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								      本發(fā)明公開了一種融合標(biāo)準(zhǔn)互信息與改進(jìn)雙向LSTM的行業(yè)負(fù)荷預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)及設(shè)備，涉及電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。目前，行業(yè)月度負(fù)荷預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確。本發(fā)明包括步驟：采用計(jì)及核密度估計(jì)的改進(jìn)模糊C均值聚類算法，對(duì)包括負(fù)荷序列和消費(fèi)水平、氣溫、休假的信息進(jìn)行聚...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了一種基于智能體協(xié)作的顯示面板生產(chǎn)調(diào)度方法及系統(tǒng)，該方法先對(duì)顯示面板生產(chǎn)系統(tǒng)中的多個(gè)智能體執(zhí)行實(shí)時(shí)狀態(tài)協(xié)同更新操作，獲取包含智能體標(biāo)識(shí)信息及對(duì)應(yīng)生產(chǎn)相關(guān)狀態(tài)描述的協(xié)同狀態(tài)集合；接著基于此集合生成包含信息交互規(guī)則及任務(wù)分配優(yōu)先...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及煤機(jī)裝備多模態(tài)數(shù)據(jù)智能預(yù)防性維護(hù)系統(tǒng)及方法。所述系統(tǒng)包括多源數(shù)據(jù)采集層、大語言模型核心處理層和智能決策輸出層，能夠同時(shí)處理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。本發(fā)明的維護(hù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理能力強(qiáng)并且故障預(yù)測(cè)精度高。
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于包裝技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于人工智能的包裝設(shè)計(jì)圖智能防偽檢測(cè)方法及系統(tǒng)，方法包括：將包裝設(shè)計(jì)圖像分割為若干圖像單元，根據(jù)圖像單元中像素點(diǎn)的局部紋理復(fù)雜度、像素點(diǎn)各通道的像素值的不同比特位對(duì)光照的敏感程度以及人眼對(duì)像素點(diǎn)各通道的像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種變電站設(shè)備數(shù)據(jù)缺陷識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及變電站零部件缺陷檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括瓷套狀態(tài)分析步驟，通過無人機(jī)搭載的相機(jī)掃描目標(biāo)瓷套生成三維點(diǎn)云模型，判斷瓷套狀態(tài)和飛行環(huán)境；拍攝角度粗調(diào)步驟，根據(jù)瓷套狀態(tài)調(diào)整熱成像儀拍攝角度；飛...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實(shí)施例涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種石油管線的缺陷識(shí)別方法、裝置及設(shè)備，包括：獲取無人機(jī)在多個(gè)角度采集的石油管線的多幀管線圖像；根據(jù)每幀管線圖像中各像素點(diǎn)鄰近區(qū)域的灰度分布數(shù)據(jù)，對(duì)每幀管線圖像進(jìn)行劃分，得到多個(gè)管線區(qū)域；根據(jù)每幀...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供了一種海馬體亞結(jié)構(gòu)形態(tài)測(cè)量方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：分割磁共振標(biāo)準(zhǔn)模板圖像，構(gòu)建邊界優(yōu)化表面，確定骨架表示；對(duì)所述骨架表示進(jìn)行采樣，確定各個(gè)海馬亞區(qū)的亞區(qū)厚度測(cè)量點(diǎn)，并根據(jù)所述亞區(qū)厚度測(cè)量點(diǎn)和所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種融合注意力機(jī)制與多尺度卷積的肝臟與腫瘤識(shí)別方法、裝置及其可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，針對(duì)現(xiàn)有醫(yī)學(xué)影像分割技術(shù)中全局信息捕捉不足、多尺度特征適應(yīng)差、空間感知弱等問題，本發(fā)明以MedNeXt網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)構(gòu)建U?Net編碼器?解碼器架構(gòu)，在跳躍連...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的眼底圖像分析與眼科疾病自動(dòng)預(yù)測(cè)方法、裝置及其可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于醫(yī)學(xué)影像處理與眼科疾病智能診斷領(lǐng)域。該方法通過獲取ODIR?5K雙目眼底圖像數(shù)據(jù)集，經(jīng)黑邊裁剪、局部對(duì)比度增強(qiáng)等五步預(yù)處理優(yōu)化圖像質(zhì)量；分離并重組左...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及混凝土振搗技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于混凝土的智能振搗方法及系統(tǒng)，包括，基于取樣圖像信息確定混凝土流動(dòng)參量，基于混凝土流動(dòng)參量確定對(duì)混凝土的振搗參數(shù)是否合格；基于氣泡變化表征值確定對(duì)混凝土的振搗參數(shù)是否合格，在確定對(duì)混凝土的振搗參數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開了三維人臉重建方法、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：確定單張二維人臉圖像；基于所述二維人臉圖像，調(diào)用三維人臉重建模型，生成三維人臉模型；其中，所述三維人臉重建模型包括多屬性協(xié)同學(xué)習(xí)模塊，所述多屬性協(xié)同學(xué)習(xí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于圖像分析的雛鴨養(yǎng)殖生長(zhǎng)狀態(tài)異常特征識(shí)別方法，涉及雛鴨生長(zhǎng)狀態(tài)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：基于雛鴨二值化圖獲取區(qū)域高度差；基于雛鴨二值化圖獲取背夾角；基于數(shù)據(jù)閾值處理方法獲取第一高度差閾值與第二高度差閾值；基于數(shù)據(jù)閾值處理方法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于4K可見光偏振成像的水下目標(biāo)識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及水下目標(biāo)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明利用像素級(jí)配準(zhǔn)的RGB與偏振四維光場(chǎng)張量編碼技術(shù)，同步捕獲目標(biāo)的高分辨率光譜強(qiáng)度信息與偏振物理特性，克服單一模態(tài)數(shù)據(jù)在低光照或高濁度場(chǎng)景下信息缺失...
								
            
							
            
							
						
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								      一種箱貨動(dòng)態(tài)信息的實(shí)時(shí)查詢方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及港口物流管理領(lǐng)域，該方法包括：接收無人機(jī)采集的堆場(chǎng)圖像數(shù)據(jù)和激光測(cè)距數(shù)據(jù)，構(gòu)建三維數(shù)字模型；根據(jù)堆場(chǎng)圖像數(shù)據(jù)，識(shí)別每個(gè)集裝箱的箱號(hào)信息，生成箱貨位置數(shù)據(jù)；采集每個(gè)集裝箱的電子標(biāo)簽信息，生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于視頻監(jiān)控的井下巷道支護(hù)監(jiān)控方法及系統(tǒng)，包括：根據(jù)每幀圖像中支護(hù)變化區(qū)域的內(nèi)部灰度變化，以及位置分布情況，獲取每幀圖像中的支護(hù)損傷程度；根據(jù)支護(hù)損傷程度，以及支護(hù)變化區(qū)域的相鄰次擴(kuò)展圖像序列之間的時(shí)間間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于信息數(shù)據(jù)采集技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于人工智能的信息數(shù)據(jù)采集方法及系統(tǒng)，所述方法包括：搭建信息數(shù)據(jù)采集平臺(tái)，確定出登記設(shè)備，選取出采集單元和處理單元，識(shí)別出每個(gè)處理單元中的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)設(shè)備，搭建邊緣網(wǎng)絡(luò)；利用預(yù)先集成在采集單元中的視...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了校園體育數(shù)字化管理方法及其系統(tǒng)，涉及校園體育智能數(shù)字化管理技術(shù)領(lǐng)域，該方法首先采集學(xué)生基礎(chǔ)體育信息、目標(biāo)技能動(dòng)作類別及教學(xué)標(biāo)準(zhǔn)文本數(shù)據(jù)，建立標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作數(shù)據(jù)集；采集學(xué)生動(dòng)作執(zhí)行過程中的視頻圖像、肌電信號(hào)及皮膚拉伸數(shù)據(jù)，構(gòu)建動(dòng)作感知集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及輸電線路監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種輸電線路施工現(xiàn)場(chǎng)違章智能監(jiān)控識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)的空間建模模塊構(gòu)建三維動(dòng)態(tài)模型，環(huán)境感知模塊采集多模態(tài)環(huán)境特征數(shù)據(jù)，行為捕捉模塊獲取施工人員及設(shè)備動(dòng)作流；規(guī)范數(shù)據(jù)庫(kù)模塊存儲(chǔ)數(shù)字化安全規(guī)程，違章建模模塊結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種智能點(diǎn)陣電子顯示屏控制系統(tǒng)，本發(fā)明涉及電子顯示屏技術(shù)領(lǐng)域，解決了色彩調(diào)節(jié)和亮度調(diào)節(jié)不準(zhǔn)確，難以適配不同場(chǎng)景需求的技術(shù)問題，本發(fā)明通過將顯示屏按面積分區(qū)并針對(duì)性劃分低/高灰度區(qū)域，對(duì)低灰度區(qū)域采用限制亮度變化閾值的占空比調(diào)節(jié)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種顯示電路的漏電補(bǔ)償方法，包括獲取當(dāng)前幀的顯示像素電壓和下一幀的數(shù)據(jù)信號(hào)電壓；基于顯示像素電壓和數(shù)據(jù)信號(hào)電壓計(jì)算所述當(dāng)前幀的漏電電壓；基于所述漏電電壓生成當(dāng)前幀像素電壓對(duì)應(yīng)的補(bǔ)償數(shù)據(jù)信號(hào)電壓；將補(bǔ)償數(shù)據(jù)信號(hào)電壓輸入至顯示電路。本...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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