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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種輕量級(jí)X射線安檢圖像違禁品檢測(cè)方法。對(duì)輸入X射線圖像預(yù)處理后順序經(jīng)過(guò)三個(gè)階段進(jìn)行檢測(cè)。特征提取階段：通過(guò)增強(qiáng)型StarNet骨干網(wǎng)絡(luò)從輸入圖像中提取初始多尺度特征。特征融合階段：采用通道分離卷積頸部網(wǎng)絡(luò)對(duì)初始多尺度特征圖進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種用于T梁拼裝縫隙識(shí)別與校正的AI視覺(jué)識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及AI視覺(jué)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。所述AI視覺(jué)識(shí)別方法包括：S01，依據(jù)T梁拼裝過(guò)程在空間區(qū)域上設(shè)置拼裝區(qū)域和預(yù)拼裝區(qū)域，獲取T梁、橫隔梁和橋面的基礎(chǔ)尺寸數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)。本發(fā)明...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種利用擴(kuò)散模型監(jiān)督視覺(jué)語(yǔ)言模型訓(xùn)練的方法。該方法輸入圖像與文本，通過(guò)視覺(jué)編碼器提取多層次圖像特征，并結(jié)合連接器輸出的文本特征，作為條件信息輸入至擴(kuò)散模型中。核心為提出一種混合專家交叉注意力機(jī)制：分別對(duì)低、中、高層圖像特征及文本...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及三維重建技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種三維建模系統(tǒng)及機(jī)器人，所述系統(tǒng)包括：位姿協(xié)方差估計(jì)模塊和協(xié)方差顯示模塊；所述位姿協(xié)方差估計(jì)模塊，用于基于目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)和接收的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，采用預(yù)設(shè)算法進(jìn)行位姿圖優(yōu)化，并計(jì)算各時(shí)刻的位姿和各位姿對(duì)應(yīng)的海塞矩...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于ID保持的人臉圖像重建方法，包括：將目標(biāo)低質(zhì)人臉圖像和目標(biāo)參考人臉圖像輸入至穩(wěn)定擴(kuò)散模型中；穩(wěn)定擴(kuò)散模型包括結(jié)構(gòu)特征提取模塊、ID特征提取模塊、擴(kuò)散模型主干UNet和隱空間解碼器；通過(guò)結(jié)構(gòu)特征提取模塊從目標(biāo)低質(zhì)人臉圖像中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智慧城市和用水設(shè)施管理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于電子地圖模型的用水信息標(biāo)注方法及系統(tǒng)，其中，一種基于電子地圖模型的用水信息標(biāo)注方法包括：部署基于NFC/RFID的用水設(shè)施數(shù)字身份系統(tǒng)，為每個(gè)設(shè)施建立唯一標(biāo)識(shí)；構(gòu)建社物共生信息生態(tài)模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于抗磨損預(yù)測(cè)的不銹鋼管生產(chǎn)調(diào)控方法及裝置，涉及管材加工技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)將材料工程數(shù)據(jù)和待使用環(huán)境數(shù)據(jù)輸入預(yù)構(gòu)建的通用磨損預(yù)測(cè)模型執(zhí)行使用過(guò)程磨損模擬，獲得退化模擬鋼管并檢測(cè)獲得N種異常磨損，對(duì)N種異常磨損執(zhí)行補(bǔ)救工藝分析定位N個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及古籍處理和大模型技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了融合多維度上下文進(jìn)行模型自適應(yīng)優(yōu)化的中醫(yī)古籍標(biāo)注方法，包括步驟：提取中醫(yī)古籍文本對(duì)應(yīng)的多維度上下文特征；根據(jù)多維度上下文特征，通過(guò)分層秩自適應(yīng)調(diào)整策略，動(dòng)態(tài)確定目標(biāo)語(yǔ)言模型中至少一個(gè)層級(jí)的低秩自適應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了小樣本中醫(yī)古籍標(biāo)注模型適配方法，包括：獲取原始中醫(yī)古籍文本，從文本中提取結(jié)構(gòu)化的領(lǐng)域知識(shí)編碼為知識(shí)向量；選擇通用預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，利用原始中醫(yī)古籍文本對(duì)通用預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型進(jìn)行微調(diào)，以生成古籍基礎(chǔ)語(yǔ)言模型；根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種融合多物理場(chǎng)的微波加熱聯(lián)合仿真方法及系統(tǒng)，通過(guò)預(yù)先建立的多物理場(chǎng)模型，獲取微波加熱系統(tǒng)中電磁場(chǎng)、溫度場(chǎng)和流場(chǎng)的初始分布數(shù)據(jù)，針對(duì)分層界面特性設(shè)定邊界條件，得到各物理場(chǎng)在界面處的初步連續(xù)性約束結(jié)果；根據(jù)初步連續(xù)性約束結(jié)果，采用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種三維數(shù)模設(shè)計(jì)中結(jié)構(gòu)優(yōu)化的方法及裝置。其中，該方法包括：對(duì)待分析的三維數(shù)模進(jìn)行類型識(shí)別，并基于所述類型識(shí)別的結(jié)果對(duì)所述三維數(shù)模中的結(jié)構(gòu)進(jìn)行分類，得到不同的結(jié)構(gòu)類型；基于所述不同的結(jié)構(gòu)類型，對(duì)所述三維數(shù)模進(jìn)行分區(qū)處理，以將所述三...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于圖層信息的空間圓管相貫節(jié)點(diǎn)參數(shù)化建模方法，包括以下步驟：S1.幾何模型準(zhǔn)備；S2.圖層信息提取；S3.桿件長(zhǎng)度統(tǒng)一；S4.幾何模型生成；S5.相互布爾運(yùn)算；S6.結(jié)果輸出集成。本發(fā)明可操作性較強(qiáng)，有利于提高工作效率。
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于隱私計(jì)算的數(shù)字藏品流通方法及平臺(tái)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取數(shù)字藏品的第一交易方和第二交易方；采集第一歷史交易數(shù)據(jù)集和第二歷史交易數(shù)據(jù)集；根據(jù)第一歷史交易數(shù)據(jù)集和第二歷史交易數(shù)據(jù)集對(duì)當(dāng)前交易進(jìn)行評(píng)估，輸出第一驗(yàn)證等級(jí)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于歷史數(shù)據(jù)分析的打印頭管理方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取增材制造設(shè)備的打印頭的在執(zhí)行多個(gè)歷史任務(wù)時(shí)的歷史傳感數(shù)據(jù)；根據(jù)對(duì)應(yīng)的所述歷史任務(wù)，對(duì)所有所述歷史傳感數(shù)據(jù)進(jìn)行分類以得到多個(gè)傳感數(shù)據(jù)集合；基于工作狀態(tài)預(yù)測(cè)算法，預(yù)測(cè)每一所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的變電站設(shè)備運(yùn)行故障預(yù)警診斷方法，方法包括：利用變電站設(shè)備的多維度數(shù)據(jù)樣本確定目標(biāo)故障類型對(duì)應(yīng)目標(biāo)樣本時(shí)段中的目標(biāo)維度異常數(shù)據(jù)；根據(jù)目標(biāo)維度異常數(shù)據(jù)相對(duì)于目標(biāo)維度正常數(shù)據(jù)的幅值分布差...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于航空航天技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于TFT多源數(shù)據(jù)融合的TLE參數(shù)預(yù)測(cè)方法和系統(tǒng)。本發(fā)明根據(jù)LEO無(wú)控空間目標(biāo)的歷史TLE數(shù)據(jù)集、目標(biāo)靜態(tài)特征數(shù)據(jù)和空間天氣數(shù)據(jù)生成特征數(shù)據(jù)集；采用
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了數(shù)字標(biāo)準(zhǔn)化病人動(dòng)作反饋方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及醫(yī)療模擬教學(xué)與人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：通過(guò)預(yù)設(shè)交互接口獲取用戶基于問(wèn)診訓(xùn)練任務(wù)下達(dá)的當(dāng)前問(wèn)答信息；確定所述當(dāng)前問(wèn)答信息對(duì)應(yīng)的目標(biāo)動(dòng)作反饋指令，并在預(yù)設(shè)視頻庫(kù)中查找與所述目標(biāo)動(dòng)作反...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于BAAI?bge模型的中文語(yǔ)義匹配增強(qiáng)方法及系統(tǒng)，涉及語(yǔ)義匹配技術(shù)領(lǐng)域。包括需求判定：判斷模型訓(xùn)練狀態(tài)得到判斷結(jié)果；數(shù)據(jù)獲取：獲取模型訓(xùn)練使用的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)得到待處理數(shù)據(jù)，獲取模型使用時(shí)的檢索信息得到待檢索數(shù)據(jù)。本發(fā)明通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于芯粒架構(gòu)的通信時(shí)鐘與數(shù)據(jù)相位動(dòng)態(tài)校準(zhǔn)電路及方法，包含主控MCU DIE和ｎ個(gè)被控ASIC DIE1～被控ASIC DIEn，主控MCU DIE內(nèi)設(shè)置有n+1個(gè)全局延遲模塊GDL...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種測(cè)試用例的日志分析方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，包括在獲取的測(cè)試用例的歷史日志信息中確定成功日志集合和失敗日志集合，接著進(jìn)行信息分析處理得到對(duì)應(yīng)的候選正確特征節(jié)點(diǎn)信息和候選錯(cuò)誤特征節(jié)點(diǎn)信息，最后構(gòu)建對(duì)應(yīng)的正確特征信息...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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