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								      本申請公開了異常場景識別模型的訓(xùn)練方法、異常場景識別方法及裝置，涉及模型微調(diào)技術(shù)領(lǐng)域，通過獲取樣本文本數(shù)據(jù)集，再采用樣本文本數(shù)據(jù)集中的多個樣本文本以及每個樣本文本數(shù)據(jù)對應(yīng)的樣本異常場景標簽對預(yù)訓(xùn)練語言模型進行訓(xùn)練，借助動態(tài)秩和控制門機制對預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種交通指揮機器人系統(tǒng)和交通指揮機器人系統(tǒng)的控制方法，屬于道路交通技術(shù)領(lǐng)域。系統(tǒng)包括：多個交通指揮機器人，交通指揮機器人設(shè)有數(shù)據(jù)采集裝置和信號燈裝置；服務(wù)器與多個交通指揮機器人通信連接，服務(wù)器用于基于多個交通指揮機器人采集的目標...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于“北斗+UWB”定位的安全預(yù)警方法及系統(tǒng)，涉及人員定位與安全預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，包括：實時采集定位信號數(shù)據(jù)并進行預(yù)處理；基于定位信號源的實時質(zhì)量評估，自適應(yīng)調(diào)整融合權(quán)重，生成連續(xù)高精度定位數(shù)據(jù)序列；利用軌跡預(yù)測模型對未來運動軌...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于昆蟲雷達與高空燈的空中遷飛昆蟲識別方法及系統(tǒng)，所述方法包括步驟1：接收昆蟲雷達實時監(jiān)測到的每個空中遷飛昆蟲的振翅頻率、體長、體寬和體重四項生物參數(shù)；步驟2：將接收到的所述四項生物參數(shù)輸入最優(yōu)昆蟲種類分類模型，得到每個空中遷...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種電梯門3D趨勢的智能AI目標檢測方法及系統(tǒng)，涉及電梯控制技術(shù)領(lǐng)域。電梯門3D趨勢的智能AI目標檢測方法，包括以下步驟：通過RGB攝像頭采集電梯門外圖像，基于目標檢測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別圖像中的物體，輸出邊界框坐標和類別標簽；匈牙利匹...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出儀表讀數(shù)方法、系統(tǒng)、計算機可讀存儲介質(zhì)及電子設(shè)備，涉及儀表檢測技術(shù)領(lǐng)域。包括基于YOLOv8n?CFCA檢測模型對原始圖像中的儀表和量程字符進行識別；提取識別到的儀表中的表盤和指針區(qū)域；基于透視變換算法對表盤進行傾斜矯正；對指針區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了基于多模態(tài)信息的光伏電力設(shè)備缺陷檢測方法及裝置，方法包括獲取目標電力設(shè)備的第一多模態(tài)信息；其中，所述第一多模態(tài)信息包括所述目標電力設(shè)備的第一缺陷圖像和第一缺陷文本；將所述第一多模態(tài)信息輸入到訓(xùn)練好的缺陷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于自適應(yīng)增強的圖像目標檢測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：獲取由不同視角攝像頭采集的輸入圖像，并利用攝像頭退化指紋庫進行圖像診斷，得到圖像診斷結(jié)果；基于圖像診斷結(jié)果，利用規(guī)則引擎動態(tài)選擇圖像處理組合，利用圖像處理組合對輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)影像處理技術(shù)領(lǐng)域，提供基于ULFB模塊的超聲影像病灶特征增強方法及檢測系統(tǒng)。增強方法包括：將批量超聲特征圖輸入ULFB模塊獲得批量ULFB病灶增強特征圖；ULFB模塊包括：掩碼注意力分支，結(jié)合自注意力機制和深度掩碼獲得批量第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種醫(yī)用磁共振幾何畸變測試方法、系統(tǒng)、介質(zhì)和產(chǎn)品，涉及醫(yī)用磁共振幾何畸變測試領(lǐng)域，包括：獲取包括測試對象的磁共振測試圖像和測試對象的真實半徑；判斷磁共振測試圖像中的測試對象是否為圓或類圓；若否，則重新獲取；若是，則對磁共振測試圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，提出的一種針對多角度序列的自監(jiān)督圖像去噪方法及系統(tǒng)，通過像素重排處理，破壞噪聲的空間相關(guān)性，以獲得更好的去噪效果，再通過基于位移?裁剪策略的盲點網(wǎng)絡(luò)，相較于傳統(tǒng)的掩膜卷積或空洞卷積，無需更改卷積核權(quán)重排布，且保留標準...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種理賠系統(tǒng)動態(tài)限額方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。包括：讀取理賠系統(tǒng)的配置文件，根據(jù)配置文件實例化各限額校驗的處理者，并構(gòu)建職責(zé)鏈；當獲取到用戶的業(yè)務(wù)請求時，根據(jù)業(yè)務(wù)請求生成限額校驗數(shù)據(jù)傳輸對象；基于職責(zé)鏈，將限額校驗數(shù)據(jù)傳輸對象...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種門店卡券智能發(fā)放與核銷處理方法和系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：步驟1，通過門店終端及用戶智能設(shè)備，采集用戶基礎(chǔ)信息、消費數(shù)據(jù)、實時地理位置及當前門店促銷活動信息；步驟2，基于采集的信息，通過預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)處理規(guī)則進行計...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例涉及智能調(diào)度領(lǐng)域，提供一種基于數(shù)字孿生的倉庫智能調(diào)度方法及相關(guān)裝置，所述方法包括：獲取待入庫貨物的基礎(chǔ)屬性信息；根據(jù)所述基礎(chǔ)屬性信息進行存儲匹配信息構(gòu)建，得到參考存儲匹配信息；采用所述參考存儲匹配信息從倉庫的數(shù)字孿生模型中確定出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于動態(tài)風(fēng)險評估的鋼材裁切排產(chǎn)方法和裝置，涉及鋼材加工產(chǎn)前管理領(lǐng)域，通過實時采集訂單、設(shè)備及庫存數(shù)據(jù)，構(gòu)建多維數(shù)值矩陣實現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化表達；采用蒙特卡洛方法生成候選排產(chǎn)序列，結(jié)合邊角料損耗與延誤風(fēng)險動態(tài)評估，融合模擬退火與自適應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種面向大型語言模型的多樣本攻擊檢測與防御方法，涉及人工智能安全領(lǐng)域。構(gòu)建多層次文本篩查與干預(yù)機制，通過輸入內(nèi)容去重、格式調(diào)整及上下文擾動，降低多樣本攻擊的影響。對文本進行相似性分析，識別高度重復(fù)的示例，利用高效匹配策略篩選；利用預(yù)訓(xùn)練模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)字化應(yīng)力控制技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了基于長期時變因素的PC梁橋拆除數(shù)字化應(yīng)力控制方法及系統(tǒng)；所述系統(tǒng)包括：應(yīng)力變化預(yù)測模塊、分級拆除優(yōu)化模塊、風(fēng)險概率分析模塊、多尺度損傷定量模塊和全生命周期數(shù)字融合模塊，基于歷史特征向量建立應(yīng)力預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于CAD平臺的建筑工程協(xié)同設(shè)計制圖方法，涉及建筑工程的計算機輔助設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括以下步驟：針對企業(yè)下轄設(shè)計師分別建立賬號，收集不同設(shè)計師歷史制圖數(shù)據(jù)，包括過程草圖以及定稿設(shè)計圖，建立項目數(shù)據(jù)庫并基于項目名稱建立文件...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多模態(tài)計算機視覺的大葉繡球冠層生長情況智能識別方法，通過采集大葉繡球植株的數(shù)字圖像，預(yù)處理后裁剪成圖像塊；采用無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提取圖像塊的局部形態(tài)學(xué)特征；基于跨模態(tài)對比學(xué)習(xí)的文本?圖像對齊深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用標注...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種礦用風(fēng)壓機組的自動化在線監(jiān)測方法，包括：獲取礦用風(fēng)壓機組的整體故障振動頻率段；通過最優(yōu)分解結(jié)果對礦用風(fēng)壓機組的整體故障振動頻率段進行分段，得到若干個頻率段；在每個頻率段上，根據(jù)故障差異性獲取部件在頻率...
								
            
							
            
							
						
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