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								      本發(fā)明公開(kāi)基于大語(yǔ)言模型的建筑復(fù)合相變材料智能選配與優(yōu)化方法，屬于建筑節(jié)能與智能材料設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，收集基礎(chǔ)熱物性數(shù)據(jù)、建筑環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)和用戶(hù)需求數(shù)據(jù)；利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，構(gòu)建基于深度Q網(wǎng)絡(luò)策略的智能模型，將生成的數(shù)據(jù)樣本整合熱物性數(shù)據(jù)庫(kù)中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于預(yù)設(shè)目標(biāo)孔隙參數(shù)生成三維孔隙原子模型的方法及系統(tǒng)，涉及石油工程與分子模擬技術(shù)領(lǐng)域，包括：接收目標(biāo)孔隙參數(shù)并準(zhǔn)備初始模型；基于目標(biāo)孔隙參數(shù)，在初始原子結(jié)構(gòu)模型內(nèi)部，程序化生成一條三維孔道中心路徑及沿該路徑變化的孔道截面尺寸...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及腫瘤基因突變技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于NGS平臺(tái)的腫瘤基因突變判讀方法，所述方法包括獲取待分析樣本的突變檢測(cè)結(jié)果，突變檢測(cè)結(jié)果包括至少一個(gè)候選突變與候選突變對(duì)應(yīng)的突變數(shù)據(jù)；根據(jù)突變檢測(cè)結(jié)果，判斷候選突變是否存在于預(yù)設(shè)名單中；若候...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N方言語(yǔ)音識(shí)別與轉(zhuǎn)換方法及裝置，該方法包括獲取方言語(yǔ)音輸入數(shù)據(jù)，利用Conformer模型提取局部特征和全局依賴(lài)關(guān)系，生成音頻特征序列。該序列輸入共享GRU編碼器，生成隱藏狀態(tài)序列，并行傳遞至方言文本與普通話文本的CTC解碼器。...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及空調(diào)領(lǐng)域，尤其涉及一種顯示屏亮度控制方法、裝置、空調(diào)、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品。該方法包括：獲取光敏值以及與空調(diào)的導(dǎo)風(fēng)板相關(guān)的參數(shù)；根據(jù)光敏值和與空調(diào)的導(dǎo)風(fēng)板相關(guān)的參數(shù)，利用預(yù)先設(shè)置的控制邏輯，確定目標(biāo)亮度并根據(jù)目標(biāo)亮度控制空調(diào)的顯示屏...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種顯示面板及其驅(qū)動(dòng)電路、顯示裝置，其中，顯示面板包括多條掃描線、多條數(shù)據(jù)線和陣列排布的子像素，子像素包括紅色子像素、綠色子像素和藍(lán)色子像素，每三行的子像素構(gòu)成像素組，每一像素組包括紅色子像素行、綠色子像素行和藍(lán)色子像素行，每?jī)蓚€(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及教學(xué)展示技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于MR的教學(xué)展示設(shè)備，基于MR的教學(xué)展示設(shè)備包括展示臺(tái)、可移動(dòng)地設(shè)置于展示臺(tái)上的放置部、設(shè)置于展示臺(tái)上的信息處理裝置、設(shè)置于放置部上的質(zhì)量檢測(cè)裝置、通信連接于信息處理裝置的MR設(shè)備和動(dòng)力部。其中質(zhì)量檢測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)消防安全技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種智慧消防電氣火災(zāi)監(jiān)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，其中，包括：獲取電氣參數(shù)；根據(jù)電氣參數(shù)，利用LSTM算法和CNN算法建立火災(zāi)隱患識(shí)別模型，根據(jù)火災(zāi)隱患識(shí)別模型對(duì)電氣設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到運(yùn)行狀態(tài)趨勢(shì)預(yù)測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于多維度分析的船舶安全監(jiān)控智能異常告警系統(tǒng)，涉及航運(yùn)安全監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，包括安全監(jiān)控中心，所述安全監(jiān)控中心通信連接有如下模塊，其中：數(shù)據(jù)采集分析模塊，用于從船舶的各個(gè)傳感器和設(shè)備中收集船舶運(yùn)行數(shù)據(jù)，并進(jìn)行特征分析，提取反映船舶異...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及電纜通道監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于振動(dòng)監(jiān)測(cè)的電纜通道防外破監(jiān)測(cè)方法和系統(tǒng)，方法包括：分別獲取多個(gè)電纜通道路線的多個(gè)檢測(cè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的振動(dòng)數(shù)據(jù)；當(dāng)?shù)谝粰z測(cè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的第一振動(dòng)數(shù)據(jù)滿足第一檢測(cè)條件時(shí)，獲取第一檢測(cè)節(jié)點(diǎn)所屬的第一電纜通道路線內(nèi)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警裝置及方法，本發(fā)明提出以下方案，通過(guò)獲取目標(biāo)區(qū)域的重力場(chǎng)梯度變化率，從所有空腔單元中篩選出多個(gè)候選連通單元，結(jié)合三向壓力傳感器采集的壓力波特征參數(shù)，利用壓力波傳播時(shí)間變異系數(shù)和優(yōu)勢(shì)傳播...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于遠(yuǎn)程監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種含火災(zāi)復(fù)盤(pán)的消防遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)處理模塊、路徑擬合模塊、響應(yīng)分析模塊、狀態(tài)判斷模塊、映射修正模塊；本發(fā)明中通過(guò)獲取火災(zāi)階段空間構(gòu)型參數(shù)和時(shí)間序列記錄，提供了更多維的火災(zāi)時(shí)空信息，標(biāo)注火災(zāi)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種車(chē)輛日志上報(bào)方法、系統(tǒng)、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括：通過(guò)電子控制單元中設(shè)置的與該電子控制單元中設(shè)置的多個(gè)軟件組件通信連接的日志代理服務(wù)模塊接收各軟件組件發(fā)送的填充有車(chē)輛健康報(bào)告日志的全局結(jié)構(gòu)體變量，并從全局結(jié)構(gòu)體...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于人臉識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，為解決傳統(tǒng)技術(shù)中光照補(bǔ)償效果有限，導(dǎo)致無(wú)法正確識(shí)別學(xué)生，進(jìn)而造成考勤數(shù)據(jù)存在偏差的問(wèn)題，公開(kāi)了一種基于人臉識(shí)別的考勤方法及裝置，本發(fā)明將人臉光照模型應(yīng)用至光照補(bǔ)償中，即基于該模型來(lái)確定出人臉圖像中各像素點(diǎn)的光照濾...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于機(jī)器視覺(jué)及云計(jì)算的無(wú)人商店顧客行為檢測(cè)系統(tǒng)，涉及圖像數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，包括：需求預(yù)測(cè)模塊，用于基于無(wú)人商店的歷史客流量和客流量影響信息，預(yù)測(cè)未來(lái)客流量；資源調(diào)整模塊，用于基于未來(lái)客流量，分配邊緣計(jì)算資源和云計(jì)算資源；信息采集模塊，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于擴(kuò)散變壓器先驗(yàn)的三維人體姿態(tài)估計(jì)方法及系統(tǒng)，屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域。本發(fā)明利用預(yù)訓(xùn)練的動(dòng)作?擴(kuò)散Transformer模型所學(xué)習(xí)到的人體運(yùn)動(dòng)分布作為先驗(yàn)知識(shí)，以約束世界坐標(biāo)系下的人體姿態(tài)估計(jì)結(jié)果，使得在不需要三維真實(shí)標(biāo)注監(jiān)督...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于跨模態(tài)特征融合的開(kāi)放詞匯目標(biāo)檢測(cè)方法及裝置，在模型的多個(gè)階段中添加深度特征融合方法，實(shí)現(xiàn)圖片與文本特征信息之間的交互功能，學(xué)習(xí)高質(zhì)量的語(yǔ)言感知視覺(jué)表征和實(shí)現(xiàn)卓越的遷移學(xué)習(xí)性能，以增強(qiáng)開(kāi)放詞匯目標(biāo)檢測(cè)模型的泛化能力，從而提高模型對(duì)于未...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體的是一種建設(shè)工程施工合同要素提取方法與裝置，包括：以合同樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)目錄映射，將映射后處于同一表達(dá)形式下的合同樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行要素提取，得到多個(gè)基礎(chǔ)要素；建立各基礎(chǔ)要素之間的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，以基礎(chǔ)要素之間的連接...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種遙感場(chǎng)景圖引導(dǎo)的語(yǔ)義信息推理方法，可應(yīng)用于遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：對(duì)遙感圖像進(jìn)行分割，生成場(chǎng)景分割圖；執(zhí)行目標(biāo)檢測(cè)，生成圖像塊集合；對(duì)圖像全局特征及圖像塊集合進(jìn)行細(xì)粒度解析，生成場(chǎng)景描述文本；進(jìn)行語(yǔ)法解析，提取物體...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像分析的技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于圖像處理的禽蛋智能分揀方法，解決對(duì)禽蛋的自動(dòng)化分級(jí)準(zhǔn)確性較差的技術(shù)問(wèn)題，包括以下步驟：S1，采集禽蛋的三路圖像數(shù)據(jù)；S2，重構(gòu)禽蛋的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，提取裂紋或形變?nèi)毕莸牧炕瘞缀翁卣鳎籗3，提取潔凈...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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