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								      本發(fā)明提供一種基于目標(biāo)檢測(cè)的鋼廠取料行為識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：采集歷史煉鋼現(xiàn)場(chǎng)視頻；通過(guò)掩膜算法，對(duì)歷史煉鋼現(xiàn)場(chǎng)視頻進(jìn)行處理，生成興趣圖像；以YOLOv5為架構(gòu)，建立目標(biāo)檢測(cè)模型，目標(biāo)檢測(cè)模型包括：骨干網(wǎng)絡(luò)模塊、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出基于遙感與大數(shù)據(jù)的土地利用監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及土地監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括劃分子區(qū)域，獲取子區(qū)域多時(shí)相、多分辨率遙感數(shù)據(jù)；基于深度學(xué)習(xí)模型對(duì)遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取與分類(lèi)，生成土地利用分類(lèi)圖；基于雙時(shí)相差異注意力網(wǎng)絡(luò)，識(shí)別變化區(qū)域并構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的輕量級(jí)點(diǎn)云特征提取方法，利用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)增加樣本的多樣性，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力；在分類(lèi)任務(wù)中，采用輕量級(jí)分類(lèi)特征提取模塊進(jìn)行點(diǎn)云特征提取；在分割任務(wù)中，使用輕量級(jí)分割特征提取模塊，不僅提取局部特征，還通過(guò)全局...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種大田試驗(yàn)小區(qū)多時(shí)序和多源數(shù)據(jù)自動(dòng)分割的方法及系統(tǒng)，其包括：獲取田間試驗(yàn)小區(qū)不同作物品種的原始影像數(shù)據(jù)，并進(jìn)行圖像處理，得到配準(zhǔn)的多時(shí)序、多源影像數(shù)據(jù)；其中，該原始影像數(shù)據(jù)為帶有經(jīng)緯度信息的影像數(shù)據(jù)；在影像數(shù)據(jù)中提取各試驗(yàn)小區(qū)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微結(jié)構(gòu)精密光學(xué)測(cè)量系統(tǒng)的標(biāo)定方法，包括：調(diào)節(jié)檢測(cè)光路，使靶標(biāo)處在圖像探測(cè)器的視場(chǎng)和景深范圍內(nèi)；利用光源模塊產(chǎn)生的結(jié)構(gòu)光照射靶標(biāo)，采集靶標(biāo)結(jié)構(gòu)光圖像；采集靶標(biāo)自然光圖像；調(diào)節(jié)靶標(biāo)的位置，重復(fù)采集步驟，采集多組靶標(biāo)結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的光學(xué)圖像到SAR圖像轉(zhuǎn)換的干擾防護(hù)模板生成方法，涉及光?SAR圖像轉(zhuǎn)換技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取目標(biāo)區(qū)域的待轉(zhuǎn)換光學(xué)圖像；將待轉(zhuǎn)換光學(xué)圖像輸入預(yù)訓(xùn)練SAR圖像生成器，轉(zhuǎn)換得到目標(biāo)SAR圖像；將目標(biāo)SAR圖像作為干擾防護(hù)模板發(fā)送給干擾目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種建筑空調(diào)系統(tǒng)能耗拆分方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及建筑能耗管理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法是先獲取目標(biāo)建筑在多個(gè)單位時(shí)段的段內(nèi)總耗電量、段內(nèi)業(yè)務(wù)參數(shù)和段內(nèi)氣象參數(shù)以及建筑空調(diào)系統(tǒng)的用電設(shè)備額定參數(shù)，然后構(gòu)建線性回歸模型，并確定空調(diào)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種商品推薦方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：獲取目標(biāo)商品對(duì)應(yīng)的顯示頁(yè)面，并在所述顯示頁(yè)面的頁(yè)面結(jié)構(gòu)文件中為所述目標(biāo)商品設(shè)置目標(biāo)標(biāo)識(shí)符；根據(jù)所述目標(biāo)標(biāo)識(shí)符，通過(guò)所述顯示頁(yè)面中的監(jiān)聽(tīng)實(shí)例對(duì)象對(duì)所述目標(biāo)商品進(jìn)行曝光計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了高速鐵路線路基礎(chǔ)設(shè)施服役狀態(tài)自動(dòng)更新的方法和裝置。所述方法包括：獲取采集數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)同步；對(duì)軌道圖像數(shù)據(jù)中的裂縫進(jìn)行識(shí)別；提取軌道點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的軌道幾何形變特征；數(shù)據(jù)融合，得到凍融循環(huán)頻率矩陣和軸重分布載荷矩陣；構(gòu)建結(jié)構(gòu)狀態(tài)模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種清篩機(jī)關(guān)鍵部件健康狀態(tài)管理系統(tǒng)及管理方法，包括：系統(tǒng)采用分層模塊化設(shè)計(jì)，分為邊緣計(jì)算層、應(yīng)用層、數(shù)據(jù)層、硬件層。方法中通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)清篩機(jī)動(dòng)力系統(tǒng)、挖掘系統(tǒng)、篩分系統(tǒng)、起拔道系統(tǒng)、輸送帶系統(tǒng)、車(chē)架等多個(gè)關(guān)鍵部件的運(yùn)行狀態(tài)，包括有...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種高鐵鐵路線路基礎(chǔ)設(shè)施智能運(yùn)維方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括獲取病害文本數(shù)據(jù)；提取所述病害文本數(shù)據(jù)中的病害實(shí)體；基于觸發(fā)詞識(shí)別所述病害實(shí)體之間的關(guān)系；基于所述病害實(shí)體與病害實(shí)體之間的關(guān)系構(gòu)建病害知識(shí)圖譜；基于病害知識(shí)圖譜，以...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域，且公開(kāi)了一種主數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)管理的業(yè)財(cái)數(shù)據(jù)治理優(yōu)化方法，包括步驟一、進(jìn)行多源數(shù)據(jù)采集，包括業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集、財(cái)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集、其他渠道數(shù)據(jù)采集，步驟二、對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后編號(hào)保存，步驟三、基于保存的數(shù)據(jù)集進(jìn)行計(jì)算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種多時(shí)段需求的電動(dòng)汽車(chē)充放電實(shí)時(shí)優(yōu)化調(diào)度方法及裝置，涉及電動(dòng)汽車(chē)充放電調(diào)度優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：根據(jù)出行記錄數(shù)據(jù)，擬合電動(dòng)汽車(chē)出行和用能的概率分布，構(gòu)建電動(dòng)汽車(chē)使用模式的概率模型；根據(jù)概率模型，對(duì)電動(dòng)汽車(chē)不確定性出行進(jìn)行馬爾...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于智能管理的海上分布式綠氨生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)及方法，涉及海上可再生能源利用技術(shù)領(lǐng)域，其系統(tǒng)包括分布式制氨平臺(tái)，用于海上綠氨的分布式生產(chǎn)，配置可再生能源發(fā)電裝置、電解水制氫設(shè)備、合成氨反應(yīng)器、綠氨儲(chǔ)能裝置、制氨平臺(tái)傳感器網(wǎng)絡(luò)；多功能船舶...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N面向多層用戶(hù)與業(yè)務(wù)的計(jì)劃編排方法及裝置，面向多層用戶(hù)與業(yè)務(wù)的計(jì)劃編排方法包括：建立全要素知識(shí)圖譜，用于關(guān)聯(lián)病害、養(yǎng)護(hù)工法、資源需求及工務(wù)段資源狀態(tài)，并根據(jù)全要素知識(shí)圖譜訓(xùn)練得到候選方案篩選模型；獲取基礎(chǔ)設(shè)施的病害數(shù)據(jù)，并根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了聯(lián)合動(dòng)態(tài)采樣與帶寬優(yōu)化的邊緣聯(lián)邦學(xué)習(xí)通信方法，涉及邊緣計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：通過(guò)監(jiān)控工具采集終端設(shè)備的樣本大小、訓(xùn)練時(shí)間及網(wǎng)絡(luò)帶寬，預(yù)處理后分類(lèi)并提取帶寬標(biāo)簽，采用動(dòng)態(tài)采樣與異步通信優(yōu)化，結(jié)合帶寬感知的梯度壓縮，優(yōu)先傳輸重...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及人工智能領(lǐng)域，提供一種模型控制方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取輸入的文本序列；對(duì)文本序列中的第一詞元進(jìn)行注意力計(jì)算得到第一向量信息；對(duì)第一向量信息進(jìn)行精度量化處理，得到第二向量信息；根據(jù)第二向量信息的目標(biāo)精度，確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種稀土專(zhuān)利知識(shí)圖譜構(gòu)建方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)，包括：對(duì)預(yù)先獲取的稀土專(zhuān)利數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；利用改進(jìn)SpERT?LG模型對(duì)非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取，生成結(jié)構(gòu)化的三元組數(shù)據(jù)；構(gòu)建專(zhuān)利領(lǐng)域本體模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)一種面向微控制器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型壓縮方法及裝置，屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：將圖像樣本數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，在訓(xùn)練過(guò)程中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)輸入的圖像樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積采樣處理得到特征矩陣X，并利用MaSSA...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成方法、設(shè)備、裝置、介質(zhì)及產(chǎn)品。根據(jù)本申請(qǐng)的一個(gè)示例，該方法可以包括：利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)初始模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，得到預(yù)訓(xùn)練模型；利用預(yù)訓(xùn)練模型，生成針對(duì)輸入指令的輸出結(jié)果；在輸出結(jié)果與輸入指令對(duì)應(yīng)的目標(biāo)結(jié)果存在差異的情況下...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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