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								      本發(fā)明公開了一種三角形網(wǎng)格六邊體轂節(jié)點(diǎn)雙曲鋼結(jié)構(gòu)網(wǎng)架拼裝方法；包括以下步驟：步驟一，利用軟件建立異形網(wǎng)架三維模型，并將模型中的異形網(wǎng)架劃分為若干個(gè)區(qū)間單元片；每個(gè)所述區(qū)間單元片由若干個(gè)三角形單元片構(gòu)建；所述三角形單元片以轂節(jié)點(diǎn)為角點(diǎn)，檁條為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種等離子電弧與熔池雙向耦合的數(shù)值模擬方法，包括以下步驟：S1、建立等離子體熔融爐內(nèi)熔池與等離子電弧之間反復(fù)交叉迭代的數(shù)值模型；S2、基于數(shù)值模型通過(guò)順序迭代實(shí)現(xiàn)等離子電弧與熔池的雙向耦合求解；S3、結(jié)束；本發(fā)明建立等離子體熔融...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種PDN仿真流程的自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)方法及裝置，包括：解析預(yù)設(shè)格式的標(biāo)準(zhǔn)化疊層信息表格，生成包含疊層結(jié)構(gòu)及材料屬性的XML網(wǎng)表文件；調(diào)用PDN仿真軟件API接口，加載XML網(wǎng)表及PCB設(shè)計(jì)文件，自動(dòng)配置疊層屬性與端口設(shè)置，基于輸入頻率范...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大語(yǔ)言模型算法技術(shù)領(lǐng)域，揭露了一種基于上下文記憶嵌入的文本生成方法和系統(tǒng)，該方法包括：利用預(yù)設(shè)的大語(yǔ)言模型對(duì)上下文文本進(jìn)行文本記憶壓縮，得到文本壓縮特征；利用所述大語(yǔ)言模型對(duì)所述文本壓縮特征進(jìn)行特征嵌入轉(zhuǎn)換，得到記憶嵌入特征；根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢隽艘环N基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的知識(shí)圖譜構(gòu)建方法，涉及知識(shí)圖譜技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取農(nóng)業(yè)多模態(tài)數(shù)據(jù)；分別基于各類模態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)設(shè)的特征提取模型對(duì)各類模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到多模態(tài)特征向量；基于預(yù)設(shè)的多模態(tài)特征融合模型對(duì)多模態(tài)特征向量進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模型融合的未來(lái)肉豬群體估重方法及系統(tǒng)，通過(guò)獲取肉豬飼養(yǎng)全周期的歷史結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集，采用領(lǐng)域先驗(yàn)知識(shí)加權(quán)評(píng)估、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)特征重要性計(jì)算及自動(dòng)化代碼分析工具的多模態(tài)融合評(píng)估方法，提取影響肉豬重量的關(guān)鍵因素集合，然后基于所述歷史...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于生命周期評(píng)價(jià)的渣土固化利用碳排放核算方法，包括S1：基于工程流程確定渣土固化資源化利用的生命周期碳排放量核算邊界；S2：基于步驟S1得到的碳排放量核算邊界為工程流程每個(gè)環(huán)節(jié)配置計(jì)算公式、碳排放因子及相關(guān)參數(shù)，計(jì)算渣土固化...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種車輛調(diào)度方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：基于用車需求篩選出在用車需求對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)，滿足用車需求的多個(gè)待調(diào)度車輛；基于預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)的交通路線和用車位置對(duì)每一待調(diào)度車輛進(jìn)行路徑規(guī)劃，得到每一待調(diào)度車輛對(duì)應(yīng)的至少一條行駛路徑...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種聯(lián)名卡的使用方法、智能終端和交易系統(tǒng)，該方法包括從NFC模塊獲取聯(lián)名卡的標(biāo)識(shí)文件，對(duì)標(biāo)識(shí)文件進(jìn)行解析得到交易應(yīng)用程序鏈接信息和銀行卡賬號(hào)信息；根據(jù)交易應(yīng)用程序鏈接信息打開交易應(yīng)用程序的主界面，發(fā)送認(rèn)證指令至聯(lián)名卡；接收聯(lián)名卡使...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種旅行服務(wù)置換方法、裝置及程序，其中方法應(yīng)用于旅行服務(wù)平臺(tái)，方法包括：確定配置旅行服務(wù)置換權(quán)限的用戶；為所述用戶的已購(gòu)旅行服務(wù)，監(jiān)測(cè)用于置換所述已購(gòu)旅行服務(wù)的推薦旅行服務(wù)方案，所述推薦旅行服務(wù)方案在推薦特征維度上優(yōu)于所述已...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦積水影像學(xué)特征的檢測(cè)方法及電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，包括收集并標(biāo)記正常壓力腦積水患者的腦部影像數(shù)據(jù)，進(jìn)行預(yù)處理；利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)厚層腦部影像數(shù)據(jù)中腦室區(qū)域的分割，生成二值圖像序列；通過(guò)薄層腦部影像數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個(gè)用于插...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于遙感與計(jì)算機(jī)視覺交叉技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種利用建筑物掩碼圖像生成雙時(shí)相復(fù)雜背景的變化檢測(cè)圖像對(duì)方法。具體過(guò)程為：對(duì)遙感圖像通用分割大模型進(jìn)行微調(diào)和知識(shí)蒸餾，獲取遙感建筑物分割輕量化模型，并利用所述輕量化模型進(jìn)行提取建筑物的掩碼信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供三維場(chǎng)景渲染方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域。該方法對(duì)視角圖像進(jìn)行材質(zhì)分割得到每個(gè)視角圖像的掩碼圖像，基于掩碼圖像和視角圖像進(jìn)行三維場(chǎng)景生成得到多個(gè)三維高斯分布，選取每個(gè)材質(zhì)類別對(duì)應(yīng)的小塊區(qū)域，根據(jù)小塊區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)適用于同步定位與地圖構(gòu)建領(lǐng)域，提供一種內(nèi)窺鏡定位和內(nèi)窺鏡環(huán)境地圖構(gòu)建方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備，其中方法包括：獲取內(nèi)窺鏡采集的真實(shí)圖像及顯式三維高斯表示的第一內(nèi)窺鏡環(huán)境地圖；將真實(shí)圖像中的三維結(jié)構(gòu)點(diǎn)與第一內(nèi)窺鏡環(huán)境地圖進(jìn)行空間配準(zhǔn)，得到第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種目標(biāo)識(shí)別方法、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，所述目標(biāo)識(shí)別應(yīng)用于門鎖，所述門鎖包括攝像裝置和藍(lán)牙模塊，該方法包括：通過(guò)藍(lán)牙模塊進(jìn)行目標(biāo)的初步定位，得到目標(biāo)的第一定位位置；控制攝像裝置向第一定位位置轉(zhuǎn)動(dòng)；基于轉(zhuǎn)動(dòng)后的攝像裝置采集到的第一圖像進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于遙感與計(jì)算機(jī)視覺交叉技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種面向遙感多時(shí)相場(chǎng)景多任務(wù)解譯的變化通用模型構(gòu)建方法。包括：采用CNN編碼器和Vi T編碼器編碼，用于輸入的雙時(shí)相圖像生成雙時(shí)相視覺token；采用LoRA技術(shù)在凍結(jié)的多模態(tài)大模型的基礎(chǔ)上引...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于低壓線路的AI視頻識(shí)別系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊，用于采集低壓線路中的微觀視頻數(shù)據(jù)、宏觀視頻數(shù)據(jù)、以及環(huán)境傳感器數(shù)據(jù)，進(jìn)行視頻去噪、圖像增強(qiáng)數(shù)據(jù)校準(zhǔn)；特征提取與分析模塊，用于基于微觀視頻數(shù)據(jù)提取包括導(dǎo)線表面裂紋和螺...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及園區(qū)視覺識(shí)別領(lǐng)域，并且更具體地，涉及基于人工智能的智慧園區(qū)視覺識(shí)別方法及系統(tǒng)，包括監(jiān)控模塊用于獲取智慧園區(qū)內(nèi)關(guān)鍵位置部署的高清攝像頭生成的網(wǎng)絡(luò)采集圖像數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的元數(shù)據(jù)，所述監(jiān)控模塊將相關(guān)數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)處理中心，所述數(shù)據(jù)處理中心接...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及交通視頻數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，并且更具體地，涉及一種基于人工智能的交通視頻數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，采用數(shù)據(jù)采集模塊，所述數(shù)據(jù)采集模塊獲取監(jiān)控模組記錄的交通視頻數(shù)據(jù)，所述監(jiān)控模組包括監(jiān)控?cái)z像頭，所述地磁傳感器和氣象傳感器獲取車輛通過(guò)信息，結(jié)果輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種機(jī)器學(xué)習(xí)輔助的醋酸反應(yīng)速率預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練方法、裝置及預(yù)測(cè)方法。所述機(jī)器學(xué)習(xí)輔助的醋酸反應(yīng)速率預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練方法包括：獲取增強(qiáng)數(shù)據(jù)訓(xùn)練集；提取增強(qiáng)數(shù)據(jù)訓(xùn)練集的訓(xùn)練用特征向量；獲取醋酸反應(yīng)速率用分類提升回歸模型；通過(guò)訓(xùn)練用特征向量對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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