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								      本發(fā)明提供一種售賣方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備以及計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述售賣方法，包括以下步驟：步驟1：獲取對應(yīng)售貨機(jī)的貨物清單信息和隱藏的密碼；步驟2：基于貨品清單信息完成購物，之后顯示隱藏的密碼；步驟3：向售貨機(jī)輸入顯示的密碼完成出貨。本發(fā)明...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于多模態(tài)多尺度特征融合的駕駛?cè)俗⒁饬裹c預(yù)測方法和系統(tǒng)，包括：多模態(tài)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理；采用多分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN，分別從多模態(tài)數(shù)據(jù)中提取多尺度特征，然后對提取的特征進(jìn)行融合，輸出多尺度融合特征圖；通過自注意力機(jī)制捕獲空間依賴關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種廣電機(jī)房環(huán)境探測與設(shè)施識別的方法，用于廣電機(jī)房的環(huán)境探測與設(shè)施識別。該算法旨在提升廣電機(jī)房輔助巡檢機(jī)器人在傳統(tǒng)發(fā)射機(jī)房等復(fù)雜廣播電視工作環(huán)境中的自主作業(yè)能力，使其能夠高效替代人工執(zhí)行設(shè)備檢測與維護(hù)任務(wù)。為此，本發(fā)明引入基于深...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于YOLOv11的油田漏油目標(biāo)檢測模型構(gòu)建方法、裝置、計算機(jī)程序及存儲介質(zhì)，涉及計算機(jī)視覺和油田安全監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，所述方法通過采集多種復(fù)雜環(huán)境下的油田圖像數(shù)據(jù)并進(jìn)行半自動標(biāo)注，結(jié)合圖像增強與歸一化預(yù)處理技術(shù)，提升模型對光照、角度變化下...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了無人洗車機(jī)污漬全景識別系統(tǒng)，系統(tǒng)運行過程具體包括以下步驟：獲取目標(biāo)車輛的全景圖像數(shù)據(jù)；對全景圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化全景圖像集合；基于深度學(xué)習(xí)模型對標(biāo)準(zhǔn)化全景圖像集合進(jìn)行污漬區(qū)域識別，生成初始污漬分布圖；根據(jù)污漬特征數(shù)據(jù)庫...
								
            
							
            
							
						
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								      一種三維溫度梯度場可視化方法，通過解析零件模型并保存點面關(guān)系及溫度信息后，計算數(shù)據(jù)點溫度梯度并進(jìn)行點云、網(wǎng)格、實體模型可視化；再創(chuàng)建溫度場顏色映射并計算溫度場等值線后，分別基于點圖標(biāo)表示溫度梯度場、基于流線表示溫度梯度場并基于紋理表示溫度梯...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種動畫生成方法、裝置、電子設(shè)備及計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，該方法包括：響應(yīng)于動畫生成觸發(fā)操作，確定動畫主題內(nèi)容信息；獲取當(dāng)前環(huán)境信息；生成匹配所述動畫主題內(nèi)容信息和所述當(dāng)前環(huán)境信息的目標(biāo)動畫。通過響應(yīng)動畫生成觸發(fā)操作確定動畫主...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于提示詞增強技術(shù)的圖像生成方法及系統(tǒng)，包括：獲取待生成數(shù)據(jù)，并采用正則表達(dá)式初步驗證所述待生成數(shù)據(jù)的JSON格式；基于驗證后的數(shù)據(jù)，從預(yù)設(shè)的列表中隨機(jī)獲取元素，并根據(jù)不同的內(nèi)容類別和標(biāo)簽生成系統(tǒng)提示；根據(jù)輸入數(shù)據(jù)中的內(nèi)容類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種三維醫(yī)學(xué)圖像分割方法，包括：(1)獲取無標(biāo)注的三維醫(yī)學(xué)圖像樣本，并對所述無標(biāo)注的三維醫(yī)學(xué)圖像樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)增強，得到兩組醫(yī)學(xué)圖像；(2)初始化自監(jiān)督學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練框架，所述自監(jiān)督學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練框架包括學(xué)生網(wǎng)絡(luò)和教師網(wǎng)絡(luò)；(3)將所述兩組...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種晶圓缺口頂點位置的確定方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及晶圓校準(zhǔn)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取晶圓缺口的第一區(qū)域圖像、第二區(qū)域圖像與第三區(qū)域圖像；基于凸缺陷幾何特征，從第一區(qū)域圖像的第一缺口輪廓中識別出包含第一拐點的第一凸缺陷，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于改進(jìn)YOLOv8n的PCB表面缺陷檢測方法和系統(tǒng)，方法包括：獲取PCB表面缺陷數(shù)據(jù)集并進(jìn)行預(yù)處理，隨后劃分訓(xùn)練集和測試集；選用YOLOv8n模型作為基礎(chǔ)模型，并對YOLOv8n模型進(jìn)行改進(jìn)，構(gòu)建PCB表面缺陷檢測模型AGS...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于目標(biāo)檢測技術(shù)的圖片內(nèi)容安全檢測系統(tǒng)，涉及圖片內(nèi)容安全檢測技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明設(shè)置臨時存儲單元用以臨時存儲受信任數(shù)據(jù)源采集的未進(jìn)行安全檢測的所有圖片，設(shè)置前處理單元周期性對未檢測的圖片進(jìn)行前處理得到對應(yīng)的組內(nèi)校驗序列、映射序列...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出基于改進(jìn)YOLOv11的基牙選擇多要素分析方法。包括：先對原始脫敏牙齒全景x光片預(yù)處理，構(gòu)建并標(biāo)注自制數(shù)據(jù)集，進(jìn)行目標(biāo)檢測與牙齒關(guān)鍵點檢測。目標(biāo)檢測中，在原始模型引入動態(tài)混合卷積網(wǎng)絡(luò)(Dynamic Inception Mixer...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于輕量化注意力機(jī)制網(wǎng)絡(luò)的霧霾圖像復(fù)原方法，包括提取霧霾圖像中底層至高層地特征，輸入編碼器中；構(gòu)建局部注意力機(jī)制，捕獲霧霾圖像中的局部細(xì)節(jié)與長距離依賴信息；減少了計算復(fù)雜度并保證了復(fù)原效果；采用編碼器?解碼器結(jié)構(gòu)，結(jié)合注意力...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種業(yè)務(wù)培訓(xùn)信息的確定方法、裝置及計算機(jī)程序產(chǎn)品。涉及業(yè)務(wù)培訓(xùn)領(lǐng)域，該方法包括：獲取目標(biāo)用戶的業(yè)務(wù)培訓(xùn)數(shù)據(jù)，其中，業(yè)務(wù)培訓(xùn)數(shù)據(jù)包括以下至少之一：培訓(xùn)測試成績、操作行為鑒測結(jié)果、培訓(xùn)課程完課率；確定業(yè)務(wù)培訓(xùn)信息的培訓(xùn)維度，基于培訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于動態(tài)引導(dǎo)與多級互鎖的軟管連接智能防護(hù)系統(tǒng)及方法，涉及工業(yè)流體傳輸控制領(lǐng)域，解決了傳統(tǒng)白酒輸運中軟管連接時存在的人工操作失誤風(fēng)險與流程不可控等局限性問題。系統(tǒng)包括：上位機(jī)仿真模塊，用于動態(tài)生成軟管連接邏輯圖，得到連接指令，并接收...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于智能數(shù)據(jù)分析的智慧倉儲監(jiān)控管理平臺，包括傳感檢測模塊、理想分析模塊、影響計算模塊、疲勞預(yù)測模塊、風(fēng)險預(yù)警模塊、異常波動識別模塊與群體對比模塊。系統(tǒng)通過多點應(yīng)力檢測構(gòu)建各結(jié)構(gòu)部位的應(yīng)力演變曲線，在檢測初期提取相似度高的段落...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于試題表征增強的變速認(rèn)知診斷方法和系統(tǒng)。首先，本方法采集并整理試題的異構(gòu)數(shù)據(jù)（包括文本、反應(yīng)時間、知識點），根據(jù)不同的數(shù)據(jù)類型采用不同的特征提取方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到數(shù)據(jù)數(shù)值化表示，然后通過文本與反應(yīng)時間和知識點之間的關(guān)聯(lián)，使...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自然地理技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種多指標(biāo)綜合的干旱預(yù)警與階段檢測方法及裝置，應(yīng)用于氣象干旱、農(nóng)業(yè)干旱和水文干旱的監(jiān)測與預(yù)警，具有如下步驟：S1、數(shù)據(jù)獲取和預(yù)處理；S2、計算SIF葉綠素?zé)晒狻夂蚋珊抵笖?shù)和植被綠度數(shù)據(jù)集；S3、整理干...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N排水策略的確定方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。該方法包括：獲取目標(biāo)區(qū)域在第一時間段內(nèi)的動態(tài)信息；其中，動態(tài)信息包括降雨信息和水質(zhì)信息中的至少一種；根據(jù)目標(biāo)區(qū)域在第一時間段內(nèi)的動態(tài)信息，確定目標(biāo)區(qū)域在第二時間段內(nèi)的動態(tài)信息；其中，...
								
            
							
            
							
						
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