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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種面向電石作業(yè)機(jī)器人的應(yīng)力響應(yīng)預(yù)測(cè)方法，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：對(duì)電石作業(yè)機(jī)器人在不同工況下的沖擊碰撞過(guò)程進(jìn)行仿真，提取仿真得到的電石作業(yè)機(jī)器人在不同工況下的沖擊碰撞過(guò)程中的碰撞數(shù)據(jù)，構(gòu)建樣本數(shù)據(jù)集；構(gòu)建應(yīng)力預(yù)測(cè)模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種山地風(fēng)電場(chǎng)的葉片掃坡分析方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，涉及山地風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)機(jī)定位技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取目標(biāo)山地風(fēng)電場(chǎng)的現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)信息、場(chǎng)平邊線的控制點(diǎn)坐標(biāo)信息和風(fēng)機(jī)機(jī)位的機(jī)位信息；根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)信息和控制點(diǎn)坐標(biāo)信息確定三維地形模型，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種審圖報(bào)告的自動(dòng)生成方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及報(bào)告生成技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：對(duì)待審核施工圖的審核數(shù)據(jù)類型分別進(jìn)行分類標(biāo)記，根據(jù)分類標(biāo)記結(jié)果將審核數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至不同數(shù)據(jù)庫(kù)；根據(jù)所述分類標(biāo)記結(jié)果對(duì)所述審核數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)維護(hù)，并生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種多源數(shù)據(jù)聚合報(bào)告生成方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及報(bào)告生成技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：對(duì)審圖中的多源數(shù)據(jù)分別進(jìn)行標(biāo)記，并將標(biāo)記后的多源數(shù)據(jù)存入分布式消息隊(duì)列；從所述分布式消息隊(duì)列中標(biāo)記后的多源數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵數(shù)據(jù)，得到標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)構(gòu)數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，通過(guò)對(duì)樣本數(shù)據(jù)中的正負(fù)樣例進(jìn)行質(zhì)量打分，并將正負(fù)樣例的質(zhì)量得分差異融入損失函數(shù)中，通過(guò)結(jié)合正負(fù)樣例的分?jǐn)?shù)差異設(shè)計(jì)損失函數(shù)，使得模型在訓(xùn)練過(guò)程中能夠更明確地感知正負(fù)樣例的質(zhì)量差異，利用顯式...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于資源受限網(wǎng)絡(luò)下金融大數(shù)據(jù)分布式機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化模型構(gòu)建方法，中心服務(wù)器對(duì)金融大數(shù)據(jù)劃分為若干數(shù)據(jù)子集，對(duì)若干數(shù)據(jù)子集進(jìn)行預(yù)處理以獲取特征向量集合；在中心服務(wù)器上構(gòu)建初始分布式機(jī)器學(xué)習(xí)模型；中心服務(wù)器對(duì)各個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)的資源狀態(tài)進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于分布式系統(tǒng)架構(gòu)的鐵路應(yīng)急物資調(diào)度優(yōu)化方法，包括以下步驟：獲取災(zāi)情多維信息，進(jìn)行應(yīng)急物資需求的預(yù)測(cè)；得到各受災(zāi)點(diǎn)應(yīng)急物資的需求量；使用最短路徑法規(guī)劃出各受災(zāi)點(diǎn)應(yīng)急物資的初始調(diào)運(yùn)路徑；并根據(jù)大數(shù)據(jù)收集的災(zāi)情演化信息進(jìn)行更新，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)輔助管理方法及系統(tǒng)。方法包括接收業(yè)務(wù)員終端發(fā)送的數(shù)據(jù)請(qǐng)求，數(shù)據(jù)請(qǐng)求中包含待洽談的客戶信息，根據(jù)客戶信息從對(duì)應(yīng)的客戶文件夾中調(diào)取洽談?dòng)涗洈?shù)據(jù)；根據(jù)洽談?dòng)涗洈?shù)據(jù)評(píng)估得出洽談階段，根據(jù)洽談階段確定得出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例涉及車輛開(kāi)發(fā)和人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種開(kāi)發(fā)需求處理方法、裝置及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：通過(guò)協(xié)同平臺(tái)獲取內(nèi)部組織機(jī)構(gòu)提出車輛的策劃需求數(shù)據(jù)，以及所述策劃需求數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的工程可行方案；基于社交平臺(tái)上的多媒體數(shù)據(jù)，確定與預(yù)設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種燃煤采購(gòu)成本評(píng)價(jià)方法和系統(tǒng)，包括機(jī)組發(fā)電量預(yù)測(cè)模塊、燃用煤種典型數(shù)據(jù)庫(kù)模塊、煤種摻配計(jì)算模塊、預(yù)測(cè)分析模塊、煤種摻配評(píng)價(jià)模塊和采購(gòu)制定模塊。本發(fā)明通過(guò)機(jī)組發(fā)電量預(yù)測(cè)、煤炭市場(chǎng)價(jià)格分析，基于煤種摻配智能評(píng)價(jià)系統(tǒng)配煤摻燒評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于稀疏注意力和雙交叉注意力的輸電線路缺陷檢測(cè)系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)包括輸電線路缺陷語(yǔ)義生成模型，輸電線路缺陷語(yǔ)義生成模型內(nèi)設(shè)置有視覺(jué)提取模塊、文本提取模塊、視覺(jué)文本融合模塊和語(yǔ)義生成模塊，該方法包括：收集輸電線路圖像并進(jìn)行預(yù)處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種擺位及尺度自適應(yīng)的危及器官分割方法，包括以下步驟：步驟一、將待分割的CT影像輸入至采用編碼器?解碼器架構(gòu)的3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；步驟二、在所述編碼器的每一階段，通過(guò)多尺度卷積模塊和局部通道注意力模塊提取融合各通道的深層次特征信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種預(yù)制構(gòu)件的立體模型的構(gòu)建方法以及系統(tǒng)，本發(fā)明涉及模型構(gòu)建方法的技術(shù)領(lǐng)域，基于三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)和預(yù)制構(gòu)件的型號(hào)確定預(yù)制構(gòu)件的當(dāng)前形態(tài)；采集多個(gè)不同方向的拍攝圖像，基于多個(gè)不同方向的拍攝圖像和預(yù)制構(gòu)件的當(dāng)前形態(tài)構(gòu)建預(yù)制構(gòu)件的第一立體...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種用于圖像描述任務(wù)的視覺(jué)語(yǔ)言建模系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)利用視覺(jué)語(yǔ)言模型針對(duì)輸入圖像進(jìn)行描述文本生成，包括：視覺(jué)編碼器和文本編碼器分別連接至視覺(jué)特征提取模塊和文本特征提取模塊，視覺(jué)特征提取和文本特征提取模塊均連接至特征融合模塊，特征融...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于深度學(xué)習(xí)的田間麥穗檢測(cè)方法，屬于農(nóng)業(yè)信息技術(shù)領(lǐng)域，該基于深度學(xué)習(xí)的田間麥穗檢測(cè)方法包括：采集田間麥穗圖像、劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集、標(biāo)注、數(shù)據(jù)預(yù)處理與增強(qiáng)、訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試麥穗目標(biāo)檢測(cè)模型等步驟；麥穗目標(biāo)檢測(cè)模型為基于T...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于擴(kuò)散模型的跌倒風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警算法,利用無(wú)接觸式動(dòng)作捕捉設(shè)備捕捉人體步態(tài)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，將形成的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入算法模型進(jìn)行訓(xùn)練；所述算法模型包括人體步態(tài)預(yù)測(cè)子算法和跌倒風(fēng)險(xiǎn)判斷預(yù)警子算法。本發(fā)明提出基于擴(kuò)散模型的跌倒風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警算法...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種軌道車實(shí)訓(xùn)模擬方法和裝置，涉及軌道車技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：響應(yīng)于第一用戶針對(duì)軌道車的模擬實(shí)訓(xùn)請(qǐng)求，展示模擬實(shí)訓(xùn)請(qǐng)求對(duì)應(yīng)的實(shí)訓(xùn)場(chǎng)景配置界面；響應(yīng)于第一用戶對(duì)實(shí)訓(xùn)場(chǎng)景配置界面的配置操作，配置第一用戶針對(duì)軌道車的實(shí)訓(xùn)場(chǎng)景數(shù)據(jù)和實(shí)訓(xùn)功能...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種分柵存儲(chǔ)器陣列結(jié)構(gòu)的操作方法，該存儲(chǔ)器操作方式基于分柵型SONOS結(jié)構(gòu)，一個(gè)存儲(chǔ)單元由一個(gè)選擇管和兩個(gè)置于選擇管兩側(cè)的存儲(chǔ)管構(gòu)成，兩側(cè)存儲(chǔ)管柵極可以共接，作為一個(gè)存儲(chǔ)管使用，也可以兩個(gè)存儲(chǔ)管分別存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，增加存儲(chǔ)密度。寫入數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種存儲(chǔ)器，包括由多個(gè)OTP單元組成的存儲(chǔ)陣列。OTP單元包括由NMOS管組成的選擇管以及由PMOS管組成存儲(chǔ)管。選擇管的源極作為OTP單元的位線端。選擇管的漏極連接存儲(chǔ)管的漏極。存儲(chǔ)管的源極作為OTP單元的源線端。選擇管的柵極...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于介電常數(shù)預(yù)測(cè)水泥漿體彈性模量的方法，先利用早齡期水泥漿體試樣找到介電常數(shù)實(shí)部和水泥漿體彈性模量之間的關(guān)系，并以此建立函數(shù)式，在驗(yàn)證了函數(shù)式準(zhǔn)確后，依照函數(shù)式對(duì)水泥漿體的彈性模量進(jìn)行預(yù)測(cè)，可以得到更長(zhǎng)齡期的水泥漿體的精確彈...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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