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								      本發(fā)明公開一種基于數(shù)字孿生的車輛碰撞模擬方法，涉及車輛碰撞模擬領(lǐng)域，構(gòu)建車輛碰撞物理模型；獲取歷史碰撞數(shù)據(jù)，根據(jù)所構(gòu)建的車輛碰撞物理模型以及所獲取的歷史碰撞數(shù)據(jù)獲得車輛碰撞數(shù)字孿生模型；通過歷史碰撞數(shù)據(jù)對(duì)車輛碰撞數(shù)字孿生模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N發(fā)動(dòng)機(jī)懸置支架計(jì)算方法、裝置以及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，發(fā)動(dòng)機(jī)懸置支架計(jì)算方法包括：獲取懸置支架求解主文件，其中，所述懸置支架求解主文件包括懸置支架的主模型以及各主模型對(duì)應(yīng)的載荷表；將目標(biāo)工況輸入正則表達(dá)式匹配模型，分別從所述各主模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種提高軋鋼提升鏈平臺(tái)剛度的方法，涉及軋鋼提升鏈平臺(tái)加工技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：使用振動(dòng)監(jiān)測設(shè)備對(duì)各分區(qū)位置進(jìn)行實(shí)時(shí)振動(dòng)監(jiān)測、采用有限元分析方法對(duì)平臺(tái)進(jìn)行仿真模擬，評(píng)估不同結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì)軋鋼提升鏈平臺(tái)的影響、對(duì)剛度不足分區(qū)內(nèi)的軋鋼提...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于大小模型的內(nèi)容審核方法、裝置及設(shè)備，方法包括：獲取送審?fù)ǖ捞峁┑拇龑徍藘?nèi)容；基于待審核內(nèi)容及其對(duì)應(yīng)的送審?fù)ǖ肋M(jìn)行策略解析，得到審核策略，審核策略包括審核模式、審核鏈路和審核鏈路的每個(gè)審核節(jié)點(diǎn)的調(diào)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于智能監(jiān)控的企業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃優(yōu)化管理方法及系統(tǒng)，涉及生產(chǎn)管理優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：采集目標(biāo)企業(yè)的多個(gè)同類生產(chǎn)線上的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)流；對(duì)所述監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)流進(jìn)行多維異常評(píng)估，生成異常評(píng)估矩陣；生成包括設(shè)備重啟優(yōu)先級(jí)序列、工序重排邏輯鏈、物料...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N半導(dǎo)體實(shí)驗(yàn)室的應(yīng)急決策方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，獲取風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型；獲取事故決策模型；在半導(dǎo)體實(shí)驗(yàn)室的任一系統(tǒng)觸發(fā)報(bào)警的情況下，基于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型和半導(dǎo)體實(shí)驗(yàn)室的實(shí)時(shí)安全數(shù)據(jù)，確定半導(dǎo)體實(shí)驗(yàn)室的目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果；對(duì)于每個(gè)系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種多智能體柔性作業(yè)車間調(diào)度方法，包括以下步驟：步驟1：基于大模型創(chuàng)建調(diào)度智能體和檢查智能體，對(duì)調(diào)度智能體和檢查智能體分別設(shè)置第一提示詞和第二提示詞；步驟2：獲取用戶數(shù)據(jù)，把用戶數(shù)據(jù)分批次地輸入到調(diào)度智能體中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于充電樁監(jiān)管技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種考慮優(yōu)先級(jí)的社區(qū)有序充電策略及裝置，該策略包括：獲取社區(qū)所轄電動(dòng)汽車的充電信息，充電信息包括車輛到達(dá)時(shí)間、車輛離開時(shí)間、當(dāng)前電池電量、最低充電需求和最高安全充電值；基于充電信息構(gòu)建社區(qū)電動(dòng)汽車用戶充...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的黑土地水土資源承載力評(píng)估系統(tǒng)，涉及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)領(lǐng)域，包括：數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、評(píng)估指標(biāo)計(jì)算模塊、承載力評(píng)估模型模塊、結(jié)果分析與展示模塊；數(shù)據(jù)采集模塊用于采集黑土地的土壤數(shù)據(jù)、水資源數(shù)據(jù)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。本...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N半導(dǎo)體實(shí)驗(yàn)室用戶安全畫像的生成方法及裝置，獲取用戶安全畫像的多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)；從多源渠道采集多個(gè)用戶的行為數(shù)據(jù)，行為數(shù)據(jù)包括用戶在半導(dǎo)體實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行實(shí)際操作的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，以及用戶進(jìn)行半導(dǎo)體培訓(xùn)和考核的靜態(tài)數(shù)據(jù)；根據(jù)第一用戶的行為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種外購生鐵塊的質(zhì)量評(píng)估方法，包括以下步驟：取樣：針對(duì)來料車輛類型劃分取樣區(qū)域，通過搖號(hào)方式在取樣區(qū)域內(nèi)選擇試樣區(qū)域，在試樣區(qū)域內(nèi)獲得來料質(zhì)量情況；雜物評(píng)估：在試樣區(qū)域內(nèi)獲取一般雜物的重量情況，按照一般雜物實(shí)際重量扣重，或通過雜...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種資產(chǎn)配置方法和裝置，資產(chǎn)配置方法包括：接收資產(chǎn)配置任務(wù)，對(duì)所述資產(chǎn)配置任務(wù)進(jìn)行量子編碼，形成用于表示所述任務(wù)的量子編碼信息，所述量子編碼信息包括：量子比特信息和量子能量信息；基于所述量子比特信息確定量子比特的初始量子態(tài)；采用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于網(wǎng)箱養(yǎng)殖魚群聲吶監(jiān)測圖像去噪的魚群數(shù)量測量方法，通過步驟一至步驟三獲取到對(duì)目標(biāo)網(wǎng)箱的一次整體掃描中每一幅單圈聲吶掃描圖像中每一條被識(shí)別魚類的被識(shí)別魚類坐標(biāo)點(diǎn)P(x,y,d)，通過步驟四依據(jù)D<do的空間位置關(guān)系條件...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種圖像畸變的校正方法及電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取目標(biāo)圖像初始的畸變參數(shù)；檢測畸變參數(shù)是否滿足硬件限定條件，其中，硬件限定條件是基于圖像處理裝置的當(dāng)前硬件存儲(chǔ)資源確定的；響應(yīng)于畸變參數(shù)不滿足硬件限定條件，對(duì)畸變參數(shù)進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于編碼器?解碼器架構(gòu)的自適應(yīng)圖像深度估計(jì)方法，將深度估計(jì)任務(wù)轉(zhuǎn)化為分類問題，通過將深度范圍劃分為固定數(shù)量、寬度相等的區(qū)間進(jìn)行處理，通過預(yù)訓(xùn)練的DenseNet編碼器對(duì)圖像進(jìn)行編碼，再將編碼結(jié)果輸入標(biāo)準(zhǔn)特征上采樣解碼器進(jìn)行解碼，從而輸出...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了文字替換方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理以及自然語言處理等人工智能領(lǐng)域，能夠用于生成式搜索、文檔智能編輯、智能助手、虛擬助手以及智能電商等應(yīng)用場景。所述文字替換方法可包括：獲取并展示待處理圖片；監(jiān)聽針對(duì)待...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種圖像編輯方法、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。在本申請(qǐng)實(shí)施例中，在圖像編輯頁面上提供有指向不同的風(fēng)格參考信息和風(fēng)格生成方式的多個(gè)第一界面元素，以及指向不同的文案參考信息和文案生成方式的多個(gè)第二界面元素；通過第一界面元素獲取風(fēng)格...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種指令類型無關(guān)視覺語言導(dǎo)航方法，所述方法包括：步驟1，對(duì)多種類型指令進(jìn)行混合，形成混合指令文本
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種教室紀(jì)律檢測方法及系統(tǒng)，包括：獲取教室監(jiān)控，所述教室監(jiān)控包括若干幀監(jiān)控畫面，對(duì)第一幀監(jiān)控畫面中每名學(xué)生進(jìn)行頭部檢測，對(duì)每名學(xué)生的頭部生成檢測框并編號(hào)；逐幀對(duì)每名學(xué)生的頭部進(jìn)行檢測跟蹤，記錄當(dāng)前幀與上一幀監(jiān)控畫面中，每一同編號(hào)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種表格邊界線識(shí)別方法，包括以下步驟：步驟S1；文檔圖像預(yù)處理；包括對(duì)文檔圖像進(jìn)行灰度化和二值化處理，得到特征圖；步驟S2：表格線檢測；通過直線檢測算法提取圖像中的直線段；步驟S3：邊界線識(shí)別；對(duì)線段集合進(jìn)行邊界檢測得到四個(gè)邊界...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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