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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種工業(yè)產(chǎn)品微小瑕疵視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)及方法，屬于產(chǎn)品檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，獲取目標(biāo)工業(yè)產(chǎn)品在多個(gè)檢測(cè)角度與光照條件下的多源圖像數(shù)據(jù)，并建立圖像信息矩陣；對(duì)圖像進(jìn)行區(qū)域分割與紋理增強(qiáng)，提取局部紋理方向不一致度參數(shù)；在不同光譜通道下歸一化分析像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種腹部結(jié)核圖像處理方法，涉及圖像處理和醫(yī)學(xué)影像分析技術(shù)領(lǐng)域，具體步驟為：收集腹部結(jié)核圖像并制作數(shù)據(jù)集、圖像預(yù)處理、多尺度卷積模塊、多尺度池化模塊、優(yōu)化特征融合模塊、分類(lèi)預(yù)測(cè)模塊、構(gòu)建腹部結(jié)核圖像處理模型、腹部結(jié)核圖像處理模型訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及小區(qū)安保技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種小區(qū)智能安保管理系統(tǒng)及方法，包括：進(jìn)行設(shè)備數(shù)據(jù)采集，對(duì)設(shè)備的日常運(yùn)行進(jìn)行校驗(yàn)，采集人員與事件數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與數(shù)據(jù)整合；識(shí)別到異常事件時(shí)，根據(jù)整合后的數(shù)據(jù)確定基礎(chǔ)等級(jí)，通過(guò)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型確定關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及文旅產(chǎn)業(yè)與社會(huì)資本協(xié)同優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種文旅產(chǎn)業(yè)與社會(huì)資本協(xié)同優(yōu)化方法及系統(tǒng)，該方法具體為：計(jì)算文旅行為數(shù)據(jù)與社會(huì)資本數(shù)據(jù)的多維度交互強(qiáng)度；使用跨域因果網(wǎng)絡(luò)計(jì)算出原因變量對(duì)結(jié)果變量的跨域因果強(qiáng)度；使用貝葉斯反事實(shí)干預(yù)模型確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種考慮景區(qū)交能供給能力的電動(dòng)汽車(chē)出行路徑規(guī)劃方法,包括:獲取景區(qū)所有景點(diǎn)的信息和所有充電樁的信息；建立包括路徑總時(shí)間、充電次數(shù)、屬性多樣性和景點(diǎn)個(gè)數(shù)的多目標(biāo)函數(shù)與對(duì)應(yīng)的約束條件，根據(jù)所有景點(diǎn)的信息和所有充電樁的信息生成滿(mǎn)足約束...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于人工智能的護(hù)理系統(tǒng)對(duì)話分析方法及系統(tǒng)，首先獲取護(hù)理服務(wù)場(chǎng)景中的多模態(tài)對(duì)話數(shù)據(jù)集合，其含多個(gè)由護(hù)理對(duì)象輸入語(yǔ)句及對(duì)應(yīng)服務(wù)響應(yīng)語(yǔ)句組成的護(hù)理對(duì)話序列，接著對(duì)該多模態(tài)對(duì)話數(shù)據(jù)集合執(zhí)行多模態(tài)特征提取，得到每個(gè)對(duì)話序列的護(hù)理意圖、操...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于針對(duì)中醫(yī)古籍的自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種中醫(yī)古籍隱含語(yǔ)義與顯式術(shù)語(yǔ)的關(guān)聯(lián)方法、系統(tǒng)和介質(zhì)。本發(fā)明的方法采用預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型對(duì)所述結(jié)構(gòu)化的中醫(yī)古籍文本的文本序列進(jìn)行隱含語(yǔ)義特征向量提取，得到隱含語(yǔ)義特征；通過(guò)大語(yǔ)言模型識(shí)別中醫(yī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供一種智慧校園管理平臺(tái)的數(shù)據(jù)安全處理方法，所述方法包括：基于智慧校園管理平臺(tái)的用戶(hù)角色，構(gòu)建層級(jí)化的有向權(quán)限樹(shù)結(jié)構(gòu)；基于所述有向權(quán)限樹(shù)結(jié)構(gòu)，通過(guò)不可逆層級(jí)派生函數(shù)HDF生成每個(gè)節(jié)點(diǎn)的隨機(jī)化參數(shù)值；在用戶(hù)請(qǐng)求數(shù)據(jù)訪問(wèn)時(shí)，基于所述權(quán)限樹(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理性能分析技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種面向NPU計(jì)算架構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理性能分析方法，該方法獲取原始數(shù)據(jù)并標(biāo)準(zhǔn)化，提取計(jì)算單元、任務(wù)及架構(gòu)負(fù)載特征生成性能特征向量，識(shí)別推理性能需求得到初步分析結(jié)果；整合初步結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)生成增強(qiáng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，揭露了一種復(fù)雜地層巖石力學(xué)參數(shù)預(yù)測(cè)方法，所述方法包括：采集復(fù)雜地層的多源數(shù)據(jù)，對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；基于多源數(shù)據(jù)提取與巖石力學(xué)參數(shù)相關(guān)的物理特征及統(tǒng)計(jì)特征，將物理特征、統(tǒng)計(jì)特征和數(shù)據(jù)預(yù)處理后的多源數(shù)據(jù)按深度對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及地鐵設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種多源傳感融合的地鐵設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集、信息融合、設(shè)備狀態(tài)診斷、預(yù)警執(zhí)行和協(xié)同管理模塊。數(shù)據(jù)采集模塊通過(guò)多類(lèi)型傳感器陣列采集多源設(shè)備狀態(tài)原始數(shù)據(jù)；信息融合模塊對(duì)多源設(shè)備狀態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于人工智能的金屬點(diǎn)蝕缺陷程度評(píng)估方法和系統(tǒng)，通過(guò)獲取金屬板材在成型過(guò)程中的微觀孔隙率分布數(shù)據(jù)，及金屬板材在定向應(yīng)力波作用下的內(nèi)部波動(dòng)信號(hào)；基于內(nèi)部波動(dòng)信號(hào)的傳播衰減率，生成與微觀孔隙率分布數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)異常區(qū)域的幾何參數(shù)；獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系抽取方法及系統(tǒng)，屬于自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域，獲取目標(biāo)文本，進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)注和命名實(shí)體識(shí)別，提取實(shí)體集合；基于所述實(shí)體集合構(gòu)建包含多類(lèi)邊類(lèi)型的文本圖結(jié)構(gòu)；對(duì)圖中節(jié)點(diǎn)進(jìn)行特征編碼，生成融合語(yǔ)義、詞性和位置信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種模型提示內(nèi)容的生成方法及裝置，涉及模型處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：根據(jù)多個(gè)外接工具的功能描述生成外接工具功能關(guān)系圖，借助該圖清晰梳理工具間的邏輯關(guān)聯(lián)，有效打破工具零散調(diào)用的無(wú)序狀態(tài)。在接收到用戶(hù)提問(wèn)文本后，按執(zhí)行順序?qū)⒂脩?hù)提問(wèn)文本拆...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于人工智能的邊緣計(jì)算方法、系統(tǒng)及云平臺(tái)，具體涉及邊緣計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，用于解決現(xiàn)有無(wú)狀態(tài)遷移機(jī)制導(dǎo)致的任務(wù)上下文斷層及實(shí)時(shí)性不足問(wèn)題；通過(guò)實(shí)時(shí)捕獲任務(wù)模型運(yùn)行中的中間特征數(shù)據(jù)，結(jié)合終端遷移緊迫度與特征活性度的動(dòng)態(tài)評(píng)估實(shí)現(xiàn)特征智能篩...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)安全與自動(dòng)化技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于虛擬鍵盤(pán)的遠(yuǎn)程自動(dòng)登錄方法及計(jì)算機(jī)裝置，基于虛擬鍵盤(pán)的遠(yuǎn)程自動(dòng)登錄方法包括：將運(yùn)行Linux的編碼設(shè)備通過(guò)USB gadget功能連接主機(jī)設(shè)備，并將編碼設(shè)備枚舉為虛擬鍵盤(pán)；通過(guò)遠(yuǎn)程控制裝...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自動(dòng)控制技術(shù)領(lǐng)域，具體為汽車(chē)舉升機(jī)自適應(yīng)平衡控制方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：基于汽車(chē)舉升機(jī)數(shù)據(jù)，進(jìn)行振動(dòng)、壓力、傾斜傳感器的時(shí)間戳對(duì)齊，修正時(shí)間誤差，剔除異常數(shù)據(jù)，篩選有效信號(hào)，得到汽車(chē)舉升機(jī)同步數(shù)據(jù)集。本發(fā)明中，通過(guò)對(duì)振動(dòng)、壓力、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種雷電臨近趨勢(shì)預(yù)報(bào)方法及系統(tǒng)。其中，所述方法包括：獲取云量空間分布和時(shí)間序列，提取第一云量紋理特征向量，生成云量分層特征矩陣；對(duì)第一云量紋理特征向量降維，生成第二云量紋理特征向量，結(jié)合云量分層特征矩陣，通過(guò)聚類(lèi)生成區(qū)域化云量分...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)一種強(qiáng)光背景下多維度成像探測(cè)裝置及方法，涉及目標(biāo)探測(cè)領(lǐng)域，該裝置包括：分光單元、LC?SLM單元和可見(jiàn)光偏振CCD單元依次設(shè)置在同一光路上；紅外成像系統(tǒng)設(shè)置在另一光路上；紅外成像系統(tǒng)和可見(jiàn)光偏振CCD單元分別與圖像處理系統(tǒng)連接；分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及設(shè)備定位技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種煤礦巷道內(nèi)掘進(jìn)設(shè)備位置的標(biāo)定方法及系統(tǒng)，包括向巷道圍巖發(fā)射復(fù)合探測(cè)信號(hào)，同步采集反射信號(hào)；對(duì)反射信號(hào)進(jìn)行分析，分離不同地質(zhì)層的反射分量；構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，生成帶巖性標(biāo)簽的三維反射強(qiáng)度分布圖；基于分布圖...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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