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								      本發(fā)明提供一種作業(yè)流包初始化方法、系統(tǒng)、電子設備及計算機程序產品，其中，方法包括：接收包括目標車間標識的作業(yè)流包初始化請求；基于所述目標車間標識獲取車間信息及關聯(lián)的主流水線配置信息；基于所述主流水線配置的ID獲取相關節(jié)點信息，并將所述相關節(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于元認知協(xié)調架構智能體集群的連鑄質量管控方法，涉及鋼鐵冶金智能制造技術領域。其中，連鑄質量管控方法包括：數據輸入與標準化，中樞協(xié)調，智能體集群運維；在中樞協(xié)調過程中，元認知協(xié)調智能體作為核心，協(xié)調語義解析智能體、數據感知智能...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多尺度混合注意力的無人機影像超分辨率方法，步驟如下：先切割獲取的無人機影像制作數據集；再對影像降質，分別得低、高分辨率圖像數據集；接著創(chuàng)建并訓練HTMA?RS模型；最后拼接模型輸出的高分辨率圖像，獲完整高分辨率航拍影像。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于動態(tài)物理約束的投影圖像幾何矯正方法和系統(tǒng)，涉及投影圖像處理技術領域。該方法通過物理約束建模確定梯形投影區(qū)域的最小外接矩形，僅對該區(qū)域內像素進行處理，減少計算量；采用1像素鏡像擴展原始圖像，確保插值所需鄰點均在擴展圖像內，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種表面缺陷檢測方法和表面缺陷檢測裝置。所述方法包括：對待檢測表面圖像進行特征提取和特征融合，得到融合特征；基于自適應權重參數對所述融合特征進行融合，得到聯(lián)合特征；基于動態(tài)卷積和共享卷積，分別對所述聯(lián)合特征進行預測，得到定位預測結...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種平面流場漩渦中心標定方法、運動軌跡跟蹤方法及系統(tǒng)；根據平面漩渦流場特征確定最大值濾波器和最小值濾波器尺寸，以及DBSCAN聚類算法參數；采用所述最大值濾波器計算局部極大值，采用所述最小值濾波器計算局部極小值；根據所述局部極大...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種焊縫定位方法、裝置、設備及介質，涉及焊接技術領域，所述方法包括：獲取焊接工件的多模態(tài)數據，多模態(tài)數據包括：工件設計數據、工件實物圖像數據和工件三維點云數據；基于預設模板從工件設計數據中獲取第一焊縫信息；基于預設模板和工件實物圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于圖像處理技術領域，提供了一種基于跨模態(tài)對齊的文本與人臉協(xié)同修復方法，包括以下步驟：構建文本?人臉多模態(tài)數據集；基于跨模態(tài)網絡架構，實現(xiàn)文本?人臉多模態(tài)數據集中的圖像超分辨率以及文本和圖像對齊；訓練跨模態(tài)網絡，設計優(yōu)化混合損失函數...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于LiDAR光子統(tǒng)計的高精度DEM融合構建方法，包括：收集區(qū)域內的ICESat?2 L3A和GEDI L2A星載LiDAR數據，并對光子數據進行提取和條帶濾波處理；整合多個開源DEM產品，并進行大地基準校準、空間偏移修正以...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于網格再劃分的圓柱面或類圓柱面同胚參數化方法，包括：對待參數化的幾何面進行特征識別，如果幾何面存在圓柱面的特征，則：定義完整圓柱面的內外邊界；根據新的邊界將網格全體三角形單元進行保角映射的參數化處理；檢查參數平面目標網格質...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及洞穴三維建模技術領域，一種基于多傳感器融合的洞穴三維建模方法及系統(tǒng)，包括：識別模擬特征網面點集，根據模擬特征網面點集與實際校驗網面點集計算模擬精度，根據單元測試網格面積與模擬精度進行描點，得到面積精度點集，對面積精度點集進行回歸分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于分層多尺度Transformer的導航語義分割方法，涉及導航語義分割技術領域，步驟S1，獲取輸入圖像，提取多層次特征圖；步驟S2，將多層次特征圖中的最高層級特征圖輸入至分層多尺度窗口Transformer模塊進行處理，得...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于圖像的城管案件分類方法，屬于計算機視覺領域，方法包括：獲取城管案件數據集；構建城管案件分類網絡；基于城管案件數據集對城管案件分類網絡進行多教師蒸餾訓練，得到訓練后的城管案件分類網絡；將待分類的城管案件圖像輸入訓練后的城管案...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種軌跡預測模型的訓練方法、裝置和介質。包括：根據初始軌跡預測模型對訓練樣本進行預測，得到多個類別的軌跡預測結果；根據多個類別的軌跡預測結果確定目標導向損失、碰撞規(guī)避損失和軌跡分類損失；根據目標導向損失、碰撞規(guī)避損失和軌跡分類損...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于深度學習的車輛類型分類方法及系統(tǒng)，通過獲取包含多種車輛類型的車輛圖像集合，對所述車輛圖像集合進行車輛區(qū)域提取處理，得到車輛區(qū)域圖像集合，所述車輛區(qū)域圖像集合中的每張車輛區(qū)域圖像僅包含車輛主體部分；對所述車輛區(qū)域圖像集合進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于改進YOLOv8模型的行人衣著識別方法、裝置、設備及存儲介質，涉及人工智能技術領域，包括：獲取并預處理行人圖像數據，通過歸一化生成高質量輸入數據。然后，利用改進YOLOv8模型進行識別，該模型包含三個核心部分：骨干網絡層...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多源InSAR數據融合與深度學習的植被茂密區(qū)滑坡監(jiān)測方法和監(jiān)測系統(tǒng)，方法包括：數據獲取步驟，獲取目標區(qū)域的多源InSAR數據；形變解譯步驟，使用預設MT?InSAR方法對多源InSAR數據的目標區(qū)域進行形變解譯處理，得到形...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種顯示數據處理方法、顯示驅動方法、驅動芯片和電子設備，該顯示數據處理方法包括：獲取一個顯示幀內的顯示數據對應的原始灰度，為其增加刷新率補償灰度以得到倍增灰度；根據設定的高灰閾值和低灰閾值對倍增灰度劃分灰度區(qū)間；在倍增灰度處于低...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種隔聲結構，包括至少一個隔聲單元，每個隔聲單元包括沿第一方向依次連接的多層板體，其中，任意兩層相鄰板體中的一者為多孔材料板，另一者為穿孔板，穿孔板上設置有至少一個供聲波通過的第一通孔。本發(fā)明可以有效提升隔聲結構對低頻噪聲的隔聲效...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于丁香酚的煙草抑芽劑制備及其復配減量增效方法，屬于煙草抑芽劑制備技術領域，本發(fā)明通過多層次保護策略和智能參數控制實現(xiàn)了丁香酚混配物向實用型抑芽劑的轉化。具體過程包括：首先將丁香酚混配物與β環(huán)糊精形成包合物，實現(xiàn)分子水平保護；...
								
            
							
            
							
						
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