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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習的呼吸道病毒新變異體的預警方法，通過變異特征提取，將呼吸道病毒最容易變異的三個節(jié)點作為變異特征進行提取，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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								      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，屬于計算機數(shù)據(jù)處理與遺傳學交叉技術(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制的基因采樣模塊，即遺傳頻控...
								
            
							
            
							
						
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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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								      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)復雜度映射；應(yīng)用多尺度熵分析算法處理...
								
            
							
            
							
						
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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)獲取用戶聲學特征，并根據(jù)所述用戶聲學特征獲取語音...
								
            
							
            
							
						
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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習的語音識別方法，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)訓練掩碼；步驟3：根據(jù)需要添加的新專有名詞，采集并標注少量新通話片段作為訓練數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于航行數(shù)據(jù)預測技術(shù)領(lǐng)域，提供一種沿海航道內(nèi)船舶漂移預測方法、裝置、終端及存儲介質(zhì)。該方法包括：獲取在目標沿海航道內(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)進行特征提取，獲得各個...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及停車場交通疏導技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種便于交通疏導的停車場無線通信方法及設(shè)備，該方法包括：評估當前時刻下各待泊車輛的可引導度；比較當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)合當前時刻下各待泊...
								
            
							
            
							
						
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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)境原始點云數(shù)據(jù)，為路網(wǎng)中每個路段賦予坡度和曲率坐標，生成車輛地形關(guān)聯(lián)拓撲圖...
								
            
							
            
							
						
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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)并進行預處理；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)明涉及故障預警技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種網(wǎng)箱船故障預警系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，包括用以采集網(wǎng)箱船各采集點的運行數(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，對火苗位置進行多項檢測，結(jié)合多項檢測結(jié)果，進行判斷火苗是否演變...
								
            
							
            
							
						
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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)限認證指令，從權(quán)限認證指令中確定出存取用戶的用戶標識，依據(jù)用...
								
            
							
            
							
						
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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動員進行的動作；在識別出籃球運動員進行跳躍動作時，根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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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)，得到目標定位圖像，根據(jù)目標定位圖像和財稅圖像數(shù)據(jù)，得到財稅文本子圖像以進行字符識別，得到字符識別結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于深度學習與動態(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行特征點匹配，并剔除異常點；利用特征點的對應(yīng)關(guān)系，計算單應(yīng)性矩...
								
            
							
            
							
						
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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習的數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)，包括：利用未標注的第一數(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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								      本申請涉及口腔圖片處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于口腔圖片的獲取矯正文本的方法、設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括：根據(jù)目標口腔初始圖片集獲取目標口腔初始特征向量；將目標口腔初始特征向量在口腔特征向量樣本庫中進行匹配，得到匹配的第一口腔特征向量和第二口...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)信息化技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于圖像識別的蠶體健康監(jiān)測方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟：根據(jù)獲取的蠶體活動范圍數(shù)據(jù)進行智能蠶體圖像拍攝，得到單蠶體活動圖像序列數(shù)據(jù)；對單蠶體活動圖像序列數(shù)據(jù)進行蠶體行為變化趨勢分析，生成關(guān)鍵蠶體...
								
            
							
            
							
						
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