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								      本發(fā)明屬于民航技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及便攜式目視停靠引導(dǎo)系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：便攜圖像設(shè)備，用于通過工作人員放置于目標(biāo)停靠區(qū)域入口處時(shí)，并生成環(huán)境基準(zhǔn)檔案；目標(biāo)鎖定與輪廓快照獲取單元，用于在目標(biāo)進(jìn)入預(yù)設(shè)感知范圍后，采用累加疊映策略在三輪迭代內(nèi)生成整...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器視覺的裝配式印刷電路板檢測系統(tǒng)，涉及產(chǎn)品檢測領(lǐng)域，包括：相機(jī)模塊，用于采集印刷電路板表面圖像數(shù)據(jù)，對(duì)印刷電路板表面圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)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(yù)測系統(tǒng)及方法，涉及教學(xué)預(yù)測管理技術(shù)領(lǐng)域。該基于試卷成績的智能分析以及預(yù)測系統(tǒng)，包括：試卷掃描干擾分析模塊、試卷識(shí)別干擾分析模塊和學(xué)習(xí)訓(xùn)練計(jì)劃預(yù)測模塊。本發(fā)明通過結(jié)合得到的掃描干擾分析結(jié)果判斷是否發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種表格拓?fù)潢P(guān)系建立方法、裝置及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，通過對(duì)單元格進(jìn)行頂點(diǎn)坐標(biāo)識(shí)別，選擇匹配點(diǎn)位計(jì)算坐標(biāo)差值與長度誤差閾值和寬度誤差閾值進(jìn)行比對(duì)，識(shí)別單元格之間在行方向和列方向上的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并通過指定標(biāo)記點(diǎn)位...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及安防監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于AI的人臉識(shí)別安防方法，包括以下步驟：基于監(jiān)控出入口識(shí)別通道，采集與分析多光譜人臉圖像，篩選特征點(diǎn)與膚色區(qū)域，優(yōu)化空間特征匹配與結(jié)構(gòu)分布，融合頭部動(dòng)作和面部行為參數(shù)，判斷結(jié)構(gòu)一致性與聯(lián)動(dòng)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(chǎn)環(huán)境自主巡檢方法，屬于生產(chǎn)安全信息化技術(shù)領(lǐng)域，包括：S1、搭建生產(chǎn)環(huán)境對(duì)應(yīng)的三維虛擬場景，并在三維虛擬場景中關(guān)聯(lián)實(shí)時(shí)采集的多模態(tài)傳感器時(shí)序數(shù)據(jù)；S2、構(gòu)建并訓(xùn)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(xùn)練疲勞積累的告警方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)字作訓(xùn)告警技術(shù)領(lǐng)域，解決了在訓(xùn)練過程中難以識(shí)別學(xué)員疲勞積累的安全風(fēng)險(xiǎn)的問題。本申請(qǐng)實(shí)施例在學(xué)員訓(xùn)練耗時(shí)超出耗時(shí)基線的情況下，基于超時(shí)幅度、生理數(shù)據(jù)和生理基線之間的偏差，以及訓(xùn)練節(jié)點(diǎn)之間的疲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于交通管理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及高速公路動(dòng)態(tài)硬路肩控制方法與系統(tǒng)。方法包括以下步驟：S1，根據(jù)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(gè)車道的速度、密度是否達(dá)到交通擁堵臨界閾值，根據(jù)判斷結(jié)果構(gòu)建交通狀態(tài)判別...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種用于智能交通的交通信號(hào)燈及其控制方法，包括安裝框架、連接橫梁、多個(gè)信號(hào)燈頭以及多個(gè)旋轉(zhuǎn)單元，旋轉(zhuǎn)單元處安裝有采集安裝座或毫米波雷達(dá)，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(qǐng)的交通信號(hào)燈，能夠?qū)崿F(xiàn)智能化控制，在雖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)屬于顯示驅(qū)動(dòng)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種柵極驅(qū)動(dòng)電路和顯示面板，所述柵極驅(qū)動(dòng)電路包括多條時(shí)鐘信號(hào)線和級(jí)聯(lián)的N個(gè)驅(qū)動(dòng)單元，所述第n級(jí)驅(qū)動(dòng)單元還包括：預(yù)充模塊，用于在第n?i級(jí)驅(qū)動(dòng)單元的級(jí)傳信號(hào)的作用下，通過第n?i級(jí)驅(qū)動(dòng)單元的第一驅(qū)動(dòng)信號(hào)對(duì)驅(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于風(fēng)洞拐角導(dǎo)流片的低頻吸聲裝置，包括殼體，殼體內(nèi)設(shè)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(nèi)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(duì)話系統(tǒng)及方法，涉及音頻轉(zhuǎn)換技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集模塊用于獲取用戶的音頻數(shù)據(jù)；音頻轉(zhuǎn)換模塊用于根據(jù)用戶端的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)信號(hào)強(qiáng)度，設(shè)置音頻數(shù)據(jù)的傳輸方式，當(dāng)傳輸方式為通信信號(hào)傳輸時(shí)，將音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼處理得到音頻流；語音識(shí)別處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種針對(duì)線框DNA多面體拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的預(yù)測生成方法及系統(tǒng)，涉及DNA多面體結(jié)構(gòu)預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取可平面圖以及可平面圖的關(guān)聯(lián)矩陣；基于可平面圖的關(guān)聯(lián)矩陣，根據(jù)設(shè)定矩陣迭代算法生成所述可平面圖的所有賦權(quán)關(guān)聯(lián)矩陣；在可平面圖的關(guān)聯(lián)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(xì)胞表位精準(zhǔn)篩選方法，公開了一種抗原表位預(yù)測模型的構(gòu)建方法，包括：采用單等位基因數(shù)據(jù)集訓(xùn)練初始模型，建立肽段與MHC分子之間的親和力預(yù)測模型；對(duì)多等位基因的洗脫親和力數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；結(jié)合單等位基因數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于物聯(lián)網(wǎng)的大豆胞囊線蟲種群動(dòng)態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng)，包括采集基因驅(qū)動(dòng)蟲害防治預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)的蟲害檢測數(shù)據(jù)和監(jiān)測數(shù)據(jù)，對(duì)所述蟲害檢測數(shù)據(jù)和所述監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；對(duì)所述蟲害檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)篩選獲得目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)，基于所述監(jiān)測數(shù)據(jù)對(duì)所述目標(biāo)檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于植物和活性炭協(xié)同的水體抗生素去除效果預(yù)測方法，包括：獲取歷史數(shù)據(jù)和待預(yù)測數(shù)據(jù)；根據(jù)待預(yù)測數(shù)據(jù)對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行相似性匹配得到相似小樣本數(shù)據(jù)，基于所述相似小樣本數(shù)據(jù)根據(jù)水體抗生素濃度變化速率進(jìn)行階段劃分得到第一階段數(shù)據(jù)和第二階段數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種綜合的環(huán)境氮閾值評(píng)估方法及系統(tǒng)，涉及環(huán)境氮閾值評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域。方法的步驟包括：識(shí)別主要氮污染問題；選取各污染問題對(duì)應(yīng)的氮閾值標(biāo)準(zhǔn)；基于監(jiān)測數(shù)據(jù)和模型模擬獲取初步評(píng)估值；對(duì)初步評(píng)估值進(jìn)行校正，獲得校正后評(píng)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(xué)與工程領(lǐng)域，具體涉及一種多孔材料孔隙結(jié)構(gòu)快速識(shí)別與三維模型生成方法。本發(fā)明先對(duì)多孔介質(zhì)二維微觀圖像進(jìn)行相位解耦與特征提取，獲取拓?fù)鋮?shù)集合；接著通過參數(shù)空間映射建立統(tǒng)計(jì)特征匹配模型；然后在滿足條件的特征空間中生成幾何拓?fù)浠?..
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明的一種基于家庭用健康飲食推薦系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)處理模塊采集并存儲(chǔ)家庭成員的健康參數(shù)；管理模塊生成實(shí)時(shí)庫存信號(hào)；推薦生成模塊接收營養(yǎng)需求信號(hào)和實(shí)時(shí)庫存信號(hào)，結(jié)合預(yù)設(shè)菜譜數(shù)據(jù)庫...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N用于失語癥康復(fù)訓(xùn)練的眼動(dòng)追蹤系統(tǒng)、詞匯難度自適應(yīng)調(diào)節(jié)方法、設(shè)備及介質(zhì)，通過確定表征目標(biāo)用戶對(duì)當(dāng)前詞匯的語義擴(kuò)散特征；以及確定目標(biāo)用戶對(duì)所述初始康復(fù)訓(xùn)練語音的語義識(shí)別梯度；基于所述語義擴(kuò)散特征和所述語義識(shí)別梯度對(duì)目標(biāo)用戶在初始康...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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