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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于多模態(tài)AI的二氧化碳?淀粉生物合成智能調(diào)控芯片系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：光子晶體生物傳感器陣列：用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)反應(yīng)過(guò)程中的pH值、溶解氧濃度、二氧化碳濃度等物理化學(xué)參數(shù)；16×NPU陣列，用于高效計(jì)算和處理多模態(tài)傳感器數(shù)據(jù)：并實(shí)時(shí)預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于無(wú)損模式扇入的多模光子卷積加速器，屬于集成光計(jì)算領(lǐng)域。該加速器利用多模波導(dǎo)內(nèi)的多階正交模式(TE0、TE1…TEn)，實(shí)現(xiàn)信號(hào)的多模無(wú)損扇入。通過(guò)級(jí)聯(lián)多模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種針對(duì)少量多模態(tài)病理標(biāo)注數(shù)據(jù)混合提示學(xué)習(xí)框架的訓(xùn)練方法及系統(tǒng)。該訓(xùn)練方法包括獲取原始CLIP模型、初始文本提示、與初始文本提示對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練圖像，原始CLIP模型包括圖像編碼器和文本編碼器；在圖像編碼器中插入可學(xué)習(xí)視覺(jué)提示標(biāo)記，在...
								
            
							
            
							
						
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								      一種提高漏洞修復(fù)模型代碼結(jié)構(gòu)感知能力的強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練方法，屬于軟件安全及深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域，本方法包括以下步驟：步驟1：設(shè)計(jì)多角度結(jié)構(gòu)相似度獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)；步驟2：設(shè)計(jì)Critic模型；步驟3：設(shè)計(jì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)過(guò)程。本發(fā)明通過(guò)上述方法，增強(qiáng)了修復(fù)模型感知...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的醫(yī)療器械分布空間優(yōu)化調(diào)度方法及系統(tǒng)，涉及醫(yī)療器械存儲(chǔ)領(lǐng)域，包括采集倉(cāng)庫(kù)歷史出庫(kù)數(shù)據(jù)，提取醫(yī)療器械的出庫(kù)頻率及共現(xiàn)頻率；獲取倉(cāng)庫(kù)地圖信息中的貨位坐標(biāo)與出口位置；構(gòu)建綜合代價(jià)函數(shù)，其由器械到出口的加權(quán)距離成本與關(guān)聯(lián)器...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種基于雙層耦合的灌區(qū)低碳水資源優(yōu)化配置方法及系統(tǒng)，該方法包括S110.構(gòu)建上層灌區(qū)優(yōu)化配置模型；S120.求解上層灌區(qū)優(yōu)化配置模型，得到上層灌區(qū)優(yōu)化配置模型的第一求解結(jié)果；S130.基于第一求解結(jié)果，構(gòu)建下層渠道水土資源...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)字孿生的智能農(nóng)田灌溉決策方法，包括如下步驟：S1、采集農(nóng)田環(huán)境的多源數(shù)據(jù)，并生成時(shí)序農(nóng)田環(huán)境數(shù)據(jù)集；S2、構(gòu)建農(nóng)田數(shù)字孿生模型，實(shí)時(shí)更新節(jié)點(diǎn)與邊屬性信息；S3、基于更新的孿生模型構(gòu)建時(shí)序圖，輸入至?xí)r序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；S4、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了考慮分段工藝屬性的多堆場(chǎng)綜合調(diào)度方法及系統(tǒng)，所述方法包括按照預(yù)定的工藝階段將分段任務(wù)劃分為若干任務(wù)組；確定各任務(wù)組中分段任務(wù)的執(zhí)行順序；根據(jù)分段任務(wù)的初始堆場(chǎng)信息和各分段任務(wù)的目標(biāo)堆場(chǎng)；規(guī)劃分段任務(wù)在堆場(chǎng)之間的最優(yōu)移動(dòng)路線；計(jì)算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的惠企政策申報(bào)自動(dòng)化處理系統(tǒng)，涉及惠企政策申報(bào)領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、融合、政策匹配、材料生成、申報(bào)流程自動(dòng)化、智能反饋與優(yōu)化、用戶交互、政策推薦優(yōu)化和數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估模塊；多源獲取企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)標(biāo)記可靠性，采...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的資產(chǎn)管理系統(tǒng)，包括資產(chǎn)定位追蹤模塊(100)將資產(chǎn)定位數(shù)據(jù)傳輸至智能決策控制模塊(300)，環(huán)境狀態(tài)感知模塊(200)采集環(huán)境數(shù)據(jù)，觸發(fā)智能決策控制模塊(300)的異常預(yù)警閾值，生成監(jiān)測(cè)日志；智能決策控制模塊(3...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)管理技術(shù)領(lǐng)域，且公開(kāi)了一種多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)效果預(yù)測(cè)方法及裝置，包括以下步驟：步驟一：獲取所有用戶的管理數(shù)據(jù)、所有材質(zhì)義肢的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)和所有區(qū)域的營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)，并分類組成數(shù)據(jù)集；步驟二：根據(jù)用戶數(shù)據(jù)集，分析每個(gè)用戶義肢的磨...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種自然災(zāi)害下的資源調(diào)度方法、裝置、介質(zhì)及設(shè)備，涉及醫(yī)療保險(xiǎn)領(lǐng)域，該方法包括：獲取待調(diào)度區(qū)域當(dāng)前發(fā)生的自然災(zāi)害對(duì)應(yīng)的有效特征數(shù)據(jù)，將有效特征數(shù)據(jù)輸入到報(bào)案預(yù)測(cè)模型，獲得自然災(zāi)害對(duì)應(yīng)的保險(xiǎn)報(bào)案預(yù)測(cè)值；基于保險(xiǎn)報(bào)案預(yù)測(cè)值，進(jìn)行救援資...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供了一種產(chǎn)品改簽的支付管控方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品，該支付管控方法包括：獲取產(chǎn)品的改簽相關(guān)信息；根據(jù)員工差標(biāo)信息和預(yù)定支付信息判斷改簽申請(qǐng)是否符合預(yù)設(shè)差旅標(biāo)準(zhǔn)；若符合，則根據(jù)改簽支付信息獲取對(duì)應(yīng)的第一改簽策略，以及根據(jù)第一改...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于三維建模的國(guó)土空間規(guī)劃優(yōu)化方法及系統(tǒng)，涉及三維建模技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取多源國(guó)土空間數(shù)據(jù)構(gòu)建三維空間數(shù)據(jù)集進(jìn)行三維幾何建模，生成國(guó)土空間三維模型；對(duì)國(guó)土空間三維模型進(jìn)行多維度空間分析，獲得空間沖突特征集進(jìn)行規(guī)劃約束，制定空間優(yōu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及加油機(jī)校準(zhǔn)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于多源數(shù)據(jù)解析的批量維權(quán)案件智能立案系統(tǒng)及方法，包括：從多源渠道收集維權(quán)案件數(shù)據(jù)，標(biāo)注關(guān)鍵信息構(gòu)建數(shù)據(jù)集，經(jīng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型，提取文本中的相關(guān)信息；為實(shí)體分配唯一標(biāo)識(shí)符并關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)形成案件畫(huà)像，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于奇異值分解的工業(yè)缺陷圖像增強(qiáng)方法，其包括：(a)獲取屏幕的原始缺陷圖像A，其寬高為m×n像素；(b)對(duì)圖像A進(jìn)行奇異值分解，得到正交矩陣U、對(duì)角矩陣Σ及正交矩陣V；(c)將Σ的對(duì)角線元素轉(zhuǎn)化為一維向量s，計(jì)算向量長(zhǎng)度并除以...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多尺度深度學(xué)習(xí)的不銹鋼卷表面缺陷在線識(shí)別方法，該方法包括：對(duì)不銹鋼卷表面圖像進(jìn)行預(yù)處理實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)增強(qiáng)；利用預(yù)訓(xùn)練的骨干網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取獲得初始特征圖；將初始特征圖輸入多尺度特征融合模塊，利用Inception網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)構(gòu)造多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種面向半導(dǎo)體缺陷圖像的下采樣處理方法，其包括以下步驟：輸入原始缺陷圖像，其分辨率為H×W×3；對(duì)原始圖像進(jìn)行間隔采樣，以步長(zhǎng)2提取四個(gè)子圖，生成維度為H/2×W/2×12的中間特征圖；對(duì)每個(gè)子圖執(zhí)行伽馬...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及缺陷檢測(cè)技術(shù)鄰域，尤其涉及一種柔性屏幕除泡后缺陷快速檢測(cè)方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟：獲取不同光譜及角度照射下對(duì)應(yīng)的柔性屏幕除泡后圖像并進(jìn)行圖像互補(bǔ)配準(zhǔn)融合和結(jié)構(gòu)相位形貌重建，以生成柔性屏幕表面三維形貌數(shù)據(jù)；通過(guò)在柔性屏幕邊緣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于多模態(tài)智感數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的果凍異物深度學(xué)習(xí)檢測(cè)方法，方法包含獲取果凍的原始圖像，通過(guò)偏振光補(bǔ)償算法與同步觸發(fā)時(shí)序控制生成跨視角光場(chǎng)矩陣；獲取跨視角光場(chǎng)矩陣，沿果凍體積方向逆向追蹤每條光線的衰減路徑，結(jié)合材質(zhì)庫(kù)中的糖度?吸光率曲...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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