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								      本發(fā)明提供了一種基于NLP的法律文書(shū)與項(xiàng)目管理領(lǐng)域關(guān)聯(lián)分析方法，屬于項(xiàng)目管理技術(shù)領(lǐng)域。方法通過(guò)大語(yǔ)言模型對(duì)法律文書(shū)進(jìn)行爭(zhēng)議焦點(diǎn)提取，得到爭(zhēng)議焦點(diǎn)表，并將爭(zhēng)議焦點(diǎn)表中的關(guān)鍵詞映射到項(xiàng)目管理知識(shí)領(lǐng)域，得到包含第一項(xiàng)目管理領(lǐng)域的案例糾紛原因映射表...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能體可解釋檢索路徑生成技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種智能體可解釋檢索路徑生成系統(tǒng)及驗(yàn)證方法。所述方法包括以下步驟：通過(guò)關(guān)聯(lián)知識(shí)檢索獲取智能體關(guān)聯(lián)知識(shí)檢索數(shù)據(jù)，基于該數(shù)據(jù)構(gòu)建節(jié)點(diǎn)多路徑初始結(jié)構(gòu)；確定路徑節(jié)點(diǎn)因果推理鏈條及節(jié)點(diǎn)語(yǔ)義解釋信息，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種GNN與Transformer融合的污水處理預(yù)測(cè)方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及污水?dāng)?shù)據(jù)分析處理領(lǐng)域；獲取污水處理廠的工藝信息及按時(shí)間序列排列的進(jìn)水、出水監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建高維度特征矩陣并進(jìn)行降維處理，得到污水降維特征矩陣，然后，構(gòu)建預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種智能體協(xié)作方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及能源管理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：截取能源管控智能體的歷史操作指令，并轉(zhuǎn)換為文本數(shù)據(jù)信息；根據(jù)詞向量模型對(duì)文本數(shù)據(jù)信息進(jìn)行語(yǔ)義映射，得到每個(gè)能源管控智能體之間的語(yǔ)義相似度；根據(jù)語(yǔ)義相似度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及環(huán)境保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于植草護(hù)坡根系與格柵的協(xié)同固土系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括根系分布優(yōu)化模塊、格柵結(jié)構(gòu)適配模塊、固土能力提升模塊、坡面穩(wěn)定性評(píng)估模塊、動(dòng)態(tài)調(diào)整模塊。本發(fā)明中，通過(guò)提取根系支撐強(qiáng)度關(guān)鍵區(qū)段并結(jié)合根系深度與密度變化構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的易腐品多級(jí)庫(kù)存水平優(yōu)化方法及系統(tǒng)，涉及深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。包括步驟：對(duì)于零售節(jié)點(diǎn)，采集易腐品的歷史銷(xiāo)售數(shù)據(jù)和外部特征數(shù)據(jù)，并輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練；采集易腐品的運(yùn)輸環(huán)境信息；構(gòu)造并初始化訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)和目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)、經(jīng)驗(yàn)回放池；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種干細(xì)胞培養(yǎng)基開(kāi)發(fā)全流程智能管理系統(tǒng)，屬于智能管理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明融合人工智能、大數(shù)據(jù)分析及知識(shí)圖譜技術(shù)，涵蓋從需求分析、配方智能設(shè)計(jì)與虛擬模擬、小規(guī)模培養(yǎng)驗(yàn)證與迭代優(yōu)化、中試放大工藝優(yōu)化到質(zhì)量合規(guī)與追溯的整個(gè)流程。通過(guò)中央智能...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供面向會(huì)議流程管控的音視頻會(huì)議全生命周期管理實(shí)現(xiàn)方法，涉及會(huì)議流程管控技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：通過(guò)會(huì)議管理與服務(wù)驅(qū)動(dòng)引擎在會(huì)前提供智能預(yù)約與議題標(biāo)準(zhǔn)化管理；會(huì)前多端通知與參會(huì)確認(rèn)；建立設(shè)備生命周期服務(wù)引擎，用于動(dòng)態(tài)監(jiān)控議程進(jìn)度；會(huì)后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)字孿生模型的建筑結(jié)構(gòu)安全監(jiān)控方法及系統(tǒng)，包括獲取建筑結(jié)構(gòu)的目標(biāo)環(huán)境參數(shù)和目標(biāo)監(jiān)測(cè)點(diǎn)參數(shù)，輸入損傷特征預(yù)測(cè)模型中得到建筑結(jié)構(gòu)在不同時(shí)段的損傷速率分布特征系數(shù)；將建筑結(jié)構(gòu)的損傷分布特征模態(tài)和該系數(shù)非線性組合生成目標(biāo)損傷速率...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N針對(duì)金融服務(wù)操作風(fēng)險(xiǎn)的事件根因智能診斷方法及系統(tǒng)，首先采集金融服務(wù)系統(tǒng)中操作風(fēng)險(xiǎn)事件產(chǎn)生的包含多種信息的操作風(fēng)險(xiǎn)事件數(shù)據(jù)集合，接著對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)事件數(shù)據(jù)集合進(jìn)行特征提取，生成包含多方面特征的事件特征集合，然后基于事件特征集合構(gòu)建動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域，為一種棚內(nèi)作物自動(dòng)化檢測(cè)方法，具體涉及一種棚內(nèi)作物病蟲(chóng)害檢測(cè)方法及系統(tǒng)。本發(fā)明提供的實(shí)施例根據(jù)不同區(qū)域的檢測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)該區(qū)域的作物生長(zhǎng)偏差程度進(jìn)行判斷，并基于不同的偏差程度配置對(duì)應(yīng)的采樣策略，并基于對(duì)應(yīng)的采樣策略獲取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及生物工程技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于紅外?拉曼圖像恢復(fù)模型的細(xì)胞培養(yǎng)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，方法包括：1、搭建代謝活性綜合評(píng)分模型，采用代謝活性綜合評(píng)分模型搭建代謝躍區(qū)域集合；2、在代謝活躍區(qū)域集合中選擇代謝活躍前N個(gè)區(qū)域作為選定區(qū)域，將選定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種楊梅成熟度檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及楊梅成熟度檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括步驟：對(duì)楊梅果實(shí)圖像進(jìn)行處理，得到目標(biāo)圖像；根據(jù)目標(biāo)圖像中楊梅果實(shí)表面肉柱的三維結(jié)構(gòu)在固定光照下形成的亮度分布特性，識(shí)別并分割目標(biāo)圖像中的陰影區(qū)域和高光區(qū)域；提...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于機(jī)器視覺(jué)的發(fā)電機(jī)斷路器箱體焊接點(diǎn)定位方法；方法包括獲取發(fā)電機(jī)斷路器箱體的待處理圖像，并對(duì)其進(jìn)行多尺度分解，提取出表征表面紋理與焊接點(diǎn)形態(tài)的高頻細(xì)節(jié)層；從高頻細(xì)節(jié)層中提取箱體結(jié)構(gòu)特征，與預(yù)存的包含理想焊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于雙路徑注意力與分形結(jié)構(gòu)的高保真點(diǎn)云補(bǔ)全方法及系統(tǒng)，包括迭代最遠(yuǎn)點(diǎn)采樣算法處理輸入點(diǎn)云；擴(kuò)展組合多層感知機(jī)結(jié)合雙路注意力機(jī)制提取構(gòu)建聯(lián)合特征向量；利用金字塔點(diǎn)生成器分層重建缺失區(qū)域點(diǎn)云；設(shè)計(jì)復(fù)合損失函數(shù)和動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)度策略?xún)?yōu)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種三維場(chǎng)景重建方法、裝置及XR設(shè)備，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該三維場(chǎng)景重建方法應(yīng)用于XR設(shè)備，包括：接收所述XR設(shè)備獲取的場(chǎng)景圖像；對(duì)所述場(chǎng)景圖像進(jìn)行特征提取和特征匹配，得到匹配點(diǎn)對(duì)；將所述匹配點(diǎn)對(duì)，轉(zhuǎn)換為全局坐標(biāo)系下的三維地標(biāo)點(diǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于條件擴(kuò)散模型的桌面層物體生成方法，該方法首先獲取桌面場(chǎng)景數(shù)據(jù)，包括不同視角的圖片和家具點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理。其次利用預(yù)處理后訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的不同視角的圖片，以及對(duì)應(yīng)的語(yǔ)義標(biāo)簽，通過(guò)預(yù)訓(xùn)練模型提取桌面風(fēng)格語(yǔ)義特征；利用預(yù)處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于圖像處理的鋁合金管靶的鍛造成型方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括建立三維數(shù)字網(wǎng)格模型及拓?fù)潢P(guān)系圖；采用雙光譜相機(jī)陣列獲取多視角圖像并融合；通過(guò)神經(jīng)輻射場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)重建溫度輻射強(qiáng)度映射圖像；執(zhí)行圖像增強(qiáng)處理；利用多尺度紋理解耦...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)一種基于遷移學(xué)習(xí)的跨膚色光譜校準(zhǔn)方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：分析獲取至少兩個(gè)指定特征間的關(guān)聯(lián)關(guān)系并存儲(chǔ)為標(biāo)志特征；獲取預(yù)訓(xùn)練模型并在其后新增全連接層以形成中間模型；凍結(jié)預(yù)訓(xùn)練模型的各層參數(shù)，對(duì)所述中間模型進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝嘶谶吘壧卣饕龑?dǎo)的輕量化可見(jiàn)光艦船目標(biāo)檢測(cè)方法，涉及艦船檢測(cè)圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括采集遙感衛(wèi)星圖像，篩選和標(biāo)注后隨機(jī)分配圖像得到訓(xùn)練集和驗(yàn)證集；骨干網(wǎng)絡(luò)模塊包括多個(gè)相互堆疊的Conv模塊和C3k2模塊；頸部模塊包括細(xì)節(jié)增強(qiáng)的...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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