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								      一種多源能源智能調(diào)度平臺(tái)，包括建筑物能源負(fù)荷預(yù)測模塊和調(diào)度模塊；建筑物能源負(fù)荷預(yù)測模塊用于構(gòu)建建筑物所需能源的能耗模型；調(diào)度模塊用于根據(jù)能耗模型對多種供能設(shè)備進(jìn)行調(diào)度，以在滿足服務(wù)需求的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益最優(yōu)、綜合能效最優(yōu)、綠色環(huán)保最優(yōu)或...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出的一種基于調(diào)控?cái)?shù)倉的電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)全景展示系統(tǒng)，包括：電網(wǎng)的維度和時(shí)態(tài)展示模塊，用于生成多維度、多時(shí)態(tài)的電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)展示圖；調(diào)控信息展示模塊，用于基于電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)，根據(jù)數(shù)據(jù)需求生成相應(yīng)的調(diào)控業(yè)務(wù)指標(biāo)，并顯示在所述電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)展示圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種水電工程可視化施工進(jìn)度計(jì)劃編制系統(tǒng)及方法，包括BIM模型管理模塊、施工工序管理模塊、BIM模型切分管理模塊、施工進(jìn)度計(jì)劃可視化編制模塊、施工工序校驗(yàn)?zāi)K、施工資源分析模塊、施工進(jìn)度計(jì)劃優(yōu)化模塊和施工進(jìn)度計(jì)劃可視化展示模塊。本發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于數(shù)據(jù)解析與優(yōu)化的寬厚鋼板質(zhì)量檢測方法和裝置。涉及質(zhì)量檢測技術(shù)領(lǐng)域，其中方法包括：獲取待檢測寬厚鋼板的實(shí)時(shí)生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)、生產(chǎn)所述待檢測寬厚板的設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)；采用不同力學(xué)性能指標(biāo)對應(yīng)的預(yù)設(shè)點(diǎn)預(yù)測模型對實(shí)時(shí)生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種焦炭熱態(tài)性能評價(jià)方法及裝置、設(shè)備、可讀介質(zhì)，屬于高爐煉鐵技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：基于六級(jí)篩分法對目標(biāo)焦炭堆進(jìn)行粒度劃分，得到目標(biāo)焦炭堆的多個(gè)粒度分布；確定每個(gè)粒度分布的多個(gè)評價(jià)指標(biāo)；基于多個(gè)評價(jià)指標(biāo)確定每個(gè)粒度分布的綜合質(zhì)量指...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種牡蠣產(chǎn)品全供應(yīng)鏈碳排放計(jì)算方法、介質(zhì)及系統(tǒng)，其中方法包括：獲取水產(chǎn)品相關(guān)統(tǒng)計(jì)信息，其中，水產(chǎn)品相關(guān)統(tǒng)計(jì)信息包括全國牡蠣產(chǎn)量；根據(jù)水產(chǎn)品相關(guān)統(tǒng)計(jì)信息計(jì)算各個(gè)省份對應(yīng)的牡蠣需求量；根據(jù)全國牡蠣產(chǎn)量計(jì)算育種養(yǎng)殖碳排放量；構(gòu)建省際公...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及邊緣計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于區(qū)塊鏈的多方存儲(chǔ)資源交易與定價(jià)系統(tǒng)，包括：邊緣聯(lián)盟層，由用戶、多個(gè)邊緣服務(wù)提供商的邊緣節(jié)點(diǎn)、協(xié)作服務(wù)層及存儲(chǔ)資源組成；區(qū)塊鏈層，包括共識(shí)節(jié)點(diǎn)、智能合約及共識(shí)機(jī)制；所述共識(shí)節(jié)點(diǎn)通過交易期望證明共識(shí)算法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于馬爾科夫鏈的信息往復(fù)循環(huán)傳播分析方法,包括：S1，構(gòu)建用于在線社交網(wǎng)絡(luò)傳播分析的SIRI信息傳播模型；S2，構(gòu)建基于馬爾科夫鏈理論的節(jié)點(diǎn)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣P，其中矩陣元素pij表示節(jié)點(diǎn)從狀態(tài)u轉(zhuǎn)移到狀...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于加權(quán)Toeplitz矩陣重構(gòu)的單快拍DOA估計(jì)方法。其技術(shù)包括改進(jìn)Toeplitz化協(xié)方差矩陣的秩恢復(fù)技術(shù)、DOA估計(jì)技術(shù)。針對超分辨DOA估計(jì)算法在單快拍、低信噪比條件下失效的問題，本發(fā)明對常規(guī)Toeplitz矩陣重構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電池CT圖像缺陷檢測方法，涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，該發(fā)明采用的小波變換去噪技術(shù)，能夠在去除噪聲的同時(shí)，保留關(guān)鍵的邊緣信息，從而提高微小缺陷的檢測精度。多層次小波分解不僅有效區(qū)分噪聲與有用信息，還能保留卷芯內(nèi)部的細(xì)微結(jié)構(gòu)，提升了...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種超聲圖像肝腎比的計(jì)算方法和裝置，涉及超聲圖像分析技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：獲取目標(biāo)超聲圖像，通過預(yù)先構(gòu)建的級(jí)聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架對所述目標(biāo)超聲圖像中的肝臟區(qū)域和腎臟區(qū)域進(jìn)行識(shí)別與分割，得到目標(biāo)肝掩膜和目標(biāo)腎掩膜；基于預(yù)定義的感興趣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種面向道路交通場景的機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法。具體過程為：網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建過程；包括設(shè)置道路信息提取模塊CNN、道路記憶生成模塊CAN以及門控單元ENN，用于輸出估計(jì)誤差項(xiàng)
							  2025-10-01
							
            
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于全景相機(jī)拍攝識(shí)別圓陣的方法，包括以下步驟：讀取全景相機(jī)拍攝的原始圖像；將原始圖像按行列四等分得到四張子圖像，采用并行處理方式對每張子圖像進(jìn)行圖像處理；對每個(gè)并行處理后的子圖像應(yīng)用自適應(yīng)閾值函數(shù)，得到二值化圖像；獲取二值化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種多源異構(gòu)數(shù)據(jù)跨模態(tài)融合的小行星星體環(huán)境重構(gòu)方法，利用觀測機(jī)器人荷載的視覺相機(jī)、ToF相機(jī)、激光雷達(dá)實(shí)時(shí)獲取在目標(biāo)空間從不同距離、角度、尺度下的視覺序列圖像、序列RGB?D圖像、雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)；將視覺相機(jī)拍攝的視覺序列圖像進(jìn)行初...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供一種圖像生成方法、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。在該方法中，用戶上傳目標(biāo)對象的目標(biāo)三維模型后，即可自動(dòng)進(jìn)行模型檢索以確定與目標(biāo)三維模型相似的參考三維模型，并在目標(biāo)三維模型的基礎(chǔ)上結(jié)合參考三維模型所關(guān)聯(lián)的三維場景，更加準(zhǔn)確地生成包...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供一種腦膠質(zhì)瘤的分類方法及相關(guān)裝置，所述方法包括：獲取參考光譜庫數(shù)據(jù)和疑似腦膠質(zhì)瘤患者的原始MRS信號(hào)數(shù)據(jù)；對所述原始MRS信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到預(yù)處理的MRS信號(hào)數(shù)據(jù)；根據(jù)所述參考光譜庫數(shù)據(jù)，對所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了一種人工智能生成內(nèi)容圖像檢測的方法、裝置和設(shè)備。本發(fā)明實(shí)施例中，通過獲取待檢測圖像和問題信息；將所述待檢測圖像和問題信息輸入到目標(biāo)多模態(tài)大模型，輸出預(yù)測結(jié)果，其中，所述目標(biāo)多模態(tài)大模型是通過思維鏈數(shù)據(jù)集對初始多模態(tài)大模型進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的成串果實(shí)識(shí)采摘方法，包括以下步驟：使用RGB?D相機(jī)獲取待采摘成串果實(shí)的彩色圖和深度圖；基于深度學(xué)習(xí)算法識(shí)別出彩色圖中的果實(shí)、果梗與主莖三類目標(biāo)；根據(jù)果實(shí)與果梗、果梗與主莖的連通關(guān)系篩選出可采摘對象；利用形態(tài)學(xué)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于骨骼序列的人體動(dòng)作識(shí)別方法和系統(tǒng)，方法包括：獲取人體動(dòng)作數(shù)據(jù)集，并基于數(shù)據(jù)集構(gòu)建骨骼圖；基于時(shí)空圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和對比學(xué)習(xí)對CTR?GCN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn),構(gòu)建初步識(shí)別模型；所述改進(jìn)包括在主干網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行骨骼點(diǎn)的絕對位置編碼和相...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種藥品調(diào)配、核對與追溯方法及一體化轉(zhuǎn)運(yùn)設(shè)備，所述藥品調(diào)配、核對與追溯方法包括：智能顯示屏接收待核對藥品列表；在一體化轉(zhuǎn)運(yùn)設(shè)備按照待核對藥品列表移動(dòng)到多個(gè)目標(biāo)藥品對應(yīng)的貨架處，將每一目標(biāo)藥品從對應(yīng)貨架上取出并放入儲(chǔ)物結(jié)構(gòu)中后，識(shí)...
								
            
							
            
							
						
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