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								      本發(fā)明公開了一種水下圖像增強(qiáng)方法及系統(tǒng)，所述方法包括：獲取待增強(qiáng)的水下圖像；對待增強(qiáng)的水下圖像進(jìn)行歸一化處理，得到歸一化后的水下圖像；將歸一化后的水下圖像輸入至訓(xùn)練好的水下圖像增強(qiáng)模型中進(jìn)行色彩與飽和度復(fù)原，得到增強(qiáng)后的水下圖像；其中，水下...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于聯(lián)合訓(xùn)練的3DfMRI圖像超分辨率重建方法，屬于核磁共振成像技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：從訓(xùn)練集中獲取低分辨率參考圖像XLR；基于EDSR和?ResBlock?模塊對XLR超分辨率...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種手術(shù)室場景模擬系統(tǒng)，包括全息手術(shù)環(huán)境構(gòu)建模塊、智能器械交互系統(tǒng)、多角色協(xié)同訓(xùn)練平臺、情景化教學(xué)系統(tǒng)和智能評估系統(tǒng)；系統(tǒng)采用分布式架構(gòu)且支持動態(tài)環(huán)境響應(yīng)；全息手術(shù)環(huán)境構(gòu)建模塊，用于通過光場掃描技術(shù)重建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了用戶學(xué)習(xí)情況的個(gè)性化顯示方法、裝置及相關(guān)設(shè)備。該方法基于用戶的背景信息與當(dāng)前學(xué)習(xí)平臺對應(yīng)課程的相關(guān)度，評估用戶對當(dāng)前學(xué)習(xí)平臺各門課程的初始學(xué)習(xí)時(shí)長；采集用戶在學(xué)習(xí)平臺學(xué)習(xí)各門課程的操作行為數(shù)據(jù)，計(jì)算用戶對各門課程的有效學(xué)習(xí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N待評估對象投資風(fēng)險(xiǎn)等級的確定方法、裝置、介質(zhì)和程序，該方法包括：確定待評估對象所屬的行業(yè)為目標(biāo)行業(yè)，確定目標(biāo)行業(yè)對應(yīng)的財(cái)務(wù)模型；將待評估對象的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)輸入Bootstrap模型、固定效應(yīng)模型以及K近鄰模型并運(yùn)行，以分別得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種新能源汽車彈性訂單系統(tǒng)，包括：主數(shù)據(jù)子系統(tǒng)，用于保存主機(jī)廠及經(jīng)銷商的組織架構(gòu)信息、人員信息、車型車系信息、渠道信息和銷售模式信息；制造管理子系統(tǒng)，用于管理新能源汽車的制造環(huán)節(jié)；彈性訂單子系統(tǒng)，配置有彈性訂單算法模型，所述彈性訂...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于物流管理的技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種用于電商物流的監(jiān)控管理系統(tǒng)，包含參數(shù)采集模塊，參數(shù)預(yù)處理模塊，參數(shù)處理模塊，動態(tài)調(diào)度模塊，預(yù)警執(zhí)行模塊和策略優(yōu)化模塊；本發(fā)明基于發(fā)貨緊迫性、成本系數(shù)及車輛承載力的動態(tài)匹配，優(yōu)化運(yùn)輸資源配置，減少空載率...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種綜合能源系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測方法及裝置，包括如下步驟：步驟一、獲取電、熱、冷負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)及氣象數(shù)據(jù)；步驟二、對電、熱、冷負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)及氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；步驟三、進(jìn)行特征選擇，用于剔除不相關(guān)或冗余的特征；步驟四、選擇評估指標(biāo)，用于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及安全管理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于多源數(shù)據(jù)融合的礦山安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)防控方法，包括以下步驟，通過微震與溫濕度傳感器構(gòu)建耦合參數(shù)集并用貝葉斯回歸檢測提取位移點(diǎn)繪制形變圖，確定位移區(qū)統(tǒng)計(jì)氣流速度梯度提取主裂隙方向生成氣流路徑圖，計(jì)算曲率變化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及核電站的鑰匙管理方法、系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其中鑰匙管理方法包括以下步驟：接收輸入的任務(wù)信息；對任務(wù)信息進(jìn)行解析，以得到鑰匙需求清單；根據(jù)鑰匙需求清單，輸出指引信息；指引信息包括路線圖；在工作人員到達(dá)鑰匙所處位置后，獲取并認(rèn)證...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖表示模型的衛(wèi)星資源調(diào)度方案生成方法及設(shè)備，包括以下步驟：S1、獲取問題實(shí)例數(shù)據(jù)；S2、根據(jù)所述問題實(shí)例數(shù)據(jù)建立圖表示模型，所述圖表示模型包括節(jié)點(diǎn)和連接兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的邊，其中，節(jié)點(diǎn)為任務(wù)需求參數(shù)中的任務(wù)或者可見時(shí)間窗口參數(shù)中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于定額的煤炭企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)成本管控方法，包括：步驟S1、根據(jù)煤炭企業(yè)生產(chǎn)成本消耗的實(shí)際數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)成本管控重點(diǎn)，構(gòu)建定額數(shù)據(jù)體系，形成成本定額庫；步驟S2、根據(jù)成本定額庫，結(jié)合企業(yè)年度的生產(chǎn)成本預(yù)算數(shù)據(jù)體系，明確預(yù)算目標(biāo)，構(gòu)建出基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多維度敏感性分析的配電網(wǎng)物資成本動態(tài)計(jì)算系統(tǒng)構(gòu)建方法，包括下述步驟：多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合與業(yè)務(wù)特征標(biāo)準(zhǔn)化；基于動態(tài)需求彈性的單因素敏感性建模；多因素耦合敏感性分析；動態(tài)成本計(jì)算系統(tǒng)構(gòu)建；經(jīng)濟(jì)影響預(yù)測與動態(tài)驗(yàn)證。本發(fā)明解決了傳...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于量化總風(fēng)險(xiǎn)損失的大規(guī)模城市橋隧網(wǎng)絡(luò)評估方法，所述方法為：一、對開源地理平臺進(jìn)行爬蟲，獲取路網(wǎng)拓?fù)鋽?shù)據(jù)并建立橋隧網(wǎng)絡(luò)模型；二、根據(jù)道路等級和交匯情況對橋隧網(wǎng)絡(luò)模型的邊和節(jié)點(diǎn)進(jìn)行簡化；三、對交通速度數(shù)據(jù)進(jìn)行換算，獲取日均交通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于AI遷移知識的跨介質(zhì)印刷工藝參數(shù)自適應(yīng)優(yōu)化方法，涉及智能印刷技術(shù)領(lǐng)域，包括初始化與數(shù)據(jù)連接建立、多源數(shù)據(jù)采集與知識遷移融合、拓?fù)溆成渑c初始參數(shù)生成、生態(tài)模擬與參數(shù)動態(tài)演化、跨尺度協(xié)同優(yōu)化與參數(shù)精調(diào)、敘事推導(dǎo)與優(yōu)化路徑規(guī)劃、設(shè)備...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于AI智能策略生成的多任務(wù)印刷調(diào)度優(yōu)化方法，涉及生產(chǎn)車間智能調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，該方法構(gòu)建并維護(hù)動態(tài)認(rèn)知圖譜，實(shí)時(shí)全面感知印刷生產(chǎn)的各項(xiàng)實(shí)體狀態(tài)與復(fù)雜關(guān)聯(lián)關(guān)系，利用人工智能引擎，基于圖譜進(jìn)行情境感知與推理，生成符合當(dāng)前需求的柔性工作流...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種軌道交通智能客服專家混合大語言模型，涉及大語言模型技術(shù)領(lǐng)域，步驟一：數(shù)據(jù)初始化；步驟二：交互與數(shù)據(jù)采樣；步驟三：離散動作訓(xùn)練，使用深度Q網(wǎng)絡(luò)處理離散動作選擇；步驟四：連續(xù)動作訓(xùn)練，使用策略梯度方法優(yōu)化連續(xù)策略；步驟五：聯(lián)合訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于語音識別的管網(wǎng)工程領(lǐng)域?qū)＜医?jīng)驗(yàn)引導(dǎo)方法，通過語音識別技術(shù)和智能引導(dǎo)機(jī)制，顯著提升了施工經(jīng)驗(yàn)的采集和共享效率。考慮專家施工經(jīng)驗(yàn)引導(dǎo)的具體實(shí)現(xiàn)思路及相關(guān)技術(shù)，提出基于語音的專家施工經(jīng)驗(yàn)智能引導(dǎo)框架。自動將專家的隱性經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種知識增強(qiáng)的多模態(tài)大模型實(shí)體級偏好對齊方法，屬于人工智能領(lǐng)域。本發(fā)明包括：收集文本和圖像模態(tài)的數(shù)據(jù)，對文本模態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)粒度重寫，對圖像模態(tài)的數(shù)據(jù)提取相關(guān)聯(lián)的實(shí)體；使用各個(gè)模態(tài)對應(yīng)的特征提取網(wǎng)絡(luò)提取特征，使用一個(gè)可學(xué)習(xí)的對齊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種命名實(shí)體識別大模型訓(xùn)練方法及命名實(shí)體識別方法，所述命名實(shí)體識別模型包括依次信號連接的BERT層、Encoder層、MLP層和CRF層，該訓(xùn)練方法包括以下步驟：獲取訓(xùn)練集，所述訓(xùn)練集包括原文本且與所述原文本語義相等但句式不同的...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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