(shù)據(jù)；將圖像數(shù)據(jù)輸入到預先訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，得到顯示面板的缺陷區(qū)域的位置和類型；其中，神經(jīng)網(wǎng)絡模型包括主干網(wǎng)絡、頸部網(wǎng)絡和檢測頭，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種葉型輪廓線的求解方法和裝置，其包括：獲取葉片的球心點云數(shù)據(jù)集，球心點云數(shù)據(jù)集包括多個球心點云數(shù)據(jù)；分別對各球心點云數(shù)據(jù)進行降維處理，得到每個球心點云數(shù)據(jù)所對應的二維截面圓數(shù)據(jù)，二維截面圓數(shù)據(jù)與二維截面圓對應；分別對多個二維截...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種水稻田壟邊界線檢測方法及系統(tǒng)，涉及農(nóng)業(yè)自動化技術領域，包括：采集水田環(huán)境的RGB圖像和深度信息；對RGB圖像和深度信息進行數(shù)據(jù)預處理，以得到預處理數(shù)據(jù)；根據(jù)預處理數(shù)據(jù)，分別提取RGB特征和深度三維特征，并將RGB特征與深度三維...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的視覺識別防漏針方法及其系統(tǒng)。其中，所述方法包括：獲取施針區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)，預處理后得到歸一化后的圖像數(shù)據(jù)；將圖像數(shù)據(jù)輸入預訓練的Faster R?CNN神經(jīng)網(wǎng)絡模型，獲取針具在圖像中的坐標數(shù)據(jù)，得到針具的位置以及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)控加工技術領域，具體涉及一種航空結構件模鍛件余量快速分配方法。該方法基于ICP算法，在初始加工坐標系下完成模鍛件理論外形輪廓點集中各輪廓點對應的模鍛件毛坯實際位置測量，形成實際位置點集；之后不斷以小步距迭代更新初始加工坐標系姿態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于雙置信度閾值的人機協(xié)同目標智能判讀方法，包括以下步驟：利用目標檢測模型，對輸入數(shù)據(jù)進行檢測，輸出檢測結果，所述檢測結果包括每個目標的預測邊界框、類別和置信度；根據(jù)設定的雙置信度閾值x1和x2...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種熱敏標簽紙切割質(zhì)量識別方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì)，涉及圖像識別技術領域，包括對切割完成的熱敏標簽紙進行圖像采集，得到熱敏標簽紙圖像；對熱敏標簽紙圖像進行加強處理，得到熱敏標簽紙的切割數(shù)據(jù)；基于熱敏標簽紙的切割數(shù)據(jù)提取切割質(zhì)量特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于廣域網(wǎng)狀樹突神經(jīng)元模型的水果圖像分類方法，該方法通過并行1×1、3×3、5×5卷積與池化分支實現(xiàn)多尺度特征提取，經(jīng)融合卷積、LeCunTanh激活與批量歸一化后，結合全局平均池化和輕量級前饋網(wǎng)絡生成特征表示，并借助動態(tài)樹...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像分析技術領域，具體涉及一種高光譜圖像差分插值變化檢測方法，包含五個主要模塊：信道加權、空間加權、三階特征重構、特征差分、雙三次插值。首先對輸入空間片段進行網(wǎng)絡運算，重構并提取空間斑塊的信道與空間信息，接著以分組級聯(lián)的形式組建特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種水田雜草檢測方法及系統(tǒng)，涉及農(nóng)業(yè)智能化技術領域，所述方法包括：獲取不同光譜下水稻秧苗、雜草和水田背景的圖像數(shù)據(jù)；對圖像數(shù)據(jù)進行標注，并對標注后的圖像進行預處理，以得到預處理數(shù)據(jù)；構建級聯(lián)的編碼器?解碼器網(wǎng)絡，對預處理數(shù)據(jù)圖像進...
								
            
							
            
							
						
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