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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，特別是涉及一種基于多級對比學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)，包括：利用未標(biāo)注的第一數(shù)據(jù)集對初始特征提取器的可調(diào)整變量進(jìn)行調(diào)整，得到調(diào)整了可調(diào)整變量的初始特征提取器，作為中間特征提取器；基于所述中間特征提取器，構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于深度學(xué)習(xí)與動態(tài)畸變校正的表計識別方法，包括：獲取源圖像，所述源圖像包含表盤區(qū)域；利用多尺度融合的目標(biāo)檢測框架，定位并提取源圖像中的表盤區(qū)域；將縮放后圖像與模板圖像進(jìn)行特征點(diǎn)匹配，并剔除異常點(diǎn)；利用特征點(diǎn)的對應(yīng)關(guān)系，計算單應(yīng)性矩...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種財稅文本數(shù)據(jù)校驗(yàn)方法及系統(tǒng)。方法包括：解析財稅文本數(shù)據(jù)，得到字段信息，通過字符定位模型和財稅圖像數(shù)據(jù)，得到目標(biāo)定位圖像，根據(jù)目標(biāo)定位圖像和財稅圖像數(shù)據(jù)，得到財稅文本子圖像以進(jìn)行字符識別，得到字符識別結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種應(yīng)用視覺檢測技術(shù)的籃球運(yùn)動員動作識別方法，該方法包括：從籃球區(qū)域的多張連續(xù)圖像中提取籃球運(yùn)動員的二維骨架，并基于二維骨架在各圖像中的變化識別籃球運(yùn)動員進(jìn)行的動作；在識別出籃球運(yùn)動員進(jìn)行跳躍動作時，根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種存取裝置及其控制方法、存取設(shè)備，涉及工業(yè)設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，存取裝置設(shè)置有置物架以及至少一個存取窗口，置物架設(shè)置有至少一個置物層，置物層上支持存放工具，方法包括：響應(yīng)于權(quán)限認(rèn)證指令，從權(quán)限認(rèn)證指令中確定出存取用戶的用戶標(biāo)識，依據(jù)用...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┑幕鹧鏅z測方法、系統(tǒng)、設(shè)備以及存儲介質(zhì)，其中方法提及，通過紫外線探測現(xiàn)場，判斷是否有火苗出現(xiàn)，可以提前判斷火苗出現(xiàn)的情況以及位置，可以在未發(fā)展成為大規(guī)模的情況下檢測到，對火苗位置進(jìn)行多項(xiàng)檢測，結(jié)合多項(xiàng)檢測結(jié)果，進(jìn)行判斷火苗是否演變...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及故障預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種網(wǎng)箱船故障預(yù)警系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，包括用以采集網(wǎng)箱船各采集點(diǎn)的運(yùn)行數(shù)據(jù)的采集單元和與所述采集單元相連用以將所述運(yùn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為通信信號并傳輸至監(jiān)控中心的數(shù)據(jù)傳輸單元；數(shù)據(jù)處理模塊，其與所述數(shù)據(jù)采集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種港口理貨車輛監(jiān)控管理方法及系統(tǒng)，涉及港口自動化管理技術(shù)領(lǐng)域，其方法包括通過物聯(lián)網(wǎng)感知網(wǎng)絡(luò)采集港口理貨車輛的多維理貨特征數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；提取多維理貨特征向量，結(jié)合港口交通態(tài)勢，構(gòu)建動態(tài)加權(quán)有向圖模型；基于動態(tài)加權(quán)有向圖模型為車...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及交通控制系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，具體為三維地形測繪融合車路協(xié)同的交通能效控制系統(tǒng)，系統(tǒng)包括：三維路網(wǎng)地形感知模塊，通過路側(cè)單元與車載單元接收車輛位置、速度信息和周邊環(huán)境原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)，為路網(wǎng)中每個路段賦予坡度和曲率坐標(biāo)，生成車輛地形關(guān)聯(lián)拓?fù)鋱D...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及停車場交通疏導(dǎo)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種便于交通疏導(dǎo)的停車場無線通信方法及設(shè)備，該方法包括：評估當(dāng)前時刻下各待泊車輛的可引導(dǎo)度；比較當(dāng)前時刻與其前一時刻下各待泊車輛的鄰域內(nèi)共有待泊車輛與該待泊車輛在方向上的差異，并結(jié)合當(dāng)前時刻下各待泊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于航行數(shù)據(jù)預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，提供一種沿海航道內(nèi)船舶漂移預(yù)測方法、裝置、終端及存儲介質(zhì)。該方法包括：獲取在目標(biāo)沿海航道內(nèi)航行的各個船舶的歷史航行軌跡數(shù)據(jù)以及同一時段影響歷史航行軌跡數(shù)據(jù)的環(huán)境數(shù)據(jù)；對歷史航行軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，獲得各個...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向陸空通話場景基于增量學(xué)習(xí)的語音識別方法，包括：步驟1：構(gòu)建語音識別模型的詞表，在詞表中預(yù)留槽位；步驟2：計算模型參數(shù)重要性矩陣，生成模型參數(shù)訓(xùn)練掩碼；步驟3：根據(jù)需要添加的新專有名詞，采集并標(biāo)注少量新通話片段作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及信息交互技術(shù)領(lǐng)域。基于多模態(tài)交互的酒店智能語音對話方法，包括：獲取用戶在酒店語音對話中的多模態(tài)數(shù)據(jù)，其中，所述多模態(tài)數(shù)據(jù)包括語音數(shù)據(jù)、面部表情視頻數(shù)據(jù)和文本交互數(shù)據(jù)；根據(jù)所述語音數(shù)據(jù)獲取用戶聲學(xué)特征，并根據(jù)所述用戶聲學(xué)特征獲取語音...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能語音設(shè)備的信號處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了音頻設(shè)備Chirp調(diào)制信號的均衡方法及系統(tǒng)，其中音頻設(shè)備Chirp調(diào)制信號的均衡方法包括：利用信息幾何映射算法分析Chirp調(diào)制信號的非平穩(wěn)特性，生成非平穩(wěn)復(fù)雜度映射；應(yīng)用多尺度熵分析算法處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力電纜故障檢測定位技術(shù)領(lǐng)域，提出了一種基于多特性融合的電力電纜故障放電聲音識別方法及系統(tǒng)，包括如下步驟：獲取電力電纜的聲音信號，根據(jù)周期峰值進(jìn)行自適應(yīng)分幀加窗處理；計算聲音信號的包絡(luò)方差，以及局部極大值衰減系數(shù)；提取聲音信號的高...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及內(nèi)存監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于粒子群算法的DDR3內(nèi)存芯片集成電路測試方法和系統(tǒng)。一種基于粒子群算法的DDR3內(nèi)存芯片集成電路測試方法包括：S1：預(yù)先配置檢測環(huán)境，將待測芯片布置于檢測環(huán)境內(nèi)；S2：對待測芯片通電，獲取待測芯片輸...
								
            
							
            
							
						
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								      基于遺傳頻控池的冠豪豬算法在GWAS數(shù)據(jù)上檢測SNP組合方法，屬于計算機(jī)數(shù)據(jù)處理與遺傳學(xué)交叉技術(shù)領(lǐng)域，設(shè)計了四種不同的個體生成策略，分別為全局引導(dǎo)策略、協(xié)同擾動策略、局部探索策略和收斂加速策略；引入了帶頻率抑制機(jī)制的基因采樣模塊，即遺傳頻控...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及病毒數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的呼吸道病毒新變異體的預(yù)警方法，通過變異特征提取，將呼吸道病毒最容易變異的三個節(jié)點(diǎn)作為變異特征進(jìn)行提取，即RNA本身不穩(wěn)定產(chǎn)生的變異、核苷酸翻譯為氨基酸時產(chǎn)生的錯誤產(chǎn)生的變異以及基因片...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及協(xié)同預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于聯(lián)邦圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的植物多基因抗逆性協(xié)同預(yù)測方法及系統(tǒng)。方法包括：根據(jù)獲取的植物基因組數(shù)據(jù)建模多層異構(gòu)圖；構(gòu)建基于時序感知的動態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；利用多層異構(gòu)圖訓(xùn)練動態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中，利用聯(lián)邦圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用材料科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的聚集誘導(dǎo)發(fā)光分子生成方法、裝置及設(shè)備，該方法包括：對分子訓(xùn)練集中化學(xué)分子的SMILES表達(dá)式進(jìn)行預(yù)處理，生成以SELFIES表示的Token序列，根據(jù)Token序列，利用分子生成模型生成候...
								
            
							
            
							
						
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