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								      本申請?zhí)峁┝艘环N交互方法、裝置及電子設備，所述方法包括：獲取目標用戶圖像信息和目標用戶語音信息，基于目標用戶圖像信息確定用戶生理反應狀態(tài)特征，以及，基于用戶語音信息確定用戶語言狀態(tài)特征，根據(jù)用戶生理反應狀態(tài)特征和用戶語言狀態(tài)特征，確定目標用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種高速公路應急管控方法及系統(tǒng)，方法包括：根據(jù)路側感知設備采集的交通流量、氣象數(shù)據(jù)及事故報告，通過時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡構建多維異構數(shù)據(jù)融合模型，對路段風險等級進行動態(tài)預測，得到全路網(wǎng)的實時風險等級圖譜；基于實時風險等級圖譜，輸出包含可...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種儲能系統(tǒng)的調試信息傳輸方法及儲能系統(tǒng)，該方法由主控制器執(zhí)行，該方法包括：若確定滿足調試模式開啟條件，則向從控制器的寄存器寫入第一數(shù)值，以指示從控制器確定至少一種調試類型匹配的調試信息，并生成調試信息報文；其中，所述調試類型包...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種可行駛區(qū)域與垃圾的多任務檢測方法、系統(tǒng)、設備及介質，屬于人工智能技術領域，其目的在于解決現(xiàn)有技術中存在的可行駛區(qū)域的定位精度與分割效果差的技術問題。其構建的多任務檢測模型包括主干網(wǎng)絡、頸部網(wǎng)絡、可行駛區(qū)域分割頭、垃圾檢測頭；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于時空特征加權融合的全景占據(jù)預測方法，方法包括：輸入包含了多幀時序幀的相機數(shù)據(jù)，在相機發(fā)出的同一射線上提取到多個參考點，經(jīng)過圖像特征提取器得到多幀時序圖像特征；對時序圖像特征進行加權融合，得到融合后的時空特征；對融合后的時...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向環(huán)衛(wèi)車的可行駛區(qū)域分割方法、系統(tǒng)、設備及介質，屬于人工智能技術領域，其目的在于解決現(xiàn)有技術中存在的可行駛區(qū)域分割準確性差的技術問題。該可行駛區(qū)域分割模型包括第一特征提取器、第二特征提取器和解碼器；第一特征提取器包括依次設...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種基于知識圖譜的圖像分割方法，包括獲取待分割目標圖像；構建改進Mask RCNN模型，改進Mask RCNN模型包括：構建知識圖譜損失函數(shù)，利用知識圖譜損失函數(shù)、分類損失函數(shù)、回歸框損失函數(shù)和mask損...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例公開了一種基于AI自動管線的營銷圖片生成方法、系統(tǒng)及介質，應用于服務器，所述服務器中部署有生文管線、生圖管線和大模型Agent；所述方法包括：獲取用戶輸入的提示信息；響應于所述提示信息以啟動所述生文管線進行處理，實現(xiàn)營銷文案的自...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例公開了一種基于AIGC技術的產(chǎn)品推介圖生成方法、裝置及存儲介質；方法包括：接收用戶輸入的電子產(chǎn)品圖片、模板信息及用戶需求；對電子產(chǎn)品進行輪廓識別、光影識別及空間識別，得到識別結果；基于模板信息、用戶需求及識別結果，采用AIGC模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于血流動力學的門靜脈支架分流術內(nèi)血流占比計算方法，方法包括：獲取目標數(shù)據(jù)，所述目標數(shù)據(jù)包括目標患者TIPS術后的目標臨床測量數(shù)據(jù)和目標圖像數(shù)據(jù)；基于所述目標數(shù)據(jù)計算目標邊界條件；構建目標模型，所述目標模型為基于幾何離散化與CF...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例公開了一種基于用戶畫像和AIGC的精細化運營提效方法及系統(tǒng)，應用于客戶端，所述方法包括：對收集的用戶數(shù)據(jù)進行分析處理，并基于分析結果進行用戶畫像構建；所述用戶畫像包括對應的用戶特征；根據(jù)所述用戶畫像所呈現(xiàn)的用戶特征，并利用預設的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N變壓器非線性電路求解方法及相關裝置，所述方法包括：對目標變壓器進行實驗并建立第一等效電路模型，并進行數(shù)據(jù)采集，得到第一勵磁特性數(shù)據(jù)，并擬合得到第一擬合函數(shù)，再對第一等效電路模型進行線性化處理，得到第二等效電路模型；根據(jù)外部條...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及航空發(fā)動機仿真分析領域，特別提供了一種考慮加力氣動激勵的航空發(fā)動機振動響應仿真方法，分別建立加力燃燒室?尾噴管流體域模型和整機結構系統(tǒng)有限元模型，開展流場特性仿真分析和整機模態(tài)特性分析。以此為基礎，結合隨機振動和確定振動分析方法，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及壓縮空氣儲能技術領域，公開了一種壓氣儲能人工硐室抗抬臨界埋深分析方法、系統(tǒng)及設備。該方法包括：獲取儲氣庫項目的硐室個數(shù)、尺寸參數(shù)和布置參數(shù)；建立塊體極限平衡力學方程和巖體破裂面的破壞準則；根據(jù)硐室個數(shù)、尺寸參數(shù)和布置參數(shù)選擇對應的...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書提供了一種屬性值抽取模型的訓練方法、裝置、存儲介質及設備。在此方法中，可以將與樣本文本相匹配的屬性，作為正樣本屬性，并將從正樣本屬性所在的經(jīng)由聚類分析所得到的屬性簇中抽取出的部分屬性，作為容易與正樣本屬性混淆的負樣本屬性，從而可以將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于軸頻電磁場信號特征的表示方法及系統(tǒng)，涉及海洋電磁信號處理領域，包括：根據(jù)軸頻電磁場信號的頻譜特點進行取樣后，執(zhí)行變分模態(tài)分解；根據(jù)分解后得到的模態(tài)分量，計算每個所述模態(tài)分量的多樣性熵矩陣，通過獲取多尺度對稱點圖參數(shù)，利用...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種設備能耗的統(tǒng)計方法和裝置、存儲介質及計算機程序產(chǎn)品，涉及智能家居領域，該設備能耗的統(tǒng)計方法包括：確定第一目標設備的第一設備型號；根據(jù)所述第一設備型號匹配第一算法模型，其中，所述第一算法模型用于對所述第一目標設備進行設備能耗統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及外骨骼軌跡預測技術領域，公開了基于運動意圖識別的外骨骼軌跡預測方法、系統(tǒng)及設備。該方法包括對目標對象運動時的肩部角度和髖關節(jié)角度初始時域數(shù)據(jù)進行優(yōu)化，得到目標時域數(shù)據(jù)；基于肩部角度與髖關節(jié)角度間的關聯(lián)系數(shù)和間隔系數(shù)篩選目標時域數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例公開了一種基于RAG和LLM的商品品牌內(nèi)容生成方法、裝置及介質；方法包括：接收用戶輸入的商品關鍵詞，收集相關網(wǎng)頁；基于相關網(wǎng)頁進行網(wǎng)頁解析、語句塊劃分及優(yōu)化，得到多個語句塊；將向量化后的語句塊存儲至Elastic Search向...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例公開了一種基于大語言模型的商品信息檢索方法、裝置及介質；方法包括：接收用戶輸入的商品查詢請求；所述商品查詢請求包括商品名稱或品牌名稱；響應于所述商品查詢請求以得到搜索結果，并從所述搜索結果從獲取排名前k個網(wǎng)頁頁面；對排名前k個網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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