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								      本發(fā)明公開了一種房屋墻壁高處裂縫測量和鑒定方法及系統(tǒng)，屬于建筑技術(shù)領域，包括采集完整的墻體裂縫點云數(shù)據(jù)，對墻體裂縫點云數(shù)據(jù)進行幾何特征提取，動態(tài)調(diào)整環(huán)境與應變傳感器的部署密度，通過預測模型完成對裂縫未來寬度的預測，并基于預測值與結(jié)構(gòu)標準，完...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機視覺技術(shù)領域，公開了一種基于RGB圖像與深度信息的甲狀腺超聲機器人自動掃描方法、裝置、設備及介質(zhì)，包括：獲取圖像信息和深度信息，編碼深度信息后融合識別目標掃描區(qū)域，確定初始掃描點和初始掃描方向，控制掃描探頭進行掃描并采集實時...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于改進YOLOv11的絕緣子自爆檢測方法，包括：獲取絕緣子自爆圖片和視頻數(shù)據(jù)，構(gòu)建絕緣子自爆圖像數(shù)據(jù)集；對YOLOv11網(wǎng)絡進行改進，得到絕緣子自爆檢測模型；將訓練集輸入絕緣子自爆檢測模型中進行訓練，保存訓練得到的最優(yōu)的絕緣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及多光譜圖像處理方法、處理系統(tǒng)、裝置及存儲介質(zhì)，通過對和光條件下采集的多波段圖像進行預處理，然后提取不同波段處理的圖像下的特征，并對特征進行疊加獲取病變區(qū)域信息，將病變區(qū)域信息進行形態(tài)學處理后進行突出顯示，從而實現(xiàn)準確的目標信息獲取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于深度學習的生物組織圖像分割方法，旨在低對比度、噪聲較多和模糊邊界的生物醫(yī)學圖像中提高組織結(jié)構(gòu)的分割準確率，包括以下步驟：構(gòu)建一個包含改進卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的U型網(wǎng)絡模型，該模型具有增強的特征提取能力和細節(jié)恢復能力；進行生物...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于輕量化YOLO11的風機金屬表面缺陷檢測方法、裝置及介質(zhì)，涉及計算機視覺與工業(yè)檢測技術(shù)領域。該方法包括：獲取風機金屬表面缺陷圖像數(shù)據(jù)，并預處理得到訓練數(shù)據(jù)集；以YOLO11n為基礎模型，使用采用四級分層架構(gòu)與星運算特征融合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于分組增強卷積注意力特征融合的高光去除方法，屬于圖像處理技術(shù)領域。該方法基于CycleGAN網(wǎng)絡構(gòu)建高光去除模型，所述高光去除模型由生成器、判別器和損失函數(shù)優(yōu)化模塊組成。生成器含細節(jié)增強深度下采樣、上采樣和分組增強卷積注意力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)元剪枝的神經(jīng)輻射場隱式水印嵌入與提取方法，屬于神經(jīng)輻射場模型的版權(quán)保護技術(shù)領域，包括：使用水印訓練數(shù)據(jù)集訓練水印網(wǎng)絡，訓練過程中隨機失活部分神經(jīng)元，得到初始水印網(wǎng)絡；對所述初始水印網(wǎng)絡進行神經(jīng)元剪枝，將所述初始水印網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種異常交易行為檢測方法、裝置及電子設備。具體方式為：獲取預設時長內(nèi)目標賬戶的至少一個業(yè)務交易行為所關(guān)聯(lián)的交易行為數(shù)據(jù)；對每個業(yè)務交易行為的交易行為數(shù)據(jù)進行特征提取處理，確定待處理特征向量；通過多個基于自注意力機制的編碼模型對每...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N擔保網(wǎng)絡的風險評估方法、裝置、設備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及大數(shù)據(jù)領域。該方法通過獲取待評估擔保網(wǎng)絡的擔保關(guān)系數(shù)據(jù)。根據(jù)擔保關(guān)系數(shù)據(jù)中的顯性擔保關(guān)系以及擔保主體，確定隱性擔保關(guān)系，并根據(jù)隱性擔保關(guān)系與顯性擔保關(guān)系，生成擔保網(wǎng)絡融合圖。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種授信額度確定方法、裝置、設備、介質(zhì)及產(chǎn)品。該方法包括：獲取待預測產(chǎn)量的目標區(qū)域?qū)男←湀D像；將所述小麥圖像輸入實例分割網(wǎng)絡，得到小麥實例掩膜；從所述小麥實例掩膜中提取表型特征，并基于所述表型特征預測所述目標區(qū)域?qū)男←湲a(chǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N信用等級確定方法、裝置、設備及介質(zhì)，涉及金融科技領域。該方法包括：首先獲取到影響數(shù)據(jù)集，接著基于影響數(shù)據(jù)集以及已訓練至收斂的信用評分模型確定信用等級評分矩陣，進一步地確定至少一個信用等級評分集，在信用等級評分集中包括影響數(shù)據(jù)集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種林業(yè)資產(chǎn)風險確定方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)。該方法包括：獲取目標區(qū)域內(nèi)的第一氣象信息和第一遙感信息，其中，所述第一氣象信息至少包括歷史氣象信息和當前氣象信息，所述第一遙感信息至少包括歷史遙感圖像和當前遙感圖像；根據(jù)所述歷史氣...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及智慧農(nóng)業(yè)與電子商務交叉領域，公開了基于虛擬種植的社交化農(nóng)產(chǎn)品交易系統(tǒng)及方法，包括：身份驗證模塊，用于驗證用戶身份并生成唯一身份標識；虛擬種植與土地確權(quán)模塊，用于獲取用戶土地的地理位置、面積信息，并通過區(qū)塊鏈技術(shù)存儲土地所有權(quán)信息；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于數(shù)字科技服務的商品智能估值方法包括，通過采集多源異構(gòu)數(shù)據(jù)構(gòu)建科研服務商品數(shù)據(jù)集，并進行清洗；利用自然語言處理模型提取技術(shù)實體與同類技術(shù)實體進行相似度匹配，構(gòu)建異構(gòu)圖；基于異構(gòu)圖進行多維度評估，加權(quán)生成綜合評估分數(shù)，并根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于復雜關(guān)系網(wǎng)絡的反欺詐方法及系統(tǒng)，對多源數(shù)據(jù)進行預處理和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘進而構(gòu)建異構(gòu)關(guān)系網(wǎng)絡模型，對實時數(shù)據(jù)進行異常行為檢測，基于異常行為檢測結(jié)果和歷史數(shù)據(jù)更新異構(gòu)關(guān)系網(wǎng)絡模型，對更新后異構(gòu)關(guān)系網(wǎng)絡模型進行風險量化、社區(qū)發(fā)現(xiàn)和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及反應釜維護技術(shù)領域，公開了一種基于大數(shù)據(jù)分析的反應釜設備智能維護決策系統(tǒng)，通過采集整體工藝運行數(shù)據(jù)和微傳感器數(shù)據(jù)，對整體工藝運行數(shù)據(jù)和微傳感器數(shù)據(jù)進行預處理和特征提取，并進行風險評估，輸出異常信號與預警信號，根據(jù)異常信號與預警信號...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于專用模型與大模型協(xié)同的智能預測性維護方法。通過大模型自動解析會議內(nèi)容和待辦事項，減少人工干預，提高效率，解決信息遺漏、決策支持不足的問題。技術(shù)方案包括：數(shù)據(jù)采集與預處理：結(jié)合設備傳感器數(shù)據(jù)與文本日志。特征融合：統(tǒng)一向量空間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種大模型驅(qū)動的自動化人才簡歷篩選與面試評估方法，旨在提高招聘效率，減少人為偏見，提升招聘決策的公平性與準確性。技術(shù)方案包括：簡歷智能解析：利用大模型提取簡歷的關(guān)鍵信息（如技能、經(jīng)驗、成就），并結(jié)合職位描述生成適配度評分和推薦理由...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種婦產(chǎn)科超聲引導穿刺模擬教學系統(tǒng)及方法，涉及醫(yī)療教學系統(tǒng)技術(shù)領域，包括圖像采集模塊用于獲取連續(xù)的實時超聲圖像序列；圖像配準模塊用于基于實時超聲圖像進行圖像特征錨點提取；三維結(jié)構(gòu)重建模塊根據(jù)圖像特征錨點及圖像采集模塊獲取的歷史幀...
								
            
							
            
							
						
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