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								      本發(fā)明公開了一種基于機器視覺的裝配式印刷電路板檢測系統，涉及產品檢測領域，包括：相機模塊，用于采集印刷電路板表面圖像數據，對印刷電路板表面圖像數據進行預處理及輪廓提取，以輸出印刷電路板輪廓圖像；衍生模塊，用于接收印刷電路板輪廓圖像，拾取印刷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于試卷成績的智能分析以及預測系統及方法，涉及教學預測管理技術領域。該基于試卷成績的智能分析以及預測系統，包括：試卷掃描干擾分析模塊、試卷識別干擾分析模塊和學習訓練計劃預測模塊。本發(fā)明通過結合得到的掃描干擾分析結果判斷是否發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種表格拓撲關系建立方法、裝置及計算機程序產品，涉及電數字數據處理技術領域，通過對單元格進行頂點坐標識別，選擇匹配點位計算坐標差值與長度誤差閾值和寬度誤差閾值進行比對，識別單元格之間在行方向和列方向上的關聯關系，并通過指定標記點位...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及安防監(jiān)控技術領域，具體為一種基于AI的人臉識別安防方法，包括以下步驟：基于監(jiān)控出入口識別通道，采集與分析多光譜人臉圖像，篩選特征點與膚色區(qū)域，優(yōu)化空間特征匹配與結構分布，融合頭部動作和面部行為參數，判斷結構一致性與聯動特征，輸出人...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大模型的生產環(huán)境自主巡檢方法，屬于生產安全信息化技術領域，包括：S1、搭建生產環(huán)境對應的三維虛擬場景，并在三維虛擬場景中關聯實時采集的多模態(tài)傳感器時序數據；S2、構建并訓練大模型框架，得到TD?MIN巡檢大模型；S3、利...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種訓練疲勞積累的告警方法及系統，涉及數字作訓告警技術領域，解決了在訓練過程中難以識別學員疲勞積累的安全風險的問題。本申請實施例在學員訓練耗時超出耗時基線的情況下，基于超時幅度、生理數據和生理基線之間的偏差，以及訓練節(jié)點之間的疲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于交通管理技術領域，具體涉及高速公路動態(tài)硬路肩控制方法與系統。方法包括以下步驟：S1，根據車道的流量、速度以及密度的變化情況，確定交通擁堵臨界閾值；S2，判斷每個車道的速度、密度是否達到交通擁堵臨界閾值，根據判斷結果構建交通狀態(tài)判別...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種用于智能交通的交通信號燈及其控制方法，包括安裝框架、連接橫梁、多個信號燈頭以及多個旋轉單元，旋轉單元處安裝有采集安裝座或毫米波雷達，采集安裝座處安裝有圖像采集單元和激光測距傳感器。本申請的交通信號燈，能夠實現智能化控制，在雖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于顯示驅動技術領域，具體涉及一種柵極驅動電路和顯示面板，所述柵極驅動電路包括多條時鐘信號線和級聯的N個驅動單元，所述第n級驅動單元還包括：預充模塊，用于在第n?i級驅動單元的級傳信號的作用下，通過第n?i級驅動單元的第一驅動信號對驅...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于風洞拐角導流片的低頻吸聲裝置，包括殼體，殼體內設置低頻吸聲體與阻抗匹配層；低頻吸聲體包括赫姆霍茲共鳴腔、密封圈、彈性支架，赫姆霍茲共鳴腔在密封圈內按正方晶格或長方晶格的形式分布，密封圈通過彈性支架與殼體相連；阻抗匹配層包...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種智能體對話系統及方法，涉及音頻轉換技術領域，包括：采集模塊用于獲取用戶的音頻數據；音頻轉換模塊用于根據用戶端的數據網絡信號強度，設置音頻數據的傳輸方式，當傳輸方式為通信信號傳輸時，將音頻數據進行編碼處理得到音頻流；語音識別處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種針對線框DNA多面體拓撲結構的預測生成方法及系統，涉及DNA多面體結構預測技術領域，包括：獲取可平面圖以及可平面圖的關聯矩陣；基于可平面圖的關聯矩陣，根據設定矩陣迭代算法生成所述可平面圖的所有賦權關聯矩陣；在可平面圖的關聯矩...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于人工智能的多變病原T細胞表位精準篩選方法，公開了一種抗原表位預測模型的構建方法，包括：采用單等位基因數據集訓練初始模型，建立肽段與MHC分子之間的親和力預測模型；對多等位基因的洗脫親和力數據進行標準化處理；結合單等位基因數據...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于物聯網的大豆胞囊線蟲種群動態(tài)監(jiān)測方法及系統，包括采集基因驅動蟲害防治預設區(qū)域內的蟲害檢測數據和監(jiān)測數據，對所述蟲害檢測數據和所述監(jiān)測數據進行預處理；對所述蟲害檢測數據進行目標篩選獲得目標檢測數據，基于所述監(jiān)測數據對所述目標檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于植物和活性炭協同的水體抗生素去除效果預測方法，包括：獲取歷史數據和待預測數據；根據待預測數據對歷史數據進行相似性匹配得到相似小樣本數據，基于所述相似小樣本數據根據水體抗生素濃度變化速率進行階段劃分得到第一階段數據和第二階段數...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種綜合的環(huán)境氮閾值評估方法及系統，涉及環(huán)境氮閾值評估技術領域。方法的步驟包括：識別主要氮污染問題；選取各污染問題對應的氮閾值標準；基于監(jiān)測數據和模型模擬獲取初步評估值；對初步評估值進行校正，獲得校正后評估值；將校正值與閾值比較...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及材料科學與工程領域，具體涉及一種多孔材料孔隙結構快速識別與三維模型生成方法。本發(fā)明先對多孔介質二維微觀圖像進行相位解耦與特征提取，獲取拓撲參數集合；接著通過參數空間映射建立統計特征匹配模型；然后在滿足條件的特征空間中生成幾何拓撲基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明的一種基于家庭用健康飲食推薦系統，包括數據處理模塊、管理模塊、推薦生成模塊、禁忌替代模塊和情境適配模塊。數據處理模塊采集并存儲家庭成員的健康參數；管理模塊生成實時庫存信號；推薦生成模塊接收營養(yǎng)需求信號和實時庫存信號，結合預設菜譜數據庫...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N用于失語癥康復訓練的眼動追蹤系統、詞匯難度自適應調節(jié)方法、設備及介質，通過確定表征目標用戶對當前詞匯的語義擴散特征；以及確定目標用戶對所述初始康復訓練語音的語義識別梯度；基于所述語義擴散特征和所述語義識別梯度對目標用戶在初始康...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于人流密度與空間匹配的體檢呼號管理方法及系統，該方法包括：獲取初始數據集，將初始數據集中的歷史人流數據與實時人流數據輸入預設時間序列模型中，輸出初始數據集對應的目標人流預測數據，確定目標人流預測數據對應的資源調度區(qū)域，以及確定資源調度...
								
            
							
            
							
						
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