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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種海洋原位放射性監(jiān)測(cè)的方法，該方法基于最大似然期望值最大化算法(MLEM)進(jìn)行特征提取，并采用多層感知機(jī)進(jìn)行解譜操作。首先，采用標(biāo)準(zhǔn)源測(cè)定CeBr3探測(cè)器的FWHM相關(guān)參數(shù)，并基于蒙特卡羅方法模擬探測(cè)器在...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種考慮時(shí)序相關(guān)性的低碳建筑綜合能源系統(tǒng)隨機(jī)場(chǎng)景生成方法，步驟包括：采集建筑可再生能源和負(fù)荷的歷史數(shù)據(jù)并進(jìn)行聯(lián)合處理；進(jìn)行歷史日?qǐng)鼍斑M(jìn)行特征分析及典型季節(jié)劃分；進(jìn)行基于k?means的場(chǎng)景聚類(lèi)，基于最大似然估計(jì)計(jì)算時(shí)序概率分布參...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的星座目標(biāo)識(shí)別方法：配置軌道初始數(shù)據(jù)區(qū)間范圍、軌道初始?xì)v元時(shí)刻，采用拉丁超立方采樣方法形成初始星座軌道數(shù)據(jù)；基于高精度軌道遞推模型對(duì)初始星座軌道數(shù)據(jù)進(jìn)行軌道遞推，剔除無(wú)效數(shù)據(jù)，形成星座中不同衛(wèi)星多個(gè)歷元時(shí)刻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及車(chē)輛技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于車(chē)輛休眠的車(chē)漆損壞監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、方法及車(chē)輛，其包括狀態(tài)識(shí)別模塊，監(jiān)測(cè)目標(biāo)車(chē)輛當(dāng)前狀態(tài)；當(dāng)監(jiān)測(cè)到車(chē)輛處于停車(chē)休眠狀態(tài)，無(wú)線(xiàn)射頻模塊通過(guò)無(wú)線(xiàn)射頻RFID搜索停車(chē)休眠狀態(tài)下的目標(biāo)車(chē)輛周?chē)欠翊嬖谂c之匹配的鑰匙，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害檢測(cè)領(lǐng)域，具體為一種基于深度學(xué)習(xí)多模態(tài)的地下蠐螬害蟲(chóng)檢測(cè)系統(tǒng)及方法。首先，在疑似有地下蠐螬害蟲(chóng)的區(qū)域，通過(guò)布置特定刺激模塊，有針對(duì)性地增強(qiáng)地下蠐螬的活動(dòng)性。在蠐螬活動(dòng)增強(qiáng)后，利用數(shù)據(jù)采集模塊捕捉其活動(dòng)產(chǎn)生的聲音信號(hào)和二氧...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于長(zhǎng)卷積和數(shù)據(jù)控制門(mén)的智慧場(chǎng)站SCADA數(shù)據(jù)預(yù)警方法及系統(tǒng)，該方法包括：構(gòu)建物模型組織風(fēng)場(chǎng)信號(hào)；將風(fēng)場(chǎng)信號(hào)輸入訓(xùn)練好的線(xiàn)性響應(yīng)濾波器，得到預(yù)測(cè)結(jié)果；將預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際信號(hào)進(jìn)行比較，得到第一差值；將第一差值與設(shè)定差值進(jìn)行比較，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于差分隱私的隱私保護(hù)大模型微調(diào)方法及系統(tǒng)，包括：獲取用戶(hù)敏感數(shù)據(jù)以構(gòu)建微調(diào)數(shù)據(jù)集和驗(yàn)證集；對(duì)目標(biāo)參數(shù)矩陣進(jìn)行低秩分解，將微調(diào)數(shù)據(jù)集輸入大模型，計(jì)算其在低秩參數(shù)矩陣上的梯度并進(jìn)行稀疏化處理；對(duì)稀疏梯度按照梯度裁剪閾值裁剪后加入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種四向穿梭車(chē)立體庫(kù)仿真系統(tǒng)及方法，屬于四向穿梭車(chē)立體庫(kù)設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，所述系統(tǒng)包括：虛擬仿真模型，所述模型根據(jù)四向穿梭車(chē)立體庫(kù)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)搭建，用于模擬真實(shí)四向穿梭車(chē)立體庫(kù)執(zhí)行預(yù)設(shè)任務(wù)，實(shí)現(xiàn)四向穿梭車(chē)立體庫(kù)的虛擬調(diào)試和測(cè)試；虛擬調(diào)試...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于哈希計(jì)算的缺陷處理方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及半導(dǎo)體集成電路技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取設(shè)計(jì)版圖中與缺陷點(diǎn)之間的距離滿(mǎn)足預(yù)設(shè)距離條件的多個(gè)目標(biāo)線(xiàn)段；從線(xiàn)段方向各不相同的多個(gè)目標(biāo)線(xiàn)段上，分別確定候選哈希點(diǎn)；基于每個(gè)候選...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的高效圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)子圖采樣方法，涉及人工智能技術(shù)，針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)效率低等問(wèn)題提出本方案。應(yīng)用在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程中，基于GraphSARM策略進(jìn)行GNN訓(xùn)練；所述GraphSARM策略包括GraphSARM?E與Gr...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種考慮多因素的冷凍廠(chǎng)負(fù)荷日前調(diào)節(jié)能力智能評(píng)估方法，首先提出基于MoE的日前負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。該模型通過(guò)多專(zhuān)家機(jī)制對(duì)不同影響因素建模，利用門(mén)控網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)專(zhuān)家輸出融合，精準(zhǔn)捕捉壓縮機(jī)負(fù)荷對(duì)外部變量的非線(xiàn)性響應(yīng)特征。其次，為提高冷凝器風(fēng)機(jī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種考慮工序約束的冷凍廠(chǎng)負(fù)荷日內(nèi)調(diào)節(jié)能力QLoRA評(píng)估方法，首先，提出冷凍廠(chǎng)運(yùn)行信息采集技術(shù)，構(gòu)建高精度的數(shù)據(jù)采集與特征提取體系，保障了評(píng)估過(guò)程所需信息的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性與完整性。提出基于工序約束的冷凍廠(chǎng)調(diào)節(jié)能力修正模型，明確蒸發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種金屬材料檢測(cè)樣品流量控制方法及系統(tǒng)，屬于金屬材料檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。方法包括獲取檢測(cè)樣品類(lèi)型數(shù)據(jù)，根據(jù)檢測(cè)樣品類(lèi)型數(shù)據(jù)對(duì)檢測(cè)樣品進(jìn)行初步分類(lèi)，得到初步分類(lèi)結(jié)果；對(duì)初步分類(lèi)后的檢測(cè)樣品進(jìn)行尺寸測(cè)量得到測(cè)量數(shù)據(jù)，基于測(cè)量數(shù)據(jù)對(duì)初步分類(lèi)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于截齒維修更換技術(shù)領(lǐng)域，旨在解決現(xiàn)階段截齒系統(tǒng)的備件庫(kù)存策略會(huì)導(dǎo)致備件庫(kù)存費(fèi)用高的問(wèn)題。提出了一種截齒系統(tǒng)的最優(yōu)維修與備件庫(kù)存聯(lián)合決策方法，包括以下步驟：建立維修與備件庫(kù)存聯(lián)合策略下的截齒系統(tǒng)的可用度和費(fèi)用率計(jì)算模型；基于所述可用度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電網(wǎng)綜合計(jì)劃管理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種電網(wǎng)企業(yè)綜合計(jì)劃專(zhuān)項(xiàng)項(xiàng)目全業(yè)務(wù)監(jiān)測(cè)管控方法和系統(tǒng)，該方法包括：構(gòu)建電網(wǎng)企業(yè)綜合計(jì)劃專(zhuān)項(xiàng)項(xiàng)目的全業(yè)務(wù)監(jiān)測(cè)分析指標(biāo)體系，并確定出全業(yè)務(wù)監(jiān)測(cè)分析指標(biāo)體系中各監(jiān)測(cè)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)閾值；獲取電網(wǎng)企業(yè)綜合計(jì)劃...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于TR?UNet網(wǎng)絡(luò)的低劑量CT圖像腫瘤分割方法、系統(tǒng)及產(chǎn)品，首先構(gòu)建基于Transformer架構(gòu)的TR?BiNANet去噪模塊，通過(guò)BiLSTM2D模塊提取CT圖像的水平和垂直方向序列特征，結(jié)合復(fù)合損失函數(shù)優(yōu)化噪聲抑制...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種復(fù)雜場(chǎng)景下通過(guò)ConvGRU迭代優(yōu)化物體6D位姿的方法。在遮擋嚴(yán)重、紋理信息不足的復(fù)雜場(chǎng)景中，通過(guò)工業(yè)相機(jī)采集物體的圖像信息，并使用PyTorch3D生成對(duì)應(yīng)的渲染圖像。以觀(guān)測(cè)圖像與多個(gè)姿態(tài)下的渲染圖像作為輸入，利用權(quán)值共享的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種公交線(xiàn)網(wǎng)路徑的繪制方法和繪制裝置及機(jī)器可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。該繪制方法包括：獲取公交線(xiàn)網(wǎng)數(shù)據(jù)和道路網(wǎng)數(shù)據(jù)；對(duì)所述公交線(xiàn)網(wǎng)數(shù)據(jù)和所述道路網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，確定所述公交線(xiàn)網(wǎng)數(shù)據(jù)中的每條公交線(xiàn)路途經(jīng)的公交線(xiàn)路路段的路段集合，以確定公交線(xiàn)路路...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)一種面向數(shù)字沙盤(pán)的最小系統(tǒng)和端到端光場(chǎng)渲染方法，相較于傳統(tǒng)光場(chǎng)渲染方法，本發(fā)明采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光線(xiàn)級(jí)端到端渲染方法，節(jié)約了當(dāng)前光場(chǎng)渲染流程中的視點(diǎn)合成與像素編碼步驟。基于人眼位置僅對(duì)所求觀(guān)看視角下的光線(xiàn)進(jìn)行渲染，不但使得光場(chǎng)渲染...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像生成技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種城市尺度三維夜間人造光分布建模方法及系統(tǒng)。本發(fā)明獲取研究區(qū)域的夜光遙感影像數(shù)據(jù)、土地利用類(lèi)型矢量數(shù)據(jù)、地面高程數(shù)據(jù)以及建筑物形態(tài)矢量數(shù)據(jù)；利用土地利用類(lèi)型矢量數(shù)據(jù)對(duì)夜光遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行超分辨率增強(qiáng)處理；...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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