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								      本發(fā)明公開一種基于物理模型的重力衛(wèi)星地下水蓄變量垂向信號分離方法，包括：步驟S1：構建地表形變和重力變化與地下水蓄變量的物理響應模型，其中，物理響應模型包括地表形變響應模型和重力變化響應模型；具體包括：步驟S2：構建重力衛(wèi)星和InSAR數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于稀疏IMU和機器學習的動作捕捉系統(tǒng)及方法，包括：首先進行數(shù)據(jù)采集；數(shù)據(jù)預處理，即在微控制單元中分別對原始磁力計讀數(shù)和原始IMU讀數(shù)進行修正；數(shù)據(jù)融合；再通過SMPL坐標系得到人體關節(jié)到IMU的誤差旋轉(zhuǎn)矩陣、SMPL坐標系的旋轉(zhuǎn)姿態(tài)和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工晶體技術領域，尤其涉及一種人工晶體尺寸選擇方法及系統(tǒng)。本發(fā)明構建臨床參數(shù)分類網(wǎng)絡，通過分割驅(qū)動特征提取模塊提取影像組學特征和睫狀溝相關的解剖學參數(shù)；通過睫狀溝相關的解剖學參數(shù)對臨床參數(shù)數(shù)據(jù)進行擴充，將臨床參數(shù)數(shù)據(jù)與影像組學特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及船舶技術領域，提出了一種用戶畫像的構建方法及系統(tǒng)、電子設備及存儲介質(zhì)。其中，用戶畫像的構建方法包括：接收用戶上傳的基礎行為數(shù)據(jù)、搜索行為數(shù)據(jù)、圖層交互行為數(shù)據(jù)以及標記行為數(shù)據(jù)；根據(jù)基礎行為數(shù)據(jù)確定用戶的活躍時間；分別對搜索行為數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于機器人的多模態(tài)融合感知方法和電子設備，該方法包括：獲取機器人所在環(huán)境的圖像數(shù)據(jù)、點云數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，獲取機器人的時間序列數(shù)據(jù)，時間序列數(shù)據(jù)表征在當前時刻至過去某個時刻之間機器人的運行數(shù)據(jù)；分別對圖像數(shù)據(jù)、點云數(shù)據(jù)和時間序...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種儲能電站大規(guī)模傳感終端異常檢測方法及系統(tǒng)、電子設備。具體方法包括：獲取傳感終端運行狀態(tài)歷史數(shù)據(jù)；通過主成分分析提取一維特征序列；利用凝聚式聚類分組得到多維特征序列；為各關聯(lián)組構建包含歸一化、正交編碼、解碼和反歸一化模塊的異常檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種燃料電池混合動力汽車整體性能的多目標優(yōu)化方法，涉及燃料電池混合動力汽車整車性能優(yōu)化技術領域。本發(fā)明在燃料電池混合動力汽車多輸入多輸出、復雜非線性的系統(tǒng)情況下利用支持向量回歸SVR算法，深入挖掘整車關鍵參數(shù)與電堆系統(tǒng)的能量轉(zhuǎn)換...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N共模電感仿真方法、系統(tǒng)、裝置及存儲介質(zhì)，涉及仿真技術領域。該方法通過顯示宏命令窗口，宏命令窗口包括參數(shù)配置區(qū)域，首先響應于對參數(shù)配置區(qū)域的參數(shù)配置指令，對共模電感進行參數(shù)配置得到共模電感參數(shù)，并根據(jù)共模電感參數(shù)更新共模電感的三...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及車身壓鑄鋁合金部件的輕量化優(yōu)化方法，基于車身設計或車身仿真模型，在車身上選取/確定優(yōu)化區(qū)域，在優(yōu)化區(qū)域的壓鑄鋁合金目標質(zhì)量的限定下，依據(jù)車身構造將優(yōu)化區(qū)域內(nèi)劃分為若干子區(qū)域，對各子區(qū)域設定用于測試分析的測試厚度，在設定的測試厚度下...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種表單填充方法、裝置及計算機設備。其中，該方法包括：接收選擇指令，選擇指令用于指示待填充表單；采用預先訓練的預測模型對待填充表單對應的非序列化交互行為進行預測，得到待填充表單的交互行為，其中，預先訓練的預測模型是根據(jù)分別部署在...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及運輸數(shù)據(jù)管理技術領域，具體涉及一種交通運輸數(shù)據(jù)信息化管理方法及系統(tǒng)。本發(fā)明路段在車輛經(jīng)過出發(fā)節(jié)點時刻之前設定時段內(nèi)發(fā)生不同交通事故的時間間隔與行駛時長獲取行駛難度指標；根據(jù)路段節(jié)點的不同可行路段的行駛難度指標的差異與路段長度差異，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于資源管理的技術領域，涉及一種基于云計算的智慧農(nóng)業(yè)資源優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)，包括：生物信號采集模塊，用于獲取目標區(qū)域內(nèi)作物的生物信號；環(huán)境數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取作物外部的環(huán)境參數(shù)；動態(tài)需求分析模塊，用于生物信號與環(huán)境參數(shù)的融合，生成動態(tài)需求...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向多源異常監(jiān)控的建筑工程風險評估方法及系統(tǒng)，具體涉及建筑工程風險評估領域，包括基于空閑任務周期接收的多源監(jiān)測數(shù)據(jù)，解析設備至構件節(jié)點映射與回傳時延特性，建立跨設備時間對齊模型與偽同步段時間偏移軌跡，通過時延漂移趨勢識別潛在...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)中心運維策略生成方法、裝置及介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)技術領域。所述方法包括：根據(jù)數(shù)據(jù)中心的當前數(shù)據(jù)，獲取數(shù)據(jù)中心當前候選的第一運維策略；根據(jù)預設的約束運維策略的校驗規(guī)則，獲取第一運維策略中合規(guī)的第二運維策略；獲取在假定極端場景中采取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多域先驗指導的場景文本超分辨率方法，包括以下步驟：獲取多場景文本圖像，進行數(shù)據(jù)預處理，并構建數(shù)據(jù)集；基于所述數(shù)據(jù)集對預先構建的神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行訓練，獲得對應的場景文本超分辨率模型；所述場景文本超分辨率模型包括：文本先驗增...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電鑄金屬板表面缺陷檢測方法，涉及電鑄金屬板領域，包括以下步驟：獲取電鑄金屬板周期性光柵條紋投射條件下的光柵條紋圖像，以及均勻照明條件下的表面彩色圖像；對光柵條紋圖像和表面彩色圖像進行視口變換融合，生成復合檢測圖像；對復合檢測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機視覺技術領域，尤其涉及一種塑料注塑件表面缺陷自動識別定位方法，該方法獲取塑料注塑件的灰度圖像；針對灰度圖像中任一像素點，以任一像素點為中心構建不同預設尺寸的窗口，根據(jù)每個窗口中像素點的灰度值差異和灰度值關聯(lián)程度，獲取綜合重要...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及PCB制造技術領域，尤其涉及一種孔位偏移數(shù)據(jù)測量方法、裝置、計算機設備及存儲介質(zhì)，通過孔位檢測模型，從PCB圖像中提取包含設計孔和對應的實際孔的孔位圖像；從孔位圖像中提取到設計孔的第一孔位中心坐標和實際孔的第二孔位中心坐標；根據(jù)第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于聲驅(qū)氣泡微流體的自動化輔助生殖系統(tǒng)，屬于微納操作機器人領域。包括對焦、捕獲、旋轉(zhuǎn)及三維重建與評估等關鍵步驟，解決了傳統(tǒng)人工操作中成本高、周期長的問題。該系統(tǒng)利用聲波驅(qū)動氣泡振動產(chǎn)生的二次輻射力，對卵母細胞或胚胎進行非接觸式...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力設備缺陷檢測技術領域，尤指一種基于深度學習的電力設備缺陷檢測系統(tǒng)及方法通過構建電網(wǎng)區(qū)域的三維模型，并基于歷史缺陷數(shù)據(jù)，采用神經(jīng)網(wǎng)絡模型在三維模型中標記巡檢對象的重要性評分，完成設備故障風險等級的量化評估，提升巡檢資源與缺陷風險...
								
            
							
            
							
						
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