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								      一種基于韌性理論的農(nóng)村居民點(diǎn)評價(jià)方法，包括以下步驟：1)收集農(nóng)村居民點(diǎn)評價(jià)參考數(shù)據(jù)；2)計(jì)算農(nóng)村居民點(diǎn)內(nèi)核系統(tǒng)韌性評價(jià)指標(biāo)；3)計(jì)算農(nóng)村居民點(diǎn)外緣系統(tǒng)韌性評價(jià)指標(biāo)；4)對農(nóng)村居民點(diǎn)內(nèi)核系統(tǒng)韌性評價(jià)指標(biāo)和農(nóng)村居民點(diǎn)外緣系統(tǒng)韌性評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于產(chǎn)線節(jié)拍?能耗協(xié)同管控的高強(qiáng)韌構(gòu)件熱成形方法，屬于熱成形技術(shù)領(lǐng)域，其中，方法包括：分別獲取高強(qiáng)韌構(gòu)件在輥底式加熱爐加熱過程的第一工藝參數(shù)、在機(jī)械臂上下模過程中的第二工藝參數(shù)及在壓力機(jī)沖壓保壓過程中的第三工藝參數(shù)；基于第一工...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種快遞員定位簽收方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括響應(yīng)于快遞員對目標(biāo)快件的簽收請求，查詢目標(biāo)快件的服務(wù)類別；在服務(wù)類別為送貨上門時(shí)，發(fā)送送貨上門提醒；響應(yīng)于對送貨上門提醒的確認(rèn)操作，獲取快遞員的當(dāng)前位置信息；在當(dāng)前位置信息在目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種智能快遞分揀派送方法、裝置、介質(zhì)及設(shè)備，包括：建立派送網(wǎng)點(diǎn)包裹派送任務(wù)清單；獲取包裹收貨地址信息，基于獲取的包裹收貨地址信息識別相對應(yīng)的AOI區(qū)域代碼，按照AOI區(qū)域代碼對派送網(wǎng)點(diǎn)包裹派送任務(wù)清單進(jìn)行分類；根據(jù)AOI區(qū)域地址...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種核電站設(shè)備維修任務(wù)分配方法及系統(tǒng)，屬于核電站設(shè)備維修技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取故障設(shè)備的設(shè)備信息，并根據(jù)設(shè)備信息對歷史維護(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，獲得歷史故障數(shù)據(jù)；獲取故障設(shè)備的實(shí)際故障數(shù)據(jù)，并將實(shí)際故障數(shù)據(jù)與歷史故障數(shù)據(jù)進(jìn)行比對，獲得故障原...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種食品生產(chǎn)溯源防偽方法及系統(tǒng)。其中，所述方法包括：將售賣食品對應(yīng)運(yùn)輸過程的各運(yùn)輸節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息融合，得到一級溯源信息；將基于采集端得到的對應(yīng)所述售賣食品的每一食品部位的拆解視頻段進(jìn)行視頻融合，得到二級溯源信息；響應(yīng)用戶基于VR端對...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)溯源分析方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及水污染溯源技術(shù)領(lǐng)域，所述水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)溯源分析方法包括：對水質(zhì)監(jiān)測站點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行超標(biāo)規(guī)律動(dòng)態(tài)分析，得到第一分析結(jié)果；對所有相鄰的所述水質(zhì)監(jiān)測站點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行鄰避關(guān)聯(lián)分析，得到第二分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的化塑行情分析方法，屬于數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過市場交易數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù)結(jié)合，突破單一數(shù)據(jù)類型的局限性，并利用改進(jìn)的BERT模型提高對文本數(shù)據(jù)的語義解析精度，以及通過計(jì)算結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)特征關(guān)聯(lián)矩陣量化多維結(jié)構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┑囊环N訂單的處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，通過獲取待配送對象的訂單；確定所述訂單對應(yīng)的目標(biāo)影響因素；基于所述目標(biāo)影響因素確定對所述訂單進(jìn)行配送的優(yōu)先級；基于所述優(yōu)先級得到所述訂單的配送排序，以基于所述配送排序進(jìn)行配送，能夠自...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供一種審計(jì)線索的確定方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。該方法首先確定出待審計(jì)用戶信息對應(yīng)的知識圖譜，其中，知識圖譜是基于待審計(jì)用戶信息中的至少一個(gè)目標(biāo)對象和至少一個(gè)目標(biāo)對象對應(yīng)的關(guān)聯(lián)關(guān)系構(gòu)建的圖譜，之后根據(jù)知識圖譜，在映射...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種協(xié)同多域的AI生成圖像檢測方法及系統(tǒng)，屬于虛假信息檢測技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：對待測圖像預(yù)處理及數(shù)據(jù)增強(qiáng)；基于強(qiáng)弱紋理對比提取空間域強(qiáng)、弱紋理域表示；引入頻域通道加權(quán)機(jī)制，通過離散余弦變換轉(zhuǎn)化頻域，以高頻/低頻成分初始化可學(xué)習(xí)濾波...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于乳腺癌診斷領(lǐng)域，公開了一種基于通用分割模型與Transformer的乳腺癌病理圖像自動(dòng)分割方法及系統(tǒng)，該方法包括：準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集并進(jìn)行預(yù)處理；通過任意分割模型SAM2從病理圖像中提取特征；基于Transformer架構(gòu)構(gòu)建并訓(xùn)練分類模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種面向人體目標(biāo)檢測的對抗迷彩紋理生成方法及系統(tǒng)，用于制作帶對抗紋理的服裝。方法包括：結(jié)合沃羅諾伊圖(Voronoi圖)和Gumbel?softmax技巧構(gòu)建迷彩紋理參數(shù)化模型；融合拓?fù)浜侠硗队?TopoProj)和薄板樣條(TP...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多尺度特征融合的樹冠三維重建方法及系統(tǒng)，首先采集包含激光雷達(dá)掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)、多光譜圖像數(shù)據(jù)及環(huán)境光場分布數(shù)據(jù)的樹冠采集數(shù)據(jù)集合，接著對其進(jìn)行多尺度特征提取，獲得樹冠點(diǎn)云局部結(jié)構(gòu)特征、多光譜圖像光譜反射特征及環(huán)境光場光照衰減特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多智能體協(xié)同感知系統(tǒng)及方法，屬于協(xié)同感知領(lǐng)域。系統(tǒng)包括至少兩個(gè)智能體；隨機(jī)選擇一智能體作為主智能體；定位模塊用于將獲取的定位信息傳輸至通信模塊及環(huán)境感知模塊；環(huán)境感知模塊根據(jù)獲取的感知數(shù)據(jù)得到鳥瞰特征圖；其中，主智能體通過通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的針葉林單木樹冠精準(zhǔn)分割方法，屬于林業(yè)資源智能監(jiān)測與遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：對目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行RGB影像和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理，構(gòu)建CHM并生成單木樹冠偽標(biāo)簽集；從DOM中選取部分典型樣區(qū)，獲得少量具有...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的示功圖樣本增量方法、裝置及設(shè)備，涉及大數(shù)據(jù)領(lǐng)域。通過獲取示功圖樣本數(shù)據(jù)，示功圖樣本數(shù)據(jù)包括坐標(biāo)數(shù)據(jù)和工況數(shù)據(jù)，根據(jù)坐標(biāo)數(shù)據(jù)生成第一示功圖樣本，并從預(yù)設(shè)的多個(gè)類型的示功圖樣本中，確定第一示功圖樣本對應(yīng)的至少一個(gè)參...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種病理切片處理技術(shù)領(lǐng)域，是一種食管癌數(shù)字病理切片預(yù)測模型訓(xùn)練方法、預(yù)測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括獲取若干樣本，并將樣本劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集，將訓(xùn)練集輸入初始的學(xué)生網(wǎng)絡(luò)和預(yù)訓(xùn)練的教師網(wǎng)絡(luò)，利用教師網(wǎng)絡(luò)對學(xué)生網(wǎng)絡(luò)進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖像處理的礬花識別監(jiān)測系統(tǒng)及方法，涉及礬花識別監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，包括評估歷史礬花圖像對所屬的區(qū)域內(nèi)的礬花的呈現(xiàn)質(zhì)量，得到區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)歷史礬花圖像；對目標(biāo)歷史礬花圖像中的礬花的特征指標(biāo)進(jìn)行提取，獲取區(qū)域內(nèi)的歷史礬花檢測數(shù)據(jù)，評...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于工業(yè)裝配工藝制造行為檢測領(lǐng)域，具體說是一種面向裝配工藝關(guān)鍵幀分析的工人行為檢測方法及系統(tǒng)。包括以下步驟：面向特定工位，提取行為發(fā)生數(shù)據(jù)集和行為數(shù)據(jù)集；構(gòu)建并訓(xùn)練面向工人行為檢測場景的目標(biāo)檢測模型和面向特定工位的行為檢測模型；采集面...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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