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								      本申請實施例提供一種數(shù)據(jù)處理方法、設(shè)備、和非暫時性機器可讀存儲介質(zhì)，數(shù)據(jù)采集設(shè)備向協(xié)議轉(zhuǎn)換設(shè)備發(fā)送該第一數(shù)據(jù)，協(xié)議轉(zhuǎn)換設(shè)備通過在第一數(shù)據(jù)的有效位以外的數(shù)位隨機添加第一數(shù)值，得到第二數(shù)據(jù)，在去重過程中，即使第一數(shù)據(jù)與其前一個數(shù)據(jù)相同，經(jīng)上述處...
								
            
							
            
							
						
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								      一種知識庫的更新及響應生成方法、介質(zhì)和設(shè)備，所述方法包括：獲取預先生成的知識樹，所述知識樹包括多個節(jié)點，每個節(jié)點對應一個醫(yī)保政策類別，任一節(jié)點的子節(jié)點對應的醫(yī)保政策類別為該節(jié)點對應的醫(yī)保政策類別的子類別，且同一節(jié)點的不同子節(jié)點對應同一醫(yī)保政...
								
            
							
            
							
						
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								      一種信息生成方法、存儲介質(zhì)、計算機設(shè)備和程序產(chǎn)品，所述方法包括：獲取用戶查詢，所述用戶查詢中包括目標癥狀信息；基于目標癥狀信息生成提示信息；將提示信息輸入醫(yī)療問答模型，以使醫(yī)療問答模型基于提示信息生成目標引導信息，所述目標引導信息用于引導用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于機器學習的機場行李傳輸系統(tǒng)故障診斷方法及系統(tǒng)，該方法包括設(shè)置時間窗口和窗口數(shù)，在時間窗口內(nèi)采集工作狀態(tài)數(shù)據(jù)特征值，并采用先進先出的方式對時間窗口內(nèi)的工作狀態(tài)數(shù)據(jù)特征值進行更新，根據(jù)時間窗口內(nèi)的工作狀態(tài)數(shù)據(jù)特征值對原始故障模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種用于電力多模態(tài)缺陷檢測的分層優(yōu)化剪枝方法，設(shè)備及介質(zhì)，通過采集電力設(shè)備缺陷檢測中的多模態(tài)數(shù)據(jù)，輸入到預訓練缺陷檢測模型中，分別進行各模態(tài)的特征向量提取，基于Hessian矩陣的感知策略，分別得到各模態(tài)權(quán)重重要度；計算預訓練缺陷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種農(nóng)作物生產(chǎn)響應氣候變化關(guān)系模型構(gòu)建方法，涉及農(nóng)業(yè)氣象學與數(shù)據(jù)分析交叉領(lǐng)域，所述方法包括：對農(nóng)作物表型數(shù)據(jù)集合進行均值漂移聚類計算，得到初步聚類結(jié)果；將初步聚類結(jié)果，進行高斯混合聚類計算，得到原始數(shù)據(jù)的中心點；對各個氣象因子下的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于粒子群的邊緣場景搜索方法，其特征在于，包括以下步驟：在全局參數(shù)空間內(nèi)隨機初始化粒子群，每個粒子代表一組自動駕駛場景參數(shù)配置，所述參數(shù)配置至少包括車輛速度、車輛間距、環(huán)境條件及道路類型參數(shù)；將粒子群中各粒子代表的場景配置輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自動駕駛測試領(lǐng)域，具體是一種自動駕駛測試故障用例自動生成方法及車輛綜合評價方法，該自動生成方法包括如下步驟：采用專業(yè)汽車安全文本數(shù)據(jù)對預訓練的BERT模型進行微調(diào)；采用專業(yè)汽車安全文本數(shù)據(jù)對預訓練的Word2Vec模型進行微調(diào)；將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于患者表觀骨密度的個性化梯度多孔骨支架的設(shè)計方法，包括以下步驟：構(gòu)建骨支架的變密度梯度多孔結(jié)構(gòu)；通過壓縮力學仿真與流體仿真模擬獲得樣本數(shù)據(jù)；構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型；通過檢測獲得患者表觀骨密度，推算理論彈性模量，通過BP神經(jīng)網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自動駕駛測試領(lǐng)域，具體是一種基于大語言模型的自動駕駛?cè)皽y試場景生成系統(tǒng)，主要包括：運動編碼器，用于采用輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡運動編碼器將車輛運動參數(shù)序列編碼為低維潛特征，通過殘差連接注入潛在擴散模型的U?Net網(wǎng)絡；全景適配器，用于采用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于電力容量補償?shù)淖詠硭畯S負荷多目標MOEA調(diào)度方法，步驟如下：基于電力容量補償?shù)淖詠硭畯S經(jīng)濟調(diào)度模型，顯式引入容量補償收益作為調(diào)度激勵機制，兼顧運行成本與電力系統(tǒng)收益最大化。基于電力容量補償?shù)淖詠硭畯S低碳調(diào)度模型，引入碳排放...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于多源驅(qū)動因子的CDOM預測方法及相關(guān)裝置，涉及水環(huán)境治理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：基于實測CDOM濃度值和與實測CDOM濃度值時空對應的遙感監(jiān)測影像進行訓練得到的訓練好的CDOM反演模型，根據(jù)長序列遙感監(jiān)測影像反演得到的CD...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及物流管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種數(shù)字化物流管理系統(tǒng)及方法。該方法包括以下步驟：采集貨物周圍的多維環(huán)境參數(shù)場數(shù)據(jù)和貨物本體的生化指標變化數(shù)據(jù)；根據(jù)預設(shè)材料庫基于多維環(huán)境參數(shù)場數(shù)據(jù)以及生化指標變化數(shù)據(jù)構(gòu)建貨物的滲透系數(shù)矩陣，其中滲透系數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，尤其涉及一種檔案圖片智能降噪方法，包括，根據(jù)異常占比指數(shù)以及異常分布指數(shù)確定各目標處理圖像的優(yōu)化分析策略為針對目標處理圖像進行輔助特征分析或異常輻射分析；輔助特征分析時，根據(jù)關(guān)聯(lián)豐富系數(shù)確定各一類目標處理圖像的特征分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于圖像處理的鋼結(jié)構(gòu)損傷監(jiān)測方法及系統(tǒng)，獲取與識別鋼結(jié)構(gòu)的全局圖像，得到鋼結(jié)構(gòu)的點云模型，以此將鋼結(jié)構(gòu)分為若干局部區(qū)域，便于后續(xù)根據(jù)鋼結(jié)構(gòu)的外形特點進行分區(qū)動態(tài)影像識別；獲取與識別所有局部區(qū)域各自的動態(tài)影像，得到所有局部區(qū)域的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種多視角感知驅(qū)動的自動駕駛測試場景孿生重建方法，包括如下步驟：S1、多視角圖像感知數(shù)據(jù)的采集與預處理，形成統(tǒng)一坐標系下的多視角圖像序列；S2、基于正交三平面結(jié)構(gòu)的空間編碼與建模；S3、基于Transfor...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于對比學習的單視圖圖像三維建模方法及系統(tǒng)，所述方法包括：從單張輸入圖像出發(fā)，利用預訓練二維擴散模型結(jié)合得分蒸餾采樣生成多視角候選圖像；基于紋理保真度和結(jié)構(gòu)連貫性對候選圖像對進行正負樣本劃分；構(gòu)建感知對比學習機制，計算圖像間感...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種樹冠分割方法，屬于遙感圖像樹木參數(shù)信息提取技術(shù)領(lǐng)域。包括：采集樹木區(qū)域的RGB圖像和CHM圖像，進行樹冠標注，形成樹冠分割數(shù)據(jù)集，并按比例進行劃分，生成訓練集、驗證集和測試集；構(gòu)建樹冠分割模型，并進行訓練，優(yōu)化模型參數(shù)；獲取目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于視覺檢測的智能型貨叉校正方法，涉及視覺檢測技術(shù)領(lǐng)域，通過視覺檢測系統(tǒng)采集貨叉的實時圖像，并將實時圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像矩陣，將所述灰度圖像矩陣與預存的設(shè)計圖像矩陣進行逐像素比對，生成差異矩陣，根據(jù)所述差異矩陣，計算貨叉的位姿...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖同構(gòu)網(wǎng)絡模型的配電網(wǎng)接線模式識別方法，包括根據(jù)接線模式分析需求，定義子圖生成方法、快速特征規(guī)則及節(jié)點模式類別，通過構(gòu)造并訓練GIN模型，實現(xiàn)配電網(wǎng)接線模式的分析識別，具體過程包括如下步驟：獲取電網(wǎng)數(shù)據(jù)及簡化子圖提取；基...
								
            
							
            
							
						
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