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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于矢量圖形的飛行訓(xùn)練器儀表顯示系統(tǒng)及動(dòng)態(tài)渲染方法、計(jì)算機(jī)設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，該方法包括：獲取駕駛艙儀表布局、矢量圖形元素、載體實(shí)時(shí)狀態(tài)及環(huán)境氣象地形信息。通過(guò)處理氣象地形數(shù)據(jù)生成光場(chǎng)信息并轉(zhuǎn)換為光學(xué)調(diào)節(jié)參數(shù)，進(jìn)而產(chǎn)生環(huán)境光...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及衛(wèi)星遙感圖像技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種查找遙感圖像變化區(qū)域的模型及方法，通過(guò)提出基于頻譜信息引導(dǎo)的小尺寸對(duì)象特征提取模塊的感受野和自適應(yīng)卷積核大小機(jī)制，并將該機(jī)制與孿生結(jié)構(gòu)變化檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)協(xié)同提取輸入圖像特征。“空間?通道?頻域”三注意力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。提供了一種基于強(qiáng)度相位融合的OCTA圖像處理方法及系統(tǒng)，對(duì)OCTA數(shù)據(jù)進(jìn)行分裂光譜處理，得到多個(gè)子帶信號(hào)；對(duì)任意一個(gè)子帶信號(hào)，根據(jù)當(dāng)前幀OCTA圖像與前一幀OCTA圖像的幀間誤差，對(duì)各幀OCTA圖像進(jìn)行時(shí)域相位校...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及基于遞歸雙流Mamba的海溫補(bǔ)全方法及系統(tǒng)，所述方法包括一下步驟：將破損的SST圖像、周平均SST圖像拼接后作為輸入，通過(guò)N個(gè)相同的遞歸層次化Mamba塊的N次遞歸迭代輸出預(yù)測(cè)的周平均SST圖像和預(yù)測(cè)的異...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種環(huán)境藝術(shù)設(shè)計(jì)課程推薦方法及系統(tǒng)，涉及智能教育技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：根據(jù)多維度學(xué)生畫像中的能力匹配度和動(dòng)態(tài)課程知識(shí)圖譜中課程間先修關(guān)系，篩選適配學(xué)生當(dāng)前能力的候選課程集；在候選課程集中設(shè)置雙目標(biāo)點(diǎn)：課程基礎(chǔ)要求與學(xué)生能力的最高...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝嘶诖髷?shù)據(jù)分析的校內(nèi)外素質(zhì)教育資源協(xié)同配置方法，涉及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，包括：基于內(nèi)部資源集與外部資源集組建資源庫(kù)；收集學(xué)生用戶群的用戶群特征信息；協(xié)同用戶個(gè)體特征和教育需求特征對(duì)多個(gè)具備標(biāo)注信息的資源進(jìn)行篩選；調(diào)取資源評(píng)估機(jī)制...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種工程造價(jià)數(shù)據(jù)計(jì)算管理方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，包括：分析待構(gòu)造工程的建筑材料屬性的負(fù)載需求，針對(duì)已知塔吊類型進(jìn)行篩選，組建待構(gòu)造工程的可選塔吊類型集合；標(biāo)記各個(gè)施工階段下影響塔吊作業(yè)效率因素，生成待構(gòu)造工程的可選塔吊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種數(shù)據(jù)模型混合驅(qū)動(dòng)的ETC門架重要度計(jì)算方法及系統(tǒng)。本發(fā)明首先收集區(qū)縣級(jí)ETC出入口及路段收費(fèi)門架的靜態(tài)數(shù)據(jù)及動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建門架間交通流的概率分布模型；然后利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，計(jì)算模型驅(qū)動(dòng)的ETC門架重要度指標(biāo)；其次將上述指標(biāo)與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及SAAS系統(tǒng)管理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于SAAS的物業(yè)管理系統(tǒng)，包括：租戶管理模塊管理租戶的訪問(wèn)數(shù)據(jù)及租戶信息，實(shí)時(shí)更新租戶等級(jí)；分庫(kù)決策模塊為租戶分配初始的數(shù)據(jù)庫(kù)；并租戶等級(jí)發(fā)生變更時(shí)，重新確定數(shù)據(jù)庫(kù)；路由決策模塊在檢測(cè)到租...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于電子沙盤技術(shù)的機(jī)場(chǎng)凈空動(dòng)態(tài)管理方法及系統(tǒng)，涉及機(jī)場(chǎng)凈空管理技術(shù)領(lǐng)域，針對(duì)機(jī)場(chǎng)遙感影像中的目標(biāo)障礙物，采用空間配準(zhǔn)及動(dòng)態(tài)特征提取構(gòu)建障礙物仿真體，并將其加載至機(jī)場(chǎng)三維防控模型中。通過(guò)障礙物與凈空限制面的動(dòng)態(tài)空間交互，提取關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種無(wú)人值守自動(dòng)感應(yīng)智能倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)及方法，涉及智能倉(cāng)儲(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域，包括監(jiān)控中心，所述監(jiān)控中心通信連接有貨架信息模塊、機(jī)器人管理模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、智能調(diào)度模塊、路線規(guī)劃模塊、貨物運(yùn)輸模塊以及貨物更新模塊；通過(guò)貨架信息模塊獲取智能...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能倉(cāng)儲(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能貨物監(jiān)管方法及系統(tǒng)，包括：通過(guò)多源異構(gòu)傳感器陣列采集三維空間分布數(shù)據(jù)、環(huán)境參數(shù)時(shí)序數(shù)據(jù)和表面形變特征數(shù)據(jù)，構(gòu)建與物理貨物同步的數(shù)字孿生體；采用融合空間注意力機(jī)制與時(shí)間注意力機(jī)制的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種城市低碳處理數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及城市低碳處理數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，構(gòu)建低碳處理維度庫(kù)及其維度環(huán)節(jié)庫(kù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，獲得得分變量、指標(biāo)得分、環(huán)節(jié)得分、維度得分和城市低碳處理得分；建立指標(biāo)模型、環(huán)節(jié)模型和維度模型，進(jìn)行增長(zhǎng)和減小...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及耗電數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于預(yù)訓(xùn)練大模型的電力物聯(lián)網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)。本發(fā)明對(duì)不同設(shè)備在每一時(shí)刻的鄰域范圍內(nèi)不同時(shí)刻的耗電量分布進(jìn)行分析，獲得設(shè)備之間在每一時(shí)刻的耗電關(guān)聯(lián)程度，并獲得每個(gè)設(shè)備的關(guān)聯(lián)設(shè)備；根據(jù)每個(gè)設(shè)備在每...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種應(yīng)急決策推演系統(tǒng)及方法，涉及應(yīng)急管理與智能決策技術(shù)領(lǐng)域，包括接收洪澇相關(guān)數(shù)據(jù)生成環(huán)境數(shù)據(jù)和社會(huì)數(shù)據(jù)，基于環(huán)境數(shù)據(jù)和社會(huì)數(shù)據(jù)分別構(gòu)建時(shí)空災(zāi)害矩陣和社會(huì)脆弱性圖譜，基于對(duì)時(shí)空災(zāi)害矩陣和社會(huì)脆弱性圖譜進(jìn)行分析確定耦合數(shù)據(jù)體，基于耦...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于通勤屬性的地鐵站點(diǎn)客流風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法及系統(tǒng)，其方法包括：基于不同日期和不同時(shí)間顆粒度統(tǒng)計(jì)站點(diǎn)在各時(shí)間窗口內(nèi)的進(jìn)、出站客流量；利用熵權(quán)法結(jié)合TOPSIS法判斷出站點(diǎn)的通勤屬性；構(gòu)建差異化通勤類客流風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；利用熵權(quán)法結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種云邊協(xié)同的危化品管控方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，涉及危險(xiǎn)化學(xué)品管理領(lǐng)域。在該方法中，對(duì)化學(xué)相容性風(fēng)險(xiǎn)值、環(huán)境失控風(fēng)險(xiǎn)值、設(shè)備故障風(fēng)險(xiǎn)值和操作風(fēng)險(xiǎn)值進(jìn)行加權(quán)求和得到綜合風(fēng)險(xiǎn)值；當(dāng)綜合風(fēng)險(xiǎn)值小于預(yù)設(shè)第一閾值時(shí)，預(yù)測(cè)本地需求預(yù)測(cè)值，根據(jù)服務(wù)水平與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及隧道通風(fēng)控制技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隧道交通量和需風(fēng)量預(yù)測(cè)方法。所述方法包括以下步驟：根據(jù)隧道結(jié)構(gòu)參數(shù)和交通流數(shù)據(jù)布設(shè)隧道垂直剖面的多層傳感器陣列；利用多層傳感器陣列進(jìn)行隧道沿垂直方向的環(huán)境參數(shù)采集，同時(shí)整合交通流...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種動(dòng)態(tài)補(bǔ)給信息生成方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：實(shí)時(shí)獲取參賽人員的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息，對(duì)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息進(jìn)行解析，確定待補(bǔ)給人員；判斷待補(bǔ)給人員距離最近補(bǔ)給站的擁堵程度和補(bǔ)給供應(yīng)狀態(tài)是否滿足供給需求，在不滿足供給需求的情況下，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于量子啟發(fā)的建筑構(gòu)件預(yù)制任務(wù)調(diào)度方法，涉及任務(wù)協(xié)同調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，該方法將建筑預(yù)制任務(wù)抽象為量子優(yōu)化模型，以量子比特概率幅編碼任務(wù)分配方案；通過(guò)蒙特卡洛觀測(cè)把量子疊加態(tài)坍縮為經(jīng)典可行解，并以加權(quán)函數(shù)進(jìn)行多目標(biāo)量化評(píng)價(jià)。引入受控相...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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