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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種查詢(xún)回復(fù)方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備，包括：接收對(duì)象發(fā)送的查詢(xún)信息，確定所述對(duì)象的目標(biāo)身份權(quán)限，并確定所述查詢(xún)信息的查詢(xún)向量；基于所述查詢(xún)信息的查詢(xún)類(lèi)型、查詢(xún)向量、每個(gè)業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的業(yè)務(wù)文本向量、業(yè)務(wù)圖像向量、業(yè)務(wù)操作向量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于直升機(jī)領(lǐng)域，涉及一種面向知識(shí)工程應(yīng)用的知識(shí)標(biāo)注方法。該方法包括：以信息集成和流程自動(dòng)化思想為基礎(chǔ)，將知識(shí)標(biāo)注從模型定義，到知識(shí)對(duì)象捕獲、形成標(biāo)注，再到審核、檢查的各個(gè)環(huán)節(jié)拆解細(xì)化，通過(guò)確認(rèn)權(quán)威數(shù)據(jù)源、模型實(shí)例化、標(biāo)注推薦與整合、流...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種直升機(jī)飛行實(shí)測(cè)載荷狀態(tài)譜時(shí)間百分比矩陣的獲取方法和裝置，根據(jù)飛行載荷實(shí)測(cè)的試驗(yàn)點(diǎn)矩陣，按照重量、重心和高度配置對(duì)結(jié)構(gòu)損傷的相似性原則，將不試飛的配置所占時(shí)間比例調(diào)整給相似配置，以提高有限配置組合的飛行載荷測(cè)量與直升機(jī)整個(gè)壽命期...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(shí)別方法及系統(tǒng)，包括將輸入的I/Q信號(hào)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(duì)脈沖序列進(jìn)行粗分類(lèi)以確認(rèn)調(diào)制信號(hào)歸屬的大類(lèi)別；第二階段激活與大類(lèi)別對(duì)應(yīng)的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種面向資源受限邊緣設(shè)備的射頻指紋識(shí)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(guò)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(lèi)器獲得射頻指紋識(shí)別結(jié)果；脈沖自...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N面向全場(chǎng)景教學(xué)應(yīng)用的古典音樂(lè)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(guò)采集音頻、視頻、樂(lè)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(duì)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(yǔ)義特征向量，構(gòu)建知識(shí)圖譜，節(jié)點(diǎn)表...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于移動(dòng)終端的數(shù)據(jù)離線(xiàn)加密存儲(chǔ)方法及系統(tǒng)，該方法在無(wú)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(duì)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(guò)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(xiàn)性?xún)?yōu)化模型對(duì)慣性配平加載載荷進(jìn)行優(yōu)化，對(duì)設(shè)計(jì)變量的約束包括：加載接頭上的載荷不超過(guò)靜力試驗(yàn)機(jī)上加載接頭的承載能力；在對(duì)設(shè)計(jì)變量的約束基...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于無(wú)線(xiàn)傾角傳感器的管環(huán)收斂監(jiān)測(cè)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(duì)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(duì)管環(huán)的收斂情況進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)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(hù)評(píng)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(xiàn)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(xiàn)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(kù)，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(cè)算方法。該方法包括：根據(jù)任務(wù)書(shū)，梳理單個(gè)系統(tǒng)驗(yàn)證試驗(yàn)的單項(xiàng)操作，測(cè)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(duì)多系統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種三維點(diǎn)云分割方法及系統(tǒng)。通過(guò)混合聚合策略對(duì)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(chǎng)景的特征差異，并利用點(diǎn)云的相對(duì)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(duì)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(duì)臨床醫(yī)生無(wú)法精確評(píng)估區(qū)域肺復(fù)張的問(wèn)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(kāi)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(duì)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(shí)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(kāi)一種基于雙重孿生網(wǎng)絡(luò)的晶圓缺陷檢測(cè)方法，通過(guò)雙重神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)晶圓表面的無(wú)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(cè)的能力。具體步驟包括：相機(jī)采集待檢測(cè)晶圓圖像，并對(duì)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(cè)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(duì)深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行模型選擇分析...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例提供一種圖簽信息識(shí)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(chē)路協(xié)同下基于車(chē)輛路徑預(yù)測(cè)的交通信號(hào)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(chē)輛的行駛路徑數(shù)據(jù)；基于所采集的車(chē)輛的行駛路徑數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)設(shè)定未來(lái)時(shí)間段內(nèi)，指定路口各信號(hào)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(qǐng)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(chē)輛行駛，輸入數(shù)據(jù)包括來(lái)自服務(wù)器的收費(fèi)站的構(gòu)圖數(shù)據(jù)和/或?qū)Φ谝卉?chē)輛的周?chē)h(huán)境的感知信息。通...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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