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                  		計算;推算;計數(shù)設(shè)備的制造及其應(yīng)用技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明屬于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于生成式人工智能的運(yùn)維數(shù)據(jù)管理平臺，包括：運(yùn)維數(shù)據(jù)存儲單元、交互單元、顯示單元、外場工作效率評估單元、合同運(yùn)維評估單元；本發(fā)明通過生成式模型以及思維鏈的方式對用戶意圖進(jìn)行分析，判斷用戶需求需要通過何...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于農(nóng)產(chǎn)品自動化檢測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)識別方法及系統(tǒng)，該方法同步獲取可見光、結(jié)構(gòu)光反射及高光譜等多模態(tài)圖像；利用結(jié)構(gòu)光相位信息構(gòu)建三維表面模型，并將多源數(shù)據(jù)映射其上形成統(tǒng)一數(shù)據(jù)體；通過跨模態(tài)注意力網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行自適應(yīng)融合，生成深...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電網(wǎng)作業(yè)人員安全風(fēng)險檢測方法及裝置，方法包括：作業(yè)人員不同工作場景內(nèi)的視頻數(shù)據(jù)采集；對輸入的視頻片段提取每幀的2D姿態(tài)特征和每幀的3D姿態(tài)特征，再對2D姿態(tài)特征和3D姿態(tài)特征進(jìn)行融合得到融合姿態(tài)特征；將得到的融合姿態(tài)特征劃分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于多級分解與核密度分位數(shù)的風(fēng)機(jī)功率區(qū)間預(yù)測方法，包括以下步驟：首先，獲取風(fēng)機(jī)功率數(shù)據(jù)集，篩選相關(guān)特征數(shù)據(jù)；對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理并劃分為訓(xùn)練集和測試集，根據(jù)所獲取的數(shù)據(jù)構(gòu)建輸入特征向量。其次，對序列進(jìn)行變分模態(tài)分解，并對關(guān)鍵參數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及遙感圖像處理和計算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于圖重構(gòu)的多尺度GCN和DCN高光譜圖像分類方法，該方法通過動態(tài)光譜特征提取模塊(DSFEM)結(jié)合可變形卷積(DCN)自適應(yīng)捕捉不規(guī)則空間特征，利用多尺度空間?光譜圖卷積模塊(MSSG...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能運(yùn)維管理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于人工智能的數(shù)字化系統(tǒng)工單審核及方法，獲取字段構(gòu)建信息集，提取特征形成向量表，分類識別生成審核結(jié)果并結(jié)構(gòu)化輸出。本發(fā)明，通過對工單中的文本描述與圖像內(nèi)容進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化并融合語義與圖像狀態(tài)特征，提升信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)分析的水利工程智能監(jiān)測方法及系統(tǒng)，涉及水利工程領(lǐng)域，包括：對紙質(zhì)設(shè)計圖紙和運(yùn)行記錄進(jìn)行自動化識別和結(jié)構(gòu)化處理；模擬至少一種工況下的水利工程運(yùn)行狀態(tài)和潛在危險場景；對水利工程的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和故障案例進(jìn)行深度挖掘；對初始...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電力現(xiàn)貨日前市場輔助報價方法，涉及電力系統(tǒng)自動化技術(shù)領(lǐng)域，本方法通過多源數(shù)據(jù)融合預(yù)處理，采集電網(wǎng)運(yùn)行、氣象、市場及碳市場數(shù)據(jù)，經(jīng)時空生成對抗網(wǎng)絡(luò)和自然語言處理模型處理，形成多維數(shù)據(jù)集；利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嵌入電網(wǎng)功率平衡約束進(jìn)行拓...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種預(yù)測誤差的影響因素評估方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)。通過對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)構(gòu)造輸入數(shù)據(jù)集，基于輸入數(shù)據(jù)集，構(gòu)建初始隨機(jī)森林回歸模型。進(jìn)一步，對輸入數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征降維處理，得到目標(biāo)輸入數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電池包結(jié)構(gòu)強(qiáng)度模擬測試方法，涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取測試電池包的多層構(gòu)造參數(shù)，建立電池包的多尺度幾何仿真模型，生成測試電池包的多尺度結(jié)構(gòu)仿真參數(shù)；基于測試電池包的多尺度結(jié)構(gòu)仿真參數(shù)，進(jìn)行測試電池包的跨尺度本構(gòu)關(guān)聯(lián)分析...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于提示學(xué)習(xí)的水電站結(jié)構(gòu)面分析方法、系統(tǒng)及介質(zhì)；涉及工程地質(zhì)技術(shù)領(lǐng)域；采集水電站結(jié)構(gòu)面的多模態(tài)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并對多模態(tài)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；將預(yù)處理后的多模態(tài)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)輸入已構(gòu)建好的結(jié)構(gòu)面分析模型中進(jìn)行歸類和相似度分析；所述結(jié)構(gòu)面分析模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電力電纜耐壓試驗數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng)，包括，輸入單元；數(shù)據(jù)采集模塊；數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊；特征提取模塊；智能分析模塊；數(shù)據(jù)存儲模塊，用于存儲采集到的原始數(shù)據(jù)、預(yù)處理后的數(shù)據(jù)以及智能分析模塊的分析結(jié)果；用戶交互模塊；針對傳統(tǒng)耐壓試驗數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種貨車車廂側(cè)板特征自適應(yīng)識別方法及系統(tǒng)，包含：步驟1：采集車廂側(cè)板的3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)；步驟2：識別車廂側(cè)板的外邊緣特征；步驟3：分割出單個車廂門的點(diǎn)云數(shù)據(jù)；步驟4：在所述單個車廂門的點(diǎn)云數(shù)據(jù)范圍內(nèi)，查找并識別門內(nèi)特征物；本發(fā)明提供...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于全監(jiān)督的視盤萎縮弧圖像分割方法，具體涉及醫(yī)療設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：S1、多尺度特征提取，S2、局部?全局特征增強(qiáng)，S3、自適應(yīng)特征融合，S4、梯度流優(yōu)化，S5、混合損失函數(shù)，S6、數(shù)據(jù)增強(qiáng)與泛化優(yōu)化。本發(fā)明通過PV...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于菱形約束的風(fēng)電機(jī)組布局優(yōu)化方法，使用更高精度的尾流解析模型——Ishihara?Qian尾流模型來評估風(fēng)電場的發(fā)電量，該模型可高效且準(zhǔn)確地預(yù)測風(fēng)機(jī)尾流區(qū)的風(fēng)速虧損和附加湍流強(qiáng)度，同時本申請采用菱形約束策略表示風(fēng)機(jī)間距約束...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于眼動追蹤的疲勞檢測與學(xué)習(xí)內(nèi)容適配系統(tǒng)，屬于生物特征識別技術(shù)、計算機(jī)程序設(shè)計以及內(nèi)容適配算法領(lǐng)域，本發(fā)明通過攝像頭捕捉用戶眼動數(shù)據(jù)，結(jié)合注意力模型判斷疲勞程度，實現(xiàn)學(xué)習(xí)內(nèi)容的自動調(diào)整或休息提醒，以提升用戶的學(xué)習(xí)效率和體驗。
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于多智能體協(xié)作的落地頁合規(guī)性審核方法及裝置，其中該方法包括：獲取多個廣告落地頁數(shù)據(jù)；根據(jù)所述多個廣告落地頁數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)的優(yōu)先級動態(tài)調(diào)整策略得到每個廣告落地頁對應(yīng)的優(yōu)先級分?jǐn)?shù)，以根據(jù)所述優(yōu)先級分?jǐn)?shù)對各個廣告落地頁進(jìn)行審核優(yōu)先級...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的微電網(wǎng)故障診斷與動態(tài)恢復(fù)方法，本發(fā)明通過圖注意力機(jī)制聚焦關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)多模態(tài)特征，利用多層圖注意力層提取故障特征，捕捉微電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)空間依賴關(guān)系以識別故障傳播路徑。同時，借助門控循環(huán)單元融合空間特征與歷史多模態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建時...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開一種應(yīng)用于零售場景下的標(biāo)注數(shù)據(jù)擴(kuò)充方法、平臺及存儲介質(zhì)，屬于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。本申請在各個客戶端根據(jù)本地標(biāo)注數(shù)據(jù)生成本地條件標(biāo)簽并上傳服務(wù)器，服務(wù)器端聚合得到全局共享的條件標(biāo)簽分布信息并分發(fā)回客戶端。客戶端使用本地標(biāo)注數(shù)據(jù)、本地條件標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種三維顆粒的分割方法、裝置以及計算機(jī)程序產(chǎn)品。該分割方法包括：接收三維顆粒的斷層圖像；基于該圖像生成顆粒體素圖；將體素圖轉(zhuǎn)換成由N×3維矩陣表示的點(diǎn)云，N表示點(diǎn)云中的點(diǎn)的數(shù)量；通過多鄰域方式標(biāo)記點(diǎn)云中的連通域，獲得表示多個顆粒...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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