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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于知識(shí)圖譜的電廠機(jī)組狀態(tài)評(píng)估方法及系統(tǒng)，涉及火力發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集和處理火力發(fā)電機(jī)組歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，基于MIC相關(guān)性分析方法篩選出火力發(fā)電機(jī)組重點(diǎn)運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)并建立火力發(fā)電機(jī)組重點(diǎn)運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)庫(kù)，通過(guò)過(guò)往火力發(fā)電機(jī)組運(yùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及燃?xì)獍踩O(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于用戶特征分析的燃?xì)獍踩R(shí)精準(zhǔn)推送方法及系統(tǒng)。該方法包括：通過(guò)實(shí)時(shí)采集燃?xì)鈹?shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，結(jié)合用戶屬性生成時(shí)空對(duì)齊的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，采用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法對(duì)歷史數(shù)據(jù)流劃分用戶用氣場(chǎng)景，基于用戶用氣場(chǎng)景和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多步回報(bào)A3C強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多目標(biāo)梯級(jí)水電站優(yōu)化調(diào)度方法與系統(tǒng)，以水位偏差最小化、發(fā)電效益最大化、防洪安全與生態(tài)保護(hù)為協(xié)同優(yōu)化目標(biāo)，構(gòu)建動(dòng)態(tài)權(quán)重可調(diào)的多目標(biāo)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)；采用未來(lái)多步累積獎(jiǎng)勵(lì)作為改進(jìn)A3C強(qiáng)化學(xué)習(xí)的回報(bào)，通過(guò)未來(lái)多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于標(biāo)準(zhǔn)化病人問(wèn)診訓(xùn)練的考評(píng)方法，屬于醫(yī)學(xué)教育技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：實(shí)時(shí)獲取訓(xùn)練者或考核者與標(biāo)準(zhǔn)化病人之間的問(wèn)診交互信息；基于多模態(tài)分析模型對(duì)問(wèn)診交互信息進(jìn)行識(shí)別和分析，生成交互特征數(shù)據(jù)；通過(guò)生成式AI模型動(dòng)態(tài)生成實(shí)時(shí)病例...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及倉(cāng)儲(chǔ)運(yùn)輸控制的技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種倉(cāng)儲(chǔ)物流中心運(yùn)輸控制系統(tǒng)，包括，動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃模塊，基于采集的實(shí)時(shí)物流設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，通過(guò)生成動(dòng)態(tài)路徑，并接收設(shè)備執(zhí)行層的反饋信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)修正；以及，模塊化控制架構(gòu)，利用信號(hào)傳輸實(shí)現(xiàn)任務(wù)調(diào)度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N用于軌道車輛運(yùn)維檢修的全周期管控系統(tǒng)和方法，涉及軌道車輛設(shè)備檢修管理技術(shù)領(lǐng)域。該系統(tǒng)包括：檢修計(jì)劃管理模塊，用于根據(jù)軌道車輛運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)和歷史檢修數(shù)據(jù)，確定車輛檢修計(jì)劃；檢修調(diào)度管理模塊，用于根據(jù)車輛檢修計(jì)劃，確定檢修需求單；檢修...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種鞋服通用大模型反饋關(guān)聯(lián)訓(xùn)練方法及系統(tǒng)，其中，所述方法包括：采集用戶在網(wǎng)站上的多種數(shù)據(jù)模態(tài)的相關(guān)鞋服信息，對(duì)每種數(shù)據(jù)模態(tài)的鞋服信息進(jìn)行對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)預(yù)處理；對(duì)預(yù)處理后的多種數(shù)據(jù)模態(tài)的相關(guān)鞋服信息提取顯式特征和隱式特征，將提取的商品...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種信貸評(píng)級(jí)模型的確定方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域。其中，該方法包括：確定用戶的歷史信貸數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征；基于數(shù)據(jù)特征和大數(shù)據(jù)計(jì)算框架對(duì)Apriori算法進(jìn)行優(yōu)化，得到目標(biāo)Apriori算法；基于目標(biāo)Apri...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于精英反向?qū)W習(xí)的白鯊優(yōu)化算法的用戶確定方法及介質(zhì)。通過(guò)實(shí)時(shí)獲取并根據(jù)當(dāng)前用戶描述信息，生成當(dāng)前適應(yīng)度評(píng)價(jià)值；通過(guò)Chebyshev混沌映射方法，對(duì)基于白鯊優(yōu)化算法得到的隨機(jī)種群位置樣本進(jìn)行初始化處理，得到隨機(jī)種群位置映射樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供金融產(chǎn)品推薦方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，通過(guò)獲取包含多種金融產(chǎn)品的歷史數(shù)據(jù)流，對(duì)歷史數(shù)據(jù)流進(jìn)行預(yù)處理，基于處理后數(shù)據(jù)集提取金融產(chǎn)品特征，構(gòu)建特征矩陣，將該特征矩陣輸入訓(xùn)練完成的預(yù)測(cè)模型，得到所述金融產(chǎn)品的收益?風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果。基于收...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的智慧園區(qū)安防控制方法及系統(tǒng)，屬于園區(qū)安防的技術(shù)領(lǐng)域，該智慧園區(qū)安防控制方法包括：接收?qǐng)@區(qū)內(nèi)目標(biāo)區(qū)域的預(yù)約信息，生成目標(biāo)區(qū)域的臨時(shí)權(quán)限集；在目標(biāo)人員到達(dá)園區(qū)入口閘機(jī)處時(shí)，抓取目標(biāo)人員的多模態(tài)特征作為臨時(shí)權(quán)限集...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種攝像頭參數(shù)的標(biāo)定方法和標(biāo)定裝置、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)、車輛，所述方法包括：采集至少一個(gè)攝像頭拍攝的棋盤格圖像，并基于邊緣檢測(cè)算法提取棋盤格圖像中的線條輪廓；在線條輪廓中，基于Hough變換或LSD算法檢測(cè)直線段，并基于最小二乘...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的輸電線路三維建模生成方法，包括：進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集并進(jìn)行預(yù)處理；進(jìn)行點(diǎn)云分割和特征提取，提取出輸電線路的關(guān)鍵特征；對(duì)每個(gè)結(jié)構(gòu)單元進(jìn)行建模；對(duì)三維模型進(jìn)行修復(fù)與優(yōu)化；將優(yōu)化后的模型與實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證模型的精...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于改進(jìn)型參數(shù)自適應(yīng)快速位姿優(yōu)化算法的植株三維高斯表型提取方法，首先利用相機(jī)系統(tǒng)獲取植株的多視圖圖像序列，利用全局自適應(yīng)快速位姿優(yōu)化算法估計(jì)相機(jī)位姿，然后生成場(chǎng)景的稀疏三維點(diǎn)云，可以有效消除農(nóng)業(yè)場(chǎng)景中的位姿估計(jì)誤差，避免傳統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于大語(yǔ)言模型的多模態(tài)人體動(dòng)作生成方法，基于3D動(dòng)作數(shù)據(jù)提取結(jié)構(gòu)化特征，結(jié)合大語(yǔ)言模型生成身體部位級(jí)原子語(yǔ)義描述，構(gòu)建包含文本、語(yǔ)音、音樂(lè)的多模態(tài)對(duì)齊數(shù)據(jù)集；將全身動(dòng)作按部位解耦，采用獨(dú)立向量量化編碼器進(jìn)行殘差量化，生成與細(xì)粒度文本強(qiáng)關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的三維重建方法及系統(tǒng)，屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。針對(duì)現(xiàn)有神經(jīng)隱式方法在弱紋理區(qū)域和非朗伯表面重建結(jié)果差；傳統(tǒng)幾何監(jiān)督依賴噪聲數(shù)據(jù)，導(dǎo)致表面不完整；優(yōu)化過(guò)程中全局與局部特征融合效率低等問(wèn)題，通過(guò)利用相機(jī)獲取...
								
            
							
            
							
						
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								      基于RGB圖像和點(diǎn)云數(shù)據(jù)的紙箱垛識(shí)別定位方法及抓取點(diǎn)確定方法，屬于機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域。解決了現(xiàn)有貨物的三維空間位置解析的準(zhǔn)確性差及對(duì)紙箱抓取存在穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性差的問(wèn)題，本發(fā)明使用RGB圖像和點(diǎn)云數(shù)據(jù)為輸入，充分利用RGB圖像提供的紙箱垛表面特征信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于選擇性狀態(tài)空間和邊緣感知增強(qiáng)的遙感弱目標(biāo)檢測(cè)方法，步驟為獲取遙感圖像數(shù)據(jù)集，構(gòu)建弱目標(biāo)檢測(cè)模型包括依次連接的主干網(wǎng)絡(luò)、采用PAFPN結(jié)構(gòu)的頸部網(wǎng)絡(luò)和頭部網(wǎng)絡(luò)；在主干網(wǎng)絡(luò)基于堆疊的GLBlock進(jìn)行全局特征和局部特征提取，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于內(nèi)參分解和神經(jīng)渲染的域泛化語(yǔ)義分割方法及裝置，所述方法包括：建立雙向轉(zhuǎn)換模型，雙向轉(zhuǎn)換模型包括內(nèi)參分解子模型和神經(jīng)渲染子模型，訓(xùn)練內(nèi)參分解子模型和神經(jīng)渲染子模型；通過(guò)內(nèi)參分解子模型對(duì)源域合成圖像進(jìn)行解耦得到源域合成圖像的屬性...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種物體的渲染方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：利用投影儀攜帶的拍攝裝置，拍攝待渲染物體的照片；對(duì)照片中的待渲染物體進(jìn)行語(yǔ)義分割，得到待渲染物體的輪廓坐標(biāo)信息；根據(jù)待渲染物體的輪廓坐標(biāo)信息，創(chuàng)建多個(gè)目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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