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								      本發(fā)明提供一種結(jié)合BIM的建筑設(shè)施數(shù)字化運維方法及系統(tǒng)，涉及建筑信息模型技術(shù)領(lǐng)域，首先獲取目標建筑設(shè)施的BIM模型數(shù)據(jù)集合，包括幾何特征數(shù)據(jù)、屬性特征數(shù)據(jù)及設(shè)施關(guān)聯(lián)關(guān)系數(shù)據(jù)，并進行預處理操作，隨后，對預處理后的BIM模型數(shù)據(jù)集合進行狀態(tài)特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于車聯(lián)網(wǎng)的車輛運輸里程結(jié)算系統(tǒng)，涉及車輛運輸結(jié)算技術(shù)領(lǐng)域，包括行駛數(shù)據(jù)記錄模塊、行業(yè)數(shù)據(jù)分組模塊、費用系數(shù)計算模塊以及運輸里程結(jié)算模塊；所述行駛數(shù)據(jù)記錄模塊用于對車輛的行駛數(shù)據(jù)和載貨數(shù)據(jù)進行記錄；所述行業(yè)數(shù)據(jù)分組模塊用于劃分貨...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及中間號商戶信用評分方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)，對多模態(tài)數(shù)據(jù)進行預處理。從預處理后的多模態(tài)數(shù)據(jù)中提取通信行為特征和交易行為特征，通過遞歸特征消除和主成分分析去除冗余特征。基于聯(lián)邦學習架構(gòu)對多模態(tài)特征進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種結(jié)合用戶畫像的門店個性化推薦交互方法及系統(tǒng)，首先獲取用戶在門店內(nèi)的位置移動信號、商品接觸信號及語音交互信號等交互信號序列，通過時空特征編碼器生成用戶意圖特征向量，再利用場景特征提取器獲取門店當前的交互環(huán)境特征，接著通過推薦決策...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于局域網(wǎng)和數(shù)據(jù)安全的辦公設(shè)備租賃管理方法及系統(tǒng)，包括響應租賃終端的辦公設(shè)備租賃請求，獲取歷史租賃行為中的設(shè)備損耗率和網(wǎng)絡(luò)行為安全評分；當二者同時滿足預設(shè)條件時，解析租賃請求中的目標設(shè)備型號及所需數(shù)量；實時監(jiān)測目標設(shè)備的局域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于動態(tài)規(guī)劃的多模型評分融合方法，涉及計算機系統(tǒng)在金融信貸風控中的應用技術(shù)領(lǐng)域。內(nèi)容包括：在模型糾偏階段，對各評分模型的評分進行標準化處理；在約束條件解析階段，通過構(gòu)建并求解目標優(yōu)化函數(shù)得到最優(yōu)評分映射值；在動態(tài)規(guī)劃尋優(yōu)階段，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于異步多智能體強化學習的雙層非合作需求響應方法，包括：S1、構(gòu)建雙層非合作博弈框架，包括：構(gòu)建公用事業(yè)公司與消費者之間的雙層動態(tài)博弈模型；S2、完成部分可觀測馬爾可夫博弈建模，將雙層非合作博弈轉(zhuǎn)化為部分可觀測馬爾可夫博弈；...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種交通違章處理方法、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品，涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：根據(jù)接收到的罰單生成請求，確定待處罰人員的處罰事項以及身份信息；獲取與身份信息對應的交通行為記錄，交通行為記錄包括交通行為的違章記錄和抓拍記錄；根據(jù)違章記...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于可形變Top?k稀疏注意力的上采樣方法，涉及計算機視覺與深度學習技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括獲取輸入圖像，提取輸入圖像的特征圖；對特征圖執(zhí)行自適應形變鄰域預測，得到形變采樣坐標；基于形變采樣坐標執(zhí)行Top?k稀疏注意力計算，生成上...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種經(jīng)度跨越正負180度衛(wèi)星數(shù)據(jù)的幾何處理方法、裝置和設(shè)備，涉及衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該幾何處理方法包括：獲得衛(wèi)星數(shù)據(jù)對應的初始經(jīng)度范圍，在初始經(jīng)度范圍跨越正負180度的情況下，對初始經(jīng)度范圍進行修正，得到修正經(jīng)度范圍；對修正經(jīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及醫(yī)療器械以及穿刺技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種圖像融合方法、裝置和計算機設(shè)備。所述方法包括：獲取從目標對象椎骨部位的超聲圖像中分割出的第一橫突圖像、從椎骨部位的醫(yī)學影像中分割出的第二橫突圖像；根據(jù)第一橫突圖像和第二橫突圖像中各橫突的三維坐...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種利用RGB數(shù)據(jù)提升TOF數(shù)據(jù)的方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，所述方法包括獲取同步拍攝的RGB數(shù)據(jù)和TOF數(shù)據(jù)；根據(jù)所述RGB數(shù)據(jù)估計偽深度圖，并利用所述TOF數(shù)據(jù)對所述偽深度圖進行修正以得到修正深度圖；提取所述RGB數(shù)據(jù)的梯度圖，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于細節(jié)敏感和噪聲抑制融合的圖像增強方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：輸入的無標記顯微細胞圖像首先通過一個包含細節(jié)敏感增強、多尺度Haar小波下采樣模塊和損失函數(shù)約束的三分支網(wǎng)絡(luò)進行處理；該網(wǎng)絡(luò)提取多尺度梯度特征，并在...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于RBF曲面的熱效應和條帶噪聲的同步漸進校正方法，該方法包括：獲取退化圖像；對退化圖像進行灰度處理，得到灰度退化圖像；對灰度退化圖像進行引導濾波處理，得到濾波后的熱輻射效應估計圖像；根據(jù)熱輻射效應估計圖像以及RBF核函數(shù)構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的試卷智能批改方法及系統(tǒng)，屬于計算機系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：得到文本圖像質(zhì)量判定結(jié)果，若文本圖像質(zhì)量判定結(jié)果為合格，則將其存儲至合格圖像暫存區(qū)以等待執(zhí)行試卷智能批改，否則進行文本圖像質(zhì)量初次校正，若初次校正判...
								
            
							
            
							
						
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								      一種印刷圖像匹配方法、裝置、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品，包括：獲取包括單模電子圖像的大版電子圖像；對單模電子圖像進行分層，獲取整飾層電子圖像和基礎(chǔ)層電子圖像；基于基礎(chǔ)層圖像，以及單模電子圖像在大版電子圖像上的位置信息和形狀信息，生成基礎(chǔ)層印刷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于目標檢測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于改進實時目標檢測模型的工業(yè)表面缺陷檢測方法，該方法在RT_DETR模型的特征提取模塊引入多注意力卷積空間聚合模塊，通過空間注意力機制，增強模型對工業(yè)表面缺陷區(qū)域的關(guān)注能力，抑制背景干擾，提升對缺陷的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于無人機閘門維護調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于多傳感物理校正的無人機閘門維護調(diào)度方法及系統(tǒng)，將紋理、深度和厚度重投影到同一圖平面，將材質(zhì)編碼、含沙量均值及涂層厚度組成場景向量，將場景向量映射為殘差偏置并與初級特征相加形成含物理語義的融...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及三維點云數(shù)據(jù)匹配技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于BIM的鋼結(jié)構(gòu)構(gòu)件防碰撞檢測方法，該方法包括：獲取鋼結(jié)構(gòu)構(gòu)件的BIM模型與三維點云數(shù)據(jù)模型；確定三維點云數(shù)據(jù)模型內(nèi)各點云數(shù)據(jù)的曲率位置差，確定鋼結(jié)構(gòu)構(gòu)件點云模型；將BIM模型轉(zhuǎn)化為鋼結(jié)構(gòu)構(gòu)件B...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的排水管道缺陷判定方法，包括：獲取排水管道內(nèi)的現(xiàn)場圖像；對現(xiàn)場圖像進行預處理生成待判定圖像；加載排水管道缺陷判定模型，輸入待判定圖像，輸出缺陷對應的信息；缺陷對應的信息包括：缺陷類別、缺陷對應掩膜；加載等級差別模...
								
            
							
            
							
						
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