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								      本發(fā)明提供了基于有限時間收斂微分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性非凸優(yōu)化方法，包括如下步驟：1)通過懲罰函數(shù)將帶多型約束的非線性非凸優(yōu)化問題中的等式約束轉(zhuǎn)化為目標(biāo)函數(shù)中的懲罰項；2)將步驟1)中的優(yōu)化問題根據(jù)庫恩塔克條件和投影定理轉(zhuǎn)化為等價的方程組；3)將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種垂直聯(lián)邦學(xué)習(xí)中考慮誠實度的核心數(shù)據(jù)選擇方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：獲取每個參與方所有第一數(shù)據(jù)的敏感度之和，得到第一數(shù)據(jù)敏感度；根據(jù)所述第一數(shù)據(jù)敏感度，獲取每個所述參與方的被采樣概率；根據(jù)所述被采樣概率，獲取每個所述參...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于約束多任務(wù)優(yōu)化的自然災(zāi)害預(yù)警與響應(yīng)方法，屬于自然災(zāi)害預(yù)警與資源調(diào)度的技術(shù)領(lǐng)域，其方法包括：通過獲取包含多種災(zāi)害預(yù)測、資源調(diào)度、路徑規(guī)劃和救援協(xié)同任務(wù)的任務(wù)列表，基于所述多個任務(wù)構(gòu)建種群，并利用多因子進(jìn)化算法以最小多種災(zāi)害聯(lián)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了新能源場站電力交易市場的定價模型優(yōu)化方法，涉及數(shù)據(jù)處理相關(guān)領(lǐng)域，該方法包括：對電力定價業(yè)務(wù)進(jìn)行拆解，獲取定價關(guān)聯(lián)因素矩陣；根據(jù)定價關(guān)聯(lián)因素矩陣設(shè)定因素多線程，調(diào)取電力交易數(shù)據(jù)并挖掘業(yè)務(wù)狀態(tài)鏈與多線程耦合的因素狀態(tài)鏈；針對新能源場...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種民航航班補(bǔ)貼的動態(tài)管理方法及系統(tǒng)，其方法包括如下步驟：利用所述預(yù)處理歷史航班數(shù)據(jù)、所述預(yù)處理歷史交通數(shù)據(jù)以及所述預(yù)處理歷史補(bǔ)貼數(shù)據(jù)訓(xùn)練所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型，得到補(bǔ)貼權(quán)重預(yù)測模型；通過將所述標(biāo)準(zhǔn)化后的實時航班數(shù)據(jù)、實時交通數(shù)據(jù)以及實...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種無人機(jī)貨運服務(wù)管理方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：根據(jù)貨運訂單的貨物屬性和無人機(jī)資源參數(shù)，分配目標(biāo)無人機(jī)；根據(jù)所述目標(biāo)無人機(jī)的無人機(jī)參數(shù)、所述運輸信息和民航局空域信息規(guī)劃初始航線，在待處理貨運任務(wù)執(zhí)行中，實時監(jiān)控目標(biāo)無...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種物品分發(fā)設(shè)備的控制方法、設(shè)備及計算機(jī)程序產(chǎn)品，其中，該方法包括：確定為第一訂單分配的第一放置位，控制第一放置位對應(yīng)的第一顯示位顯示第一訂單的設(shè)定訂單信息和第一狀態(tài)信息，第一訂單的設(shè)定訂單信息包括訂單標(biāo)識信息，第一狀態(tài)信息為表示...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了智能法律調(diào)解全流程監(jiān)控系統(tǒng)，包括：輸入信息模塊、全流程監(jiān)測與回溯模塊、調(diào)解室模塊、電子簽章與身份驗證模塊、電子卷宗模塊、糾紛案件分析工具模塊、用戶反饋模塊以及系統(tǒng)學(xué)習(xí)優(yōu)化模塊；所述全流程監(jiān)測與回溯模塊用于實時監(jiān)測和自動記錄糾紛案...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了智能調(diào)解業(yè)務(wù)審批系統(tǒng)，包括開始節(jié)點，調(diào)解員將案件信息輸入至審批系統(tǒng)內(nèi)，啟動審批系統(tǒng)，并識別案件的編號，且系統(tǒng)將案件對應(yīng)的編號信息反饋給調(diào)節(jié)員；設(shè)置智能審批開關(guān)，在系統(tǒng)內(nèi)設(shè)置有閾值信息，在系統(tǒng)啟動后，智能審批開關(guān)對輸入的案件信息中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智慧管網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于數(shù)字孿生與跨系統(tǒng)協(xié)同的城市管網(wǎng)管理系統(tǒng)及方法，包括多源數(shù)據(jù)采集層以及動態(tài)孿生建模層以及數(shù)據(jù)共享與交換系統(tǒng)和智能決策層，所述動態(tài)孿生建模層包括分層數(shù)字孿生體；所述數(shù)據(jù)共享與交換系統(tǒng)獲取多源數(shù)據(jù)采集層的數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于AI的崗位勝任力與招聘崗位的匹配方法，涉及大數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，提取候選人的顯性技能實體及隱式能力實體；構(gòu)建候選人能力演化圖譜；結(jié)合時間序列預(yù)測模型解析崗位動態(tài)需求，形成包含當(dāng)前需求、隱性需求及未來演...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種TIR場景下的深度學(xué)習(xí)推薦方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì),方法包括：將目標(biāo)用戶的用戶行為序列輸入會話處理層輸出具有目標(biāo)項的目標(biāo)會話和具有觸發(fā)項的觸發(fā)會話；計算各個目標(biāo)會話的第一關(guān)聯(lián)程度及各個觸發(fā)會話的第二關(guān)聯(lián)程度；計算不同目標(biāo)會話之...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種空間相機(jī)外方位元素?zé)岱€(wěn)定性校正方法及系統(tǒng)，包括：步驟S1：獲取多景下的無控定位誤差與衛(wèi)星溫度，擬合計算空間相機(jī)外方位元素?zé)岱€(wěn)定性的溫度相關(guān)系數(shù)；步驟S2：獲取不同成像時間對應(yīng)的無控定位誤差與衛(wèi)星溫升速率，計算空間相機(jī)外方位元...
								
            
							
            
							
						
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								      基于人工智能的染色體圖像分割方法，能夠解決依賴于人工標(biāo)注高倍鏡圖像中染色體的輪廓，標(biāo)注工作量大，人工標(biāo)注的準(zhǔn)確性和一致性難以保證的問題，實現(xiàn)多樣性的染色體圖像樣本集的訓(xùn)練，保證染色體圖像分割模型的有效性，提高模型的泛化能力和準(zhǔn)確性。其包括：...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種幾何和姿態(tài)感知的文本生成三維對象方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：將文本輸入三維擴(kuò)散生成模型獲得粗糙三維對象，利用粗糙三維對象初創(chuàng)化目標(biāo)三維對象；將目標(biāo)三維對象通過渲染獲得法向貼圖；利用粗糙三維對象初創(chuàng)化目標(biāo)三維對象，并將目標(biāo)三維對...
								
            
							
            
							
						
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								      基于分形規(guī)則重建樹狀根植物纖維根三維矢量構(gòu)型方法，針對待重建植物，進(jìn)行植物根系的生長數(shù)據(jù)采集，獲取該種植物根系的原始圖像數(shù)據(jù)集；構(gòu)建機(jī)器標(biāo)注模型對原始圖像數(shù)據(jù)集內(nèi)的圖像進(jìn)行機(jī)器標(biāo)注，參考機(jī)器標(biāo)注的圖像對原始圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行人工精確標(biāo)注；將標(biāo)注...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多模態(tài)擴(kuò)散模型的視覺誘發(fā)腦信號解碼方法及系統(tǒng)，該方法能夠從fMRI信號中重建高分辨率圖像，并生成描述性文本。該方法通過輕量級回歸模型將fMRI信號映射到圖像?文本細(xì)節(jié)潛在特征空間，以及CLIP模型的圖像?文本高級語義特征空間...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種醫(yī)學(xué)圖像分割方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)。所述方法包括：通過在插值一致性訓(xùn)練框架的師生模型基礎(chǔ)上引入KAN模塊，構(gòu)建師生模型中包含級聯(lián)卷積編碼器、級聯(lián)KAN編碼器、級聯(lián)KAN解碼器和級聯(lián)卷積解碼器的醫(yī)學(xué)圖像分割網(wǎng)絡(luò)。本發(fā)明...
								
            
							
            
							
						
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								      結(jié)合超像素分割和融合的SAR圖像目標(biāo)檢測方法、裝置，該方法包括：輸入SAR圖像；將SAR圖像均勻分割為預(yù)設(shè)數(shù)量的初始超像素區(qū)域，并以每個初始超像素區(qū)域的中心點作為初始聚類中心；基于局部熵和灰度分布的聯(lián)合概率分布，更新聚類中心；根據(jù)自適應(yīng)像素...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種皮膚病變分類模型的訓(xùn)練方法、分類方法及系統(tǒng)，其中，該訓(xùn)練方法獲取皮膚訓(xùn)練圖像；將所述皮膚訓(xùn)練圖像輸入至皮膚病變分類模型中進(jìn)行分類，得到所述皮膚病變分類模型每個分類器輸出的分類預(yù)測值，以及每個所述分類器的分類器權(quán)重；根據(jù)所有所...
								
            
							
            
							
						
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