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								      汽車生產線指示票二維碼自動掃描裝置，用于汽車生產線上指示票自動掃描，涉及汽車生產流水線上隨車指示票二維碼自動掃描設備的設計和制造技術領域，包括掃描結構、拉線結構和掃描安裝臺結構，掃描結構的掃描槍安裝在掃描槍安裝底座上，拉線結構包括掃描槍拉線...
								
            
							
            
							
						
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								      一種用于上下文壓縮的深度學習網絡，包括用于從輸入的文本序列中學習上下文表示的上下文學習網絡；用于對所述上下文表示進行壓縮處理的壓縮網絡；以及，用于基于壓縮后的所述上下文表示生成目標文本序列的生成網絡；其中，所述壓縮網絡包括用于對所述上下文表...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N訓練數據生成方法、設備、裝置、介質及產品。根據本申請的一個示例，該方法可以包括：利用訓練數據集對初始模型進行預訓練，得到預訓練模型；利用預訓練模型，生成針對輸入指令的輸出結果；在輸出結果與輸入指令對應的目標結果存在差異的情況下...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開一種面向微控制器的神經網絡模型壓縮方法及裝置，屬于神經網絡技術領域。該方法包括：將圖像樣本數據輸入神經網絡模型，對神經網絡模型進行訓練，在訓練過程中，神經網絡模型對輸入的圖像樣本數據進行卷積采樣處理得到特征矩陣X，并利用MaSSA...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種稀土專利知識圖譜構建方法、系統(tǒng)、設備和介質，包括：對預先獲取的稀土專利數據中的結構化及非結構化文本數據進行預處理；利用改進SpERT?LG模型對非結構化文本數據進行實體識別和關系抽取，生成結構化的三元組數據；構建專利領域本體模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及人工智能領域，提供一種模型控制方法、裝置、計算機設備及存儲介質，該方法包括：獲取輸入的文本序列；對文本序列中的第一詞元進行注意力計算得到第一向量信息；對第一向量信息進行精度量化處理，得到第二向量信息；根據第二向量信息的目標精度，確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了聯(lián)合動態(tài)采樣與帶寬優(yōu)化的邊緣聯(lián)邦學習通信方法，涉及邊緣計算技術領域，包括以下步驟：通過監(jiān)控工具采集終端設備的樣本大小、訓練時間及網絡帶寬，預處理后分類并提取帶寬標簽，采用動態(tài)采樣與異步通信優(yōu)化，結合帶寬感知的梯度壓縮，優(yōu)先傳輸重...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N面向多層用戶與業(yè)務的計劃編排方法及裝置，面向多層用戶與業(yè)務的計劃編排方法包括：建立全要素知識圖譜，用于關聯(lián)病害、養(yǎng)護工法、資源需求及工務段資源狀態(tài)，并根據全要素知識圖譜訓練得到候選方案篩選模型；獲取基礎設施的病害數據，并根據...
								
            
							
            
							
						
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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調度系統(tǒng)及方法，涉及海上可再生能源利用技術領域，其系統(tǒng)包括分布式制氨平臺，用于海上綠氨的分布式生產，配置可再生能源發(fā)電裝置、電解水制氫設備、合成氨反應器、綠氨儲能裝置、制氨平臺傳感器網絡；多功能船舶...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種多時段需求的電動汽車充放電實時優(yōu)化調度方法及裝置，涉及電動汽車充放電調度優(yōu)化技術領域。該方法包括：根據出行記錄數據，擬合電動汽車出行和用能的概率分布，構建電動汽車使用模式的概率模型；根據概率模型，對電動汽車不確定性出行進行馬爾...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數據管理技術領域，且公開了一種主數據動態(tài)管理的業(yè)財數據治理優(yōu)化方法，包括步驟一、進行多源數據采集，包括業(yè)務系統(tǒng)數據采集、財務系統(tǒng)數據采集、其他渠道數據采集，步驟二、對采集的數據進行預處理后編號保存，步驟三、基于保存的數據集進行計算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種高鐵鐵路線路基礎設施智能運維方法、系統(tǒng)、設備及介質，方法包括獲取病害文本數據；提取所述病害文本數據中的病害實體；基于觸發(fā)詞識別所述病害實體之間的關系；基于所述病害實體與病害實體之間的關系構建病害知識圖譜；基于病害知識圖譜，以...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種清篩機關鍵部件健康狀態(tài)管理系統(tǒng)及管理方法，包括：系統(tǒng)采用分層模塊化設計，分為邊緣計算層、應用層、數據層、硬件層。方法中通過實時監(jiān)測清篩機動力系統(tǒng)、挖掘系統(tǒng)、篩分系統(tǒng)、起拔道系統(tǒng)、輸送帶系統(tǒng)、車架等多個關鍵部件的運行狀態(tài)，包括有...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了高速鐵路線路基礎設施服役狀態(tài)自動更新的方法和裝置。所述方法包括：獲取采集數據并進行數據同步；對軌道圖像數據中的裂縫進行識別；提取軌道點云數據中的軌道幾何形變特征；數據融合，得到凍融循環(huán)頻率矩陣和軸重分布載荷矩陣；構建結構狀態(tài)模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機技術領域，公開了一種商品推薦方法、裝置、設備及介質，包括：獲取目標商品對應的顯示頁面，并在所述顯示頁面的頁面結構文件中為所述目標商品設置目標標識符；根據所述目標標識符，通過所述顯示頁面中的監(jiān)聽實例對象對所述目標商品進行曝光計...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種建筑空調系統(tǒng)能耗拆分方法、裝置、設備、介質及產品，涉及建筑能耗管理技術領域。所述方法是先獲取目標建筑在多個單位時段的段內總耗電量、段內業(yè)務參數和段內氣象參數以及建筑空調系統(tǒng)的用電設備額定參數，然后構建線性回歸模型，并確定空調...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的光學圖像到SAR圖像轉換的干擾防護模板生成方法，涉及光?SAR圖像轉換技術領域，包括：獲取目標區(qū)域的待轉換光學圖像；將待轉換光學圖像輸入預訓練SAR圖像生成器，轉換得到目標SAR圖像；將目標SAR圖像作為干擾防護模板發(fā)送給干擾目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于神經網絡的微結構精密光學測量系統(tǒng)的標定方法，包括：調節(jié)檢測光路，使靶標處在圖像探測器的視場和景深范圍內；利用光源模塊產生的結構光照射靶標，采集靶標結構光圖像；采集靶標自然光圖像；調節(jié)靶標的位置，重復采集步驟，采集多組靶標結...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種大田試驗小區(qū)多時序和多源數據自動分割的方法及系統(tǒng)，其包括：獲取田間試驗小區(qū)不同作物品種的原始影像數據，并進行圖像處理，得到配準的多時序、多源影像數據；其中，該原始影像數據為帶有經緯度信息的影像數據；在影像數據中提取各試驗小區(qū)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習網絡的輕量級點云特征提取方法，利用數據增強技術增加樣本的多樣性，增強網絡的泛化能力；在分類任務中，采用輕量級分類特征提取模塊進行點云特征提取；在分割任務中，使用輕量級分割特征提取模塊，不僅提取局部特征，還通過全局...
								
            
							
            
							
						
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