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          • 本發(fā)明公開了防偽業(yè)務(wù)號生成方法和系統(tǒng),屬于加密技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:處理業(yè)務(wù)類別碼和業(yè)務(wù)標(biāo)識碼,并組合經(jīng)過驗(yàn)證的時(shí)間戳,得到業(yè)務(wù)號主體;對所述業(yè)務(wù)號主體進(jìn)行分解、數(shù)值轉(zhuǎn)換、計(jì)算權(quán)重因子、計(jì)算總數(shù)值、取整運(yùn)算、取余運(yùn)算和獲取防偽碼,生成防偽業(yè)務(wù)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于BIM模型數(shù)據(jù)驅(qū)動的橋梁鋼筋部品工業(yè)化建造方法,包括以下步驟:S1、建立鋼筋部品的BIM模型,并鋼筋結(jié)構(gòu)優(yōu)化;S2、確定鋼筋部品的拆分方案,將鋼筋部品拆分為多個(gè)半成品;S3、通過BIM模型生成半成品的加工參數(shù),并傳輸至生...
          • 本發(fā)明涉及汽車前艙蓋設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種前艙蓋開啟區(qū)域人機(jī)布置方法,包括結(jié)合人體姿態(tài)確定人體在前艙蓋開啟區(qū)域的頭部活動范圍和手部活動范圍;確定前艙蓋打開區(qū)域,以及前艙蓋打開區(qū)域校核的步驟。本發(fā)明通過人體的頭部活動范圍和手部活動范圍確定...
          • 本申請涉及車輛技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種發(fā)動機(jī)冷卻輔助系統(tǒng)及設(shè)計(jì)方法,包括:利用仿真軟件構(gòu)建原始模型,原始模型包括:發(fā)動機(jī)和換熱部件,所述換熱部件至少包括:進(jìn)排氣歧管、活塞、燃燒室及冷卻水套;定義換熱區(qū)域,將構(gòu)建的原始模型數(shù)據(jù)導(dǎo)入流體仿真軟件,并...
          • 本發(fā)明公開了一種兼顧骨量穩(wěn)定和疲勞壽命的骨科植入物結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法,主要包括實(shí)現(xiàn)目標(biāo)域骨量保持的多孔結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化和基于設(shè)計(jì)變量迭代更新的多孔結(jié)構(gòu)生成策略;通過計(jì)算目標(biāo)函數(shù)和約束條件對設(shè)計(jì)變量的靈敏度,用于植入物密度分布的優(yōu)化迭代;通過測量多孔結(jié)...
          • 本申請公開了一種印制電路板的面積確定方法和裝置。該方法包括:獲取電路設(shè)計(jì)原理圖的網(wǎng)絡(luò)表數(shù)據(jù)、封裝文件數(shù)據(jù)及限位數(shù)據(jù),網(wǎng)絡(luò)表數(shù)據(jù)至少包括電路設(shè)計(jì)原理圖中各個(gè)器件間的器件連接關(guān)系,封裝文件數(shù)據(jù)至少包括每個(gè)器件的器件面積,限位數(shù)據(jù)至少包括電路設(shè)計(jì)...
          • 本申請?zhí)峁┮环N測試電路設(shè)計(jì)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),應(yīng)用于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,該方法在根據(jù)集成電路的門級網(wǎng)表進(jìn)行布局布線,得到集成電路的初始版圖后,根據(jù)初始版圖中功能單元以及金屬線的分布情況,將初始版圖劃分為多個(gè)子區(qū)域且集成電路中任一功能...
          • 本發(fā)明提供一種異構(gòu)圖節(jié)點(diǎn)表示學(xué)習(xí)方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取異構(gòu)圖和節(jié)點(diǎn)特征矩陣;將異構(gòu)圖和節(jié)點(diǎn)特征矩陣輸入異構(gòu)圖節(jié)點(diǎn)表示學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí),確定每種類型節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)向量表示;節(jié)點(diǎn)向量表示表征有效捕獲節(jié)點(diǎn)特征...
          • 本發(fā)明涉及基于量子深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的港口裝備集群多能源控制方法,包括:獲取港口的能源相關(guān)數(shù)據(jù)和設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù),并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理;將預(yù)處理后的所述能源相關(guān)數(shù)據(jù)和設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)根據(jù)量子編碼規(guī)則轉(zhuǎn)換為量子態(tài)數(shù)據(jù);根據(jù)量子態(tài)數(shù)據(jù),利用量子策略網(wǎng)絡(luò)生成選擇能...
          • 本發(fā)明公開了基于智能感知和邊緣計(jì)算的光伏數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)及方法,涉及光伏數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域,包括:基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集模塊、標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)處理模塊、特征組拼接模塊、理論發(fā)電功率分析模塊、發(fā)電效果分析模塊與光伏板健康分析模塊,監(jiān)測光伏板的運(yùn)行情況,采集關(guān)于光伏板...
          • 本申請公開了一種確定輪廓圖形的方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,該方法包括:獲取芯片的圖像,芯片包括多個(gè)芯粒,圖像中包括多個(gè)芯粒的輪廓圖形;基于每個(gè)輪廓圖形對應(yīng)的版圖圖形的哈希編碼值對多個(gè)輪廓圖形進(jìn)行分組,得到多個(gè)輪廓分組,其中,每個(gè)輪廓分組中...
          • 本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理領(lǐng)域,具體涉及一種圖像編輯中移除對象的方法和系統(tǒng)。本發(fā)明第一方面提供了一種圖像編輯中移除對象的方法,其步驟包括:獲取待處理圖像和任務(wù)指令;根據(jù)所述任務(wù)指令,將所述待處理圖像輸入變自分編碼器得到潛在表示;將所述潛...
          • 本申請涉及虛擬仿真領(lǐng)域,提供了一種用于虛擬現(xiàn)實(shí)動畫播放的數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng),其首先對接收到的開發(fā)需求數(shù)據(jù)進(jìn)行g(shù)ltf格式化處理以生成待加載模型數(shù)據(jù),接著對該模型數(shù)據(jù)進(jìn)行格式識別、初始化、屬性設(shè)置,并基于程序發(fā)布標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)與過程動畫模型數(shù)據(jù)之間...
          • 本發(fā)明公開了基于熱力圖的牙模鋼絲制作方法,屬于口腔正畸技術(shù)領(lǐng)域,包括如下步驟:S1、識別口掃模型,根據(jù)預(yù)設(shè)取點(diǎn)規(guī)則選取出造型點(diǎn),將造型點(diǎn)依次相連形成離散樣條曲線;S2、構(gòu)建SDF,用于計(jì)算離散樣條曲線的每個(gè)點(diǎn)到口掃模型的距離;S3、在每段距...
          • 一種基于雙域特征融合的紅外小目標(biāo)檢測方法,包括:步驟1:將紅外圖像輸入網(wǎng)絡(luò)的編碼器模塊,依次提取并輸出四個(gè)階段的多尺度特征圖,用于表征不同層級的空間信息;步驟2:將步驟1中編碼部分第四階段的輸出特征圖送入瓶頸層模塊,經(jīng)過瓶頸層模塊的特征提取...
          • 本發(fā)明公開了一種大視角多視圖工業(yè)零件螺絲孔位匹配方法,包括建立雙層調(diào)度模型,首先,在生產(chǎn)車間傳輸帶的不同視角布置攝像頭,采集多視圖汽車零件圖像,通過隨機(jī)單應(yīng)性變換制作數(shù)據(jù)集,對E?LoFTR模型進(jìn)行訓(xùn)練,提升模型適應(yīng)能力;隨后選取同一時(shí)刻兩...
          • 本發(fā)明公開了一種基于共識引導(dǎo)的水下高光譜圖像聚類方法,包括:引入填充矩陣進(jìn)行視圖重構(gòu)并恢復(fù)缺失像素,以學(xué)習(xí)像素間的親和表示;將凈化后的特定視圖的親和表示分解為具有線性關(guān)系的共識表示和特異性表示;構(gòu)建高階視圖交互模塊,在共識表示的指導(dǎo)下學(xué)習(xí)具...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多尺度錨圖的水下高光譜圖像聚類方法,屬于水下圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。主要包括:對水下高光譜圖像進(jìn)行超像素分割;對分割后的高光譜圖像進(jìn)行噪聲去除處理;學(xué)習(xí)去噪后的高光譜圖像的多尺度錨圖;對多種尺度錨圖進(jìn)行矩陣分解,獲取超像素點(diǎn)的...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的浮游生物智能化檢測方法,包括獲取浮游生物的圖像,輸入至訓(xùn)練好的檢測模型,得到圖像中浮游生物的位置和類別。本基于深度學(xué)習(xí)的浮游生物智能化檢測方法通過對比學(xué)習(xí)模塊和重建圖像模塊相結(jié)合,通過多模態(tài)特征融合增強(qiáng)模型表征...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于自適應(yīng)步長切片策略的遙感訓(xùn)練樣本自動生成方法,涉及遙感影像處理領(lǐng)域,方法包括:獲取多源遙感數(shù)據(jù)并進(jìn)行融合,得到融合影像;獲取地物標(biāo)簽數(shù)據(jù)并進(jìn)行柵格化處理,將地物標(biāo)簽數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為與所述融合影像對齊的標(biāo)簽柵格影像,得到融合影像...
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