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								      本發(fā)明公開了一種基于模塊化脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)調(diào)制識別方法及系統(tǒng)，包括將輸入的I/Q信號數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為脈沖序列并輸入模塊化脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：第一階段利用脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對脈沖序列進(jìn)行粗分類以確認(rèn)調(diào)制信號歸屬的大類別；第二階段激活與大類別對應(yīng)的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向資源受限邊緣設(shè)備的射頻指紋識別方法及系統(tǒng)，本發(fā)明包括將射頻指紋的I/Q數(shù)據(jù)通過短時(shí)傅里葉變換、泊松編碼器、脈沖自注意力模塊、基于液體狀態(tài)機(jī)的特征提取器提取出特征的狀態(tài)向量，再利用訓(xùn)練好的分類器獲得射頻指紋識別結(jié)果；脈沖自...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N面向全場景教學(xué)應(yīng)用的古典音樂跨模態(tài)高可靠實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集構(gòu)建方法，包括：通過采集音頻、視頻、樂譜等多模態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建原始數(shù)據(jù)集，采用預(yù)處理技術(shù)對各模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，得到統(tǒng)一格式的多模態(tài)數(shù)據(jù)集合；根據(jù)語義特征向量，構(gòu)建知識圖譜，節(jié)點(diǎn)表...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于移動(dòng)終端的數(shù)據(jù)離線加密存儲(chǔ)方法及系統(tǒng)，該方法在無網(wǎng)絡(luò)連接環(huán)境下執(zhí)行，包括以下步驟：將原始數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)劃分為N個(gè)數(shù)據(jù)塊；對每個(gè)數(shù)據(jù)塊進(jìn)行雙重加密，生成復(fù)合密文；將主密鑰拆分為多個(gè)分片，通過秘密共享算法分發(fā)至本地安全模塊和可信執(zhí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于飛行器試驗(yàn)設(shè)計(jì)領(lǐng)域，涉及直升機(jī)全機(jī)靜力試驗(yàn)慣性載荷配平中的載荷約束處理方法。該方法包括：建立非線性優(yōu)化模型對慣性配平加載載荷進(jìn)行優(yōu)化，對設(shè)計(jì)變量的約束包括：加載接頭上的載荷不超過靜力試驗(yàn)機(jī)上加載接頭的承載能力；在對設(shè)計(jì)變量的約束基...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于無線傾角傳感器的管環(huán)收斂監(jiān)測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括步驟：S1、收集與管環(huán)收斂相關(guān)的數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取；S2、將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對管環(huán)的收斂情況進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于感性工學(xué)的陶瓷香爐設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng)，屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取并預(yù)處理陶瓷香爐樣本建立形態(tài)分析表，形態(tài)分析表包括多個(gè)陶瓷香爐的形態(tài)特征向量；基于用戶評論文本建立多個(gè)正面形容詞；將多個(gè)正面形容詞進(jìn)行云模型參數(shù)矩陣運(yùn)算獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及構(gòu)建文檔中心管理領(lǐng)域，特別是涉及一種基于在線協(xié)同編輯實(shí)現(xiàn)企業(yè)文檔中心的方法。該方法包括：搭建onlyoffice在線協(xié)同編輯服務(wù)，創(chuàng)建存放各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)附件信息的數(shù)據(jù)庫，基于onlyoffice服務(wù)實(shí)現(xiàn)文檔上傳、下載接口服務(wù)；使用o...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于直升機(jī)裝備價(jià)格領(lǐng)域，提出了一種多系統(tǒng)集成試驗(yàn)經(jīng)費(fèi)測算方法。該方法包括：根據(jù)任務(wù)書，梳理單個(gè)系統(tǒng)驗(yàn)證試驗(yàn)的單項(xiàng)操作，測算單個(gè)系統(tǒng)驗(yàn)證試驗(yàn)的經(jīng)費(fèi)需求，梳理多系統(tǒng)集成驗(yàn)證試驗(yàn)的任務(wù)清單；計(jì)算單個(gè)系統(tǒng)驗(yàn)證試驗(yàn)中單項(xiàng)操作的試驗(yàn)經(jīng)費(fèi)；對多系統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種三維點(diǎn)云分割方法及系統(tǒng)。通過混合聚合策略對原始三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行特征聚合，提升了局部細(xì)節(jié)描述能力，從而適應(yīng)不同局部場景的特征差異，并利用點(diǎn)云的相對坐標(biāo)信息及幾何特性，動(dòng)態(tài)生成多尺度位置偏置，增強(qiáng)Transformer對空間關(guān)系...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于肺復(fù)張?jiān)u估領(lǐng)域，針對臨床醫(yī)生無法精確評估區(qū)域肺復(fù)張的問題，提出了一種基于EIT的局部肺復(fù)張?jiān)u估方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取患者肺部的EIT圖像；將EIT圖像劃分多個(gè)不同的感興趣區(qū)域；逐步增加PEEP水平，計(jì)算不同PEEP水平下的區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于熔池圖像的焊縫跟蹤方法及系統(tǒng)、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)，本發(fā)明的基于熔池圖像的焊縫跟蹤方法先實(shí)時(shí)采集熔池圖像并對其進(jìn)行預(yù)處理，將熔池圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，再基于預(yù)處理后的熔池圖像自動(dòng)識別出熔池質(zhì)心位置，然后基于預(yù)處理后的熔池圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于雙重孿生網(wǎng)絡(luò)的晶圓缺陷檢測方法，通過雙重神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對晶圓表面的無缺陷晶圓圖像和有缺陷晶圓圖像進(jìn)行訓(xùn)練和特征提取，能夠獲取更多的特征信息，提高基于深度學(xué)習(xí)的晶圓模間檢測的能力。具體步驟包括：相機(jī)采集待檢測晶圓圖像，并對采集的圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明的一種基于深度學(xué)習(xí)的木皮顏色自動(dòng)分選方法，包括如下步驟：(1)采集不同顏色的木皮圖像數(shù)據(jù)集，將處理后的數(shù)據(jù)集以8：2的比例劃分，作為模型的訓(xùn)練集和測試集；(2)使用多種圖像預(yù)處理方法進(jìn)行圖像預(yù)處理；(3)對深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行模型選擇分析...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實(shí)施例提供一種圖簽信息識別方法，該方法包括：獲取圖紙的圖簽范圍；基于圖紙的圖框與圖簽范圍，確定第一閉合路徑列表；基于文本圖元列表中的文本圖元的圖元范圍以及第一閉合路徑列表中的第一閉合路徑，確定圖簽字段的所屬閉合路徑；基于所屬閉合路徑...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智慧交通技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種車路協(xié)同下基于車輛路徑預(yù)測的交通信號燈控制方法，包括：實(shí)時(shí)采集指定路口前設(shè)定距離范圍內(nèi)的每一車輛的行駛路徑數(shù)據(jù)；基于所采集的車輛的行駛路徑數(shù)據(jù)，預(yù)測設(shè)定未來時(shí)間段內(nèi)，指定路口各信號相位的交通流量；所述...
								
            
							
            
							
						
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								      一種駕駛控制方法及相關(guān)產(chǎn)品。本申請中，駕駛控制裝置可基于輸入數(shù)據(jù)確定收費(fèi)站的站面區(qū)域的環(huán)境元素的信息并基于所述收費(fèi)站的站面區(qū)域的環(huán)境元素的信息控制第一車輛行駛，輸入數(shù)據(jù)包括來自服務(wù)器的收費(fèi)站的構(gòu)圖數(shù)據(jù)和/或?qū)Φ谝卉囕v的周圍環(huán)境的感知信息。通...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N面向AI GC大模型應(yīng)用的古典音樂語義提取方法，包括：針對第一特征集，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取局部時(shí)頻模式，生成包含音符和和弦相關(guān)性的第二特征集；針對第四特征集，采用變分自編碼器解耦情感和結(jié)構(gòu)語義，生成獨(dú)立的第五特征集；從第六特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的木質(zhì)纖維素生物質(zhì)葡萄糖生產(chǎn)預(yù)測方法，旨在提高葡萄糖得率并優(yōu)化生物質(zhì)轉(zhuǎn)化工藝。該方法采用多層感知機(jī)、支持向量回歸、隨機(jī)森林、梯度提升決策樹和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)模型，對經(jīng)不同預(yù)處理方式處理的LCB葡萄糖得率進(jìn)行預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大模型的兒童肥胖代謝智能管理系統(tǒng)和方法，涉及肥胖智能管理技術(shù)領(lǐng)域，系統(tǒng)包括模型訓(xùn)練模塊和個(gè)性化管理建議生成模塊；模型訓(xùn)練模塊用于：基于兒童肥胖關(guān)聯(lián)的醫(yī)療數(shù)據(jù)和知識，對預(yù)設(shè)大語言模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到兒童肥胖智能管理建議生成模...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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