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								      本發(fā)明公開了一種用于數(shù)字科技服務(wù)的商品智能估值方法包括，通過采集多源異構(gòu)數(shù)據(jù)構(gòu)建科研服務(wù)商品數(shù)據(jù)集，并進行清洗；利用自然語言處理模型提取技術(shù)實體與同類技術(shù)實體進行相似度匹配，構(gòu)建異構(gòu)圖；基于異構(gòu)圖進行多維度評估，加權(quán)生成綜合評估分數(shù)，并根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及智慧農(nóng)業(yè)與電子商務(wù)交叉領(lǐng)域，公開了基于虛擬種植的社交化農(nóng)產(chǎn)品交易系統(tǒng)及方法，包括：身份驗證模塊，用于驗證用戶身份并生成唯一身份標(biāo)識；虛擬種植與土地確權(quán)模塊，用于獲取用戶土地的地理位置、面積信息，并通過區(qū)塊鏈技術(shù)存儲土地所有權(quán)信息；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種林業(yè)資產(chǎn)風(fēng)險確定方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法包括：獲取目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的第一氣象信息和第一遙感信息，其中，所述第一氣象信息至少包括歷史氣象信息和當(dāng)前氣象信息，所述第一遙感信息至少包括歷史遙感圖像和當(dāng)前遙感圖像；根據(jù)所述歷史氣...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N信用等級確定方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及金融科技領(lǐng)域。該方法包括：首先獲取到影響數(shù)據(jù)集，接著基于影響數(shù)據(jù)集以及已訓(xùn)練至收斂的信用評分模型確定信用等級評分矩陣，進一步地確定至少一個信用等級評分集，在信用等級評分集中包括影響數(shù)據(jù)集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種授信額度確定方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。該方法包括：獲取待預(yù)測產(chǎn)量的目標(biāo)區(qū)域?qū)?yīng)的小麥圖像；將所述小麥圖像輸入實例分割網(wǎng)絡(luò)，得到小麥實例掩膜；從所述小麥實例掩膜中提取表型特征，并基于所述表型特征預(yù)測所述目標(biāo)區(qū)域?qū)?yīng)的小麥產(chǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N擔(dān)保網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險評估方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及大數(shù)據(jù)領(lǐng)域。該方法通過獲取待評估擔(dān)保網(wǎng)絡(luò)的擔(dān)保關(guān)系數(shù)據(jù)。根據(jù)擔(dān)保關(guān)系數(shù)據(jù)中的顯性擔(dān)保關(guān)系以及擔(dān)保主體，確定隱性擔(dān)保關(guān)系，并根據(jù)隱性擔(dān)保關(guān)系與顯性擔(dān)保關(guān)系，生成擔(dān)保網(wǎng)絡(luò)融合圖。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種異常交易行為檢測方法、裝置及電子設(shè)備。具體方式為：獲取預(yù)設(shè)時長內(nèi)目標(biāo)賬戶的至少一個業(yè)務(wù)交易行為所關(guān)聯(lián)的交易行為數(shù)據(jù)；對每個業(yè)務(wù)交易行為的交易行為數(shù)據(jù)進行特征提取處理，確定待處理特征向量；通過多個基于自注意力機制的編碼模型對每...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)元剪枝的神經(jīng)輻射場隱式水印嵌入與提取方法，屬于神經(jīng)輻射場模型的版權(quán)保護技術(shù)領(lǐng)域，包括：使用水印訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練水印網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練過程中隨機失活部分神經(jīng)元，得到初始水印網(wǎng)絡(luò)；對所述初始水印網(wǎng)絡(luò)進行神經(jīng)元剪枝，將所述初始水印網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于分組增強卷積注意力特征融合的高光去除方法，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法基于CycleGAN網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建高光去除模型，所述高光去除模型由生成器、判別器和損失函數(shù)優(yōu)化模塊組成。生成器含細節(jié)增強深度下采樣、上采樣和分組增強卷積注意力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于輕量化YOLO11的風(fēng)機金屬表面缺陷檢測方法、裝置及介質(zhì)，涉及計算機視覺與工業(yè)檢測技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取風(fēng)機金屬表面缺陷圖像數(shù)據(jù)，并預(yù)處理得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；以YOLO11n為基礎(chǔ)模型，使用采用四級分層架構(gòu)與星運算特征融合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的生物組織圖像分割方法，旨在低對比度、噪聲較多和模糊邊界的生物醫(yī)學(xué)圖像中提高組織結(jié)構(gòu)的分割準(zhǔn)確率，包括以下步驟：構(gòu)建一個包含改進卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的U型網(wǎng)絡(luò)模型，該模型具有增強的特征提取能力和細節(jié)恢復(fù)能力；進行生物...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及多光譜圖像處理方法、處理系統(tǒng)、裝置及存儲介質(zhì)，通過對和光條件下采集的多波段圖像進行預(yù)處理，然后提取不同波段處理的圖像下的特征，并對特征進行疊加獲取病變區(qū)域信息，將病變區(qū)域信息進行形態(tài)學(xué)處理后進行突出顯示，從而實現(xiàn)準(zhǔn)確的目標(biāo)信息獲取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于改進YOLOv11的絕緣子自爆檢測方法，包括：獲取絕緣子自爆圖片和視頻數(shù)據(jù)，構(gòu)建絕緣子自爆圖像數(shù)據(jù)集；對YOLOv11網(wǎng)絡(luò)進行改進，得到絕緣子自爆檢測模型；將訓(xùn)練集輸入絕緣子自爆檢測模型中進行訓(xùn)練，保存訓(xùn)練得到的最優(yōu)的絕緣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于RGB圖像與深度信息的甲狀腺超聲機器人自動掃描方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：獲取圖像信息和深度信息，編碼深度信息后融合識別目標(biāo)掃描區(qū)域，確定初始掃描點和初始掃描方向，控制掃描探頭進行掃描并采集實時...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種房屋墻壁高處裂縫測量和鑒定方法及系統(tǒng)，屬于建筑技術(shù)領(lǐng)域，包括采集完整的墻體裂縫點云數(shù)據(jù)，對墻體裂縫點云數(shù)據(jù)進行幾何特征提取，動態(tài)調(diào)整環(huán)境與應(yīng)變傳感器的部署密度，通過預(yù)測模型完成對裂縫未來寬度的預(yù)測，并基于預(yù)測值與結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)，完...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于超表面的太赫茲計算全息圖像的分析方法及其系統(tǒng)，基于超表面的太赫茲計算全息圖像的分析方法包括以下步驟：基于原始圖像，通過傳輸調(diào)控形成第一全息圖像；基于原始圖像，通過幾何相位調(diào)控形成第二全息圖像；基于原始圖像，通過傳輸調(diào)控與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于自動化裝配技術(shù)，尤其為一種基于尺度不變特征轉(zhuǎn)換的高速工件接口定位方法，包括如下步驟，S1：雙目圖像的采集與畸變校正；S2：基于模板匹配算法對左圖像進行目標(biāo)檢測；S3：基于尺度不變特征轉(zhuǎn)換對左右圖像進行特征提取與匹配；S4：基于視差...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像生成技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于工作流編排的金融圖像生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括獲取工作流編排界面中的工作節(jié)點，根據(jù)工作節(jié)點構(gòu)建AI金融圖像任務(wù)流，并生成分層參數(shù)；基于分層參數(shù)和AI金融圖像任務(wù)流，生成初始AI金融圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機視覺與金融科技技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于多任務(wù)輔助特征的文本渲染方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，應(yīng)用于金融科技領(lǐng)域的個性化客戶報告與營銷材料生成場景中，或可應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域中的醫(yī)學(xué)影像報告自動化標(biāo)注場景中，其中方法包括：獲取文本的Unico...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種模型訓(xùn)練采樣方法、海報生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及金融科技領(lǐng)域、醫(yī)療健康領(lǐng)域及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取樣本集中各個樣本的難度分數(shù)；按照樣本的難度分數(shù)將樣本集劃分為挑戰(zhàn)區(qū)以及多樣性區(qū)；從挑戰(zhàn)區(qū)以及多樣性區(qū)中采集訓(xùn)練樣本。...
								
            
							
            
							
						
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