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								      本發(fā)明提供了一種基于度量學習的圖像情感標記分布學習方法及系統(tǒng)。該方法包括：獲取圖像情感數(shù)據(jù)集，并對數(shù)據(jù)進行預處理以提取圖像特征；基于已標記的圖像情感數(shù)據(jù)構建三元組集；利用度量學習技術，將圖像特征映射至低維嵌入空間；采用最大熵模型構建標記分布...
								
            
							
            
							
						
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								      一種用于多模態(tài)語義分割的混合提示架構融合方法，屬于計算機視覺領域。本發(fā)明實現(xiàn)方法為：基于RGB預訓練模型構建多模態(tài)嵌入模塊；對于多模態(tài)嵌入模塊輸出的初始提示和主干網(wǎng)絡輸入的RGB特征，使用線性映射投影到低秩子空間完成特征對齊，引入混合矩陣將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于3D掃描與AI的智能生態(tài)資源評估系統(tǒng)，屬于生態(tài)資源技術領域。系統(tǒng)包括三維掃描模塊；綜合信息數(shù)據(jù)處理模塊；高光譜遙感模塊，高光譜遙感模塊通過捕獲連續(xù)的窄波段光譜信息，形成具有高光譜分辨率的二維遙感圖像，結合人工智能AI算法分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于A星算法的綜合能源繪圖系統(tǒng)連線生成方法，包括：將綜合能源繪圖路徑的起始點和終點作為矩形對角點進行向外擴張預設距離，生成搜索區(qū)域；對搜索區(qū)域進行柵格化處理，生成柵格化搜索區(qū)域；根據(jù)繪圖區(qū)域圖元分布對柵格化搜索區(qū)域進行初始化...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像生成技術領域，公開了一種場地圖像繪制方法及電子設備，該方法包括：獲取目標場地上各區(qū)域對應的多個輪廓點數(shù)據(jù)，根據(jù)各區(qū)域對應的輪廓點數(shù)據(jù)生成各區(qū)域對應的多個輪廓線，按照預設步長對輪廓線進行掃描，獲取掃描線與輪廓線之間的多個交點數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種深度信息確定方法、裝置、飛行器及計算機可讀存儲介質，其中，該方法包括：獲取飛行器的N個拍攝裝置在第一時刻下分別拍攝目標場景得到的N張圖像，目標場景包括目標物體，N大于或等于3；對至少兩個圖像組進行立體匹配，得到目標物體的深度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于3D視覺的光伏支架智能安裝方法，包括：采集環(huán)境數(shù)據(jù)，獲取光伏板反光情況，并基于反光情況調整分體式雙目3D相機的相機參數(shù)；對3D點云數(shù)據(jù)進行體素下采樣和法向量估計，提取光伏支架特征，基于2D平面圖像提取邊緣數(shù)據(jù)，并進行光伏支...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及焊縫檢測技術領域，尤其涉及核電廠管道焊縫質量檢測方法、裝置、設備及存儲介質，本發(fā)明通過底片數(shù)字化或數(shù)字射線獲取核電廠的管道焊縫區(qū)域的焊縫區(qū)域圖像，并通過對采集的焊縫區(qū)域圖像進行預處理，提升圖像的清晰度和細節(jié)表現(xiàn)，進而提高后續(xù)缺陷檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種畸變矯正數(shù)據(jù)處理方法、手動畸變矯正方法及抬頭顯示器。其中，畸變矯正數(shù)據(jù)處理方法包括：獲取原始畸變參數(shù)表和各類型手動矯正操作值；基于原始畸變參數(shù)表解析出N個參考點的原始偏移坐標；基于N個參考點的原始偏移坐標和各非旋轉類型操作值，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及財務管理技術領域，尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)管理的財務數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)。該方法包括以下步驟：獲取財務交易數(shù)據(jù)集；基于財務交易數(shù)據(jù)集提取交易特征信息；根據(jù)交易特征信息建立基礎特征索引庫；基于基礎特征索引庫分析發(fā)票號連續(xù)性；根據(jù)發(fā)票號連...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于一鍵報修的電力系統(tǒng)工單生成方法及裝置，所述方法包括：接收一鍵報修終端發(fā)送的報修消息，確定報修消息的發(fā)起地址；根據(jù)所述發(fā)起地址，判斷是否在已上報計劃停電/故障停電信息的區(qū)域范圍內：若是，向該報修終端反饋其所在區(qū)域正在檢修/...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及風力發(fā)電技術領域，具體提供一種風電機組全尾流的速度損失評估方法、裝置、設備及介質，旨在解決現(xiàn)有方法對近尾流的計算結果不準確的技術問題。為此目的，本申請的風電機組全尾流的速度損失評估方法包括：獲取來流風速和風向；基于來流風速和風向確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供具身仿真模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質，涉及模型訓練技術領域。所述方法包括：獲取第一訓練數(shù)據(jù)和第二訓練數(shù)據(jù)，所述第一訓練數(shù)據(jù)是在真實環(huán)境中采集并經(jīng)過時空同步處理的多模態(tài)數(shù)據(jù)，所述第二訓練數(shù)據(jù)是通過數(shù)字孿生模型生成的仿真數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種車輛的動力總成位置的設計方法、裝置、車輛及存儲介質，其中，方法包括：可以獲取車輛在不同的行駛工況下車輪側變化值及動力總成側變化值，以得到等速驅動軸不同工況下或組合工況下固定端及移動端工作夾角，將彈性體在不同工況下位移計算到對驅...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種漏洞評級方法和計算設備，該方法包括：獲取待檢測漏洞信息；通過多個不同類型的模型分別對待檢測漏洞信息進行檢測處理，得到多個檢測結果，多個不同類型的模型中至少包括基于機器學習算法的第一模型，檢測結果用于指示待檢測漏洞信息的風...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種繼電保護設備的運行風險評估方法、裝置及介質。其中，方法包括：從繼電保護的物理量中提取指標，構建繼電保護異常診斷的指標集合；根據(jù)指標集合建立各個繼電保護異常辨識狀態(tài)量與繼電保護不正確動作間的因果邏輯關聯(lián)，構建保護不正確動作風險...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及風電功率預測技術領域。提供一種風電功率預測方法及系統(tǒng)。步驟如下：獲取目標風電場的多維度氣象時序數(shù)據(jù)、三維高程數(shù)據(jù)和機組運行數(shù)據(jù)；構建時空特征融合網(wǎng)絡，提取時序動態(tài)特征，加權融合空間關聯(lián)特征和時序動態(tài)特征，得到融合特征向量；建立混合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及建筑測量技術領域，尤其涉及一種建筑物的健康狀況預測方法、裝置、設備及介質，該方法包括：獲取建筑物健康狀況預測模型；采集目標建筑物的各個時間節(jié)點的健康參數(shù)，包括裂縫、沉降以及傾斜；基于各個時間節(jié)點的健康參數(shù)，確定相鄰時間節(jié)點之間的健...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及地質開采技術領域，具體涉及一種基于遙感長時序的植被擾動動態(tài)檢測系統(tǒng)及方法，包括以下步驟：將地表沉陷數(shù)學模型輸出的礦區(qū)地表沉陷數(shù)據(jù)，礦區(qū)干旱指數(shù)，以及礦區(qū)氣象數(shù)據(jù)作為植被擾動特征，利用機器學習模型建立地表沉陷對植被生物量的統(tǒng)計關系模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種日志智能歸檔與查詢方法及系統(tǒng)，利用預訓練的模型動態(tài)預測日志生成趨勢，根據(jù)預測的日志生成趨勢，自適應調整歸檔觸發(fā)條件；根據(jù)日志數(shù)據(jù)的周期，選擇存儲區(qū)域，根據(jù)日志數(shù)據(jù)的內容類型，選擇適配的壓縮算法，并在壓縮過程中生成可檢索的輕量...
								
            
							
            
							
						
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