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								      本發(fā)明涉及一種基于異構(gòu)關(guān)系圖嵌入的認(rèn)知診斷方法和系統(tǒng)，旨在通過(guò)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與度量學(xué)習(xí)相結(jié)合，提高認(rèn)知診斷的準(zhǔn)確性和效率。本發(fā)明具體分為構(gòu)建多元認(rèn)知關(guān)系圖并進(jìn)行嵌入處理、基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系感知編碼、度量學(xué)習(xí)與作答模式辨別以及聯(lián)合訓(xùn)練與模型優(yōu)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于區(qū)塊鏈的鐵路站房碳排放監(jiān)控方法、裝置及設(shè)備，屬于碳排放領(lǐng)域。其中方法包括：計(jì)算各區(qū)域單元當(dāng)前時(shí)刻的碳排放績(jī)效值；根據(jù)各區(qū)域單元當(dāng)前時(shí)刻的碳排放數(shù)據(jù)和碳排放績(jī)效值生成區(qū)塊鏈的碳排放信息鏈；從碳排放信息鏈中獲取各區(qū)域單元所有...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于遙感影像的田塊內(nèi)農(nóng)機(jī)行駛效率適宜性評(píng)價(jià)方法，包括：S1，基于高分辨率遙感影像提取精細(xì)的田塊屬性信息；S2，基于田塊屬性信息提取田間障礙物信息以及田塊地形信息；S3，構(gòu)建影響田塊內(nèi)農(nóng)機(jī)行駛效率的關(guān)鍵評(píng)價(jià)指標(biāo)集；S4，基于地理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于能力圖譜構(gòu)建的學(xué)習(xí)表現(xiàn)評(píng)價(jià)驅(qū)動(dòng)的教學(xué)管理方法，包括如下步驟：S1：進(jìn)行多維能力圖譜構(gòu)建的步驟；S2：進(jìn)行多模態(tài)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的步驟；S3：進(jìn)行動(dòng)態(tài)能力值計(jì)算模型的步驟；S4：進(jìn)行實(shí)時(shí)能力預(yù)警系統(tǒng)構(gòu)建的步驟；S5：進(jìn)行自適應(yīng)教...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N現(xiàn)貨塊礦采購(gòu)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及高爐煉鐵技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：基于采購(gòu)候選的多個(gè)現(xiàn)貨塊礦中每一現(xiàn)貨塊礦的品種屬性，確定每一現(xiàn)貨塊礦的篩下粉車(chē)板價(jià)；基于每一現(xiàn)貨塊礦的所述篩下粉車(chē)板價(jià)與礦粉粉末率，確定每一現(xiàn)貨...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及火電廠(chǎng)基建技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種火電廠(chǎng)基建管理施工方法，包括：基于火電廠(chǎng)基建施工計(jì)劃設(shè)置監(jiān)測(cè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)，獲取當(dāng)前監(jiān)測(cè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的基建施工數(shù)據(jù)；根據(jù)基建施工數(shù)據(jù)對(duì)火電廠(chǎng)基建施工階段進(jìn)行劃分，根據(jù)基建施工階段以及當(dāng)前監(jiān)測(cè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的基建施工數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于BIM技術(shù)的協(xié)同設(shè)計(jì)系統(tǒng)，屬于BIM模型設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，其中，該系統(tǒng)包括：項(xiàng)目策劃模塊，用于設(shè)置目標(biāo)項(xiàng)目包含的單體以及單體對(duì)應(yīng)的專(zhuān)業(yè)類(lèi)別，設(shè)置專(zhuān)業(yè)類(lèi)別中每個(gè)專(zhuān)業(yè)的專(zhuān)業(yè)組成員以及專(zhuān)業(yè)組成員的權(quán)限類(lèi)型，基于預(yù)設(shè)的建筑信息模型模板...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于游樂(lè)設(shè)備推薦的客戶(hù)數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)。一種用于游樂(lè)設(shè)備推薦的客戶(hù)數(shù)據(jù)分析方法，包括以下步驟：S1：獲取客戶(hù)的文化沖突元素和游樂(lè)設(shè)備的設(shè)備相關(guān)數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述客戶(hù)的文化沖突元素和游樂(lè)設(shè)備的設(shè)備相關(guān)數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種光伏發(fā)電商日前市場(chǎng)最優(yōu)報(bào)量決策方法、設(shè)備、介質(zhì)，包括：構(gòu)建光伏實(shí)際出力和光伏預(yù)測(cè)出力的邊緣分布模型、聯(lián)合分布模型，從而得到若干光伏出力場(chǎng)景及其對(duì)應(yīng)的概率；設(shè)置約束條件，以光伏發(fā)電商在不同出力場(chǎng)景下參與市場(chǎng)的期望收益最大為目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種廣告投放管理方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備，屬于廣告投放技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：根據(jù)廣告投放需求和廣告生成模型，生成待投放廣告；對(duì)全量用戶(hù)的身份信息、歷史訂單和行為數(shù)據(jù)進(jìn)行特征挖掘處理，得到全量用戶(hù)特征池；根據(jù)全量用戶(hù)特征池中競(jìng)價(jià)用戶(hù)的用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種支持特征溯源的人群圈選方法及系統(tǒng)；本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)技術(shù)領(lǐng)域；將標(biāo)簽輸入至標(biāo)簽組合運(yùn)算池A中，在標(biāo)簽組合運(yùn)算池A中，根據(jù)預(yù)設(shè)的運(yùn)算關(guān)系，包括與(AND)或(OR)和非(NOT)，對(duì)輸入的標(biāo)簽進(jìn)行組合，以生成符合業(yè)務(wù)需求的標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種圖形處理器、芯片產(chǎn)品、計(jì)算機(jī)設(shè)備及數(shù)據(jù)處理方法，涉及芯片技術(shù)領(lǐng)域。GPU包括至少一個(gè)GPU核心。GPU核心包括：控制單元、DMA單元、緩存單元和至少一個(gè)計(jì)算單元。DMA單元分別與CPU和存儲(chǔ)器耦合。通過(guò)將DMA單元從GPU核...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種事件信息引導(dǎo)的圖像去模糊及高幀率重建方法，包括如下步驟：步驟一、獲得模糊圖像圖像與模糊圖像對(duì)應(yīng)的事件流構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；步驟二、構(gòu)建基于動(dòng)態(tài)跨模態(tài)融合模塊的去模糊及插幀聯(lián)合重建網(wǎng)絡(luò)；步驟三、訓(xùn)練得到訓(xùn)練好的基于跨模態(tài)注意力機(jī)制...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種利用正方形作為標(biāo)定物的圖像復(fù)原及測(cè)距的方法。該方法包括：對(duì)相機(jī)鏡頭進(jìn)行畸變矯正；獲取相機(jī)焦距、相機(jī)像素間距和標(biāo)定用正方形標(biāo)牌的邊長(zhǎng)數(shù)據(jù)；將該標(biāo)牌放置在待拍攝目標(biāo)旁進(jìn)行拍攝；得到標(biāo)牌的四個(gè)頂點(diǎn)的坐標(biāo)或者選擇標(biāo)牌的四個(gè)頂點(diǎn)；計(jì)算得...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及儲(chǔ)能柜裝配技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種儲(chǔ)能柜自動(dòng)化裝配線(xiàn)及其智能化系統(tǒng)，所述裝配線(xiàn)包括生產(chǎn)區(qū)，所述生產(chǎn)區(qū)內(nèi)設(shè)置有用于對(duì)于儲(chǔ)能柜進(jìn)行裝配的裝配線(xiàn)，以及用于采集生產(chǎn)區(qū)圖像、裝配線(xiàn)圖像以及儲(chǔ)能柜圖像的攝像頭。所述智能化系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于改進(jìn)YOLO網(wǎng)絡(luò)的裂縫分割方法，包括以下步驟：A、構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，所述的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括Backbone網(wǎng)絡(luò)模塊、Neck網(wǎng)絡(luò)模塊、Head網(wǎng)絡(luò)模塊；B、對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；C、原始圖像輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于結(jié)構(gòu)先驗(yàn)的Landweber的電阻抗成像方法，包括采集待檢測(cè)目標(biāo)圖像；對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理和圖像分割，提取目標(biāo)先驗(yàn)信息和輪廓信息；利用輪廓信息進(jìn)行有限元建模與仿真；利用EIT系統(tǒng)獲取邊界電壓，對(duì)先驗(yàn)信息進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種圖形浮雕的生成方法、裝置及設(shè)備，涉及安全防偽技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取目標(biāo)圖形浮雕所對(duì)應(yīng)的圖案輪廓曲線(xiàn)對(duì)象和底紋背景曲線(xiàn)組；根據(jù)圖案輪廓曲線(xiàn)對(duì)象和底紋背景曲線(xiàn)組，確定圖案輪廓曲線(xiàn)對(duì)象中的圖案輪廓曲線(xiàn)和底紋背景曲線(xiàn)組中的背景曲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種超聲探頭標(biāo)定方法，包括以下步驟：檢測(cè)數(shù)據(jù)集采集與構(gòu)建、檢測(cè)模型構(gòu)建與訓(xùn)練、標(biāo)定系統(tǒng)準(zhǔn)備、標(biāo)定數(shù)據(jù)集采集與構(gòu)建、標(biāo)定結(jié)果粗估、標(biāo)定結(jié)果細(xì)化。本發(fā)明將超聲標(biāo)定建模為三維重建問(wèn)題，將標(biāo)定視為重建過(guò)程中的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于終端設(shè)備的輕量級(jí)多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識(shí)別方法，涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域；包括以下步驟：多模態(tài)數(shù)據(jù)采集以及預(yù)處理，利用數(shù)據(jù)獲取模塊獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)，并對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；輕量化特征提取網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，對(duì)于視覺(jué)分支和非視覺(jué)分支分別構(gòu)建特征提...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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