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                  		計算;推算;計數設備的制造及其應用技術
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發明公開了一種基于深度學習的變電站設備狀態監測與智能故障預警方法，S1.得到預處理后的多源狀態數據集；S2.生成高維度設備狀態特征矩陣；S3.故障敏感深度置信網絡模型，形成初步故障狀態識別結果；S4.獲得經過優化的敏感深度置信網絡模型；S...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于動態可視數據的電能質量評估方法及系統，涉及配電網電能評估技術領域，包括：通過多模態傳感器網絡采集電氣運行數據、環境參數及負荷特性數據，經時空對齊生成動態可視數據集。利用小波變換提取電壓暫降特征，結合LSTM挖掘諧波時序特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及數據融合技術領域，尤其涉及一種基于數據融合的配電設備全壽命周期管理系統及方法。該方法包括以下步驟：獲取多模態實時傳感數據及設備管理日志，并進行預語義提取與編碼壓縮，得到邊緣語義片段；利用設備管理日志分析配電設備拓撲結構，并利用配電...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供了一種列生成多車型路徑規劃方法、系統、設備及介質，涉及車倆路徑規劃技術領域，該方法包括：步驟S1：構筑數據標注，將所述構筑數據標注問題轉化為混合整數規劃問題；步驟S2：通過每一次迭代求解所述混合整數規劃問題，為數據進行標注，進行神...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請提供一種建筑施工監測方法，包括：獲取施工現場的多視角視頻圖像數據，采用圖像拼接算法對所述多視角視頻圖像數據進行融合處理，得到施工現場全景三維場景模型；獲取所述全景三維場景模型中的圖像幀，采用預先訓練的工種識別模型對所述圖像幀進行分析，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及一種建材礦山開采生命周期過程碳排放的改善潛力量化方法，包括：構建覆蓋開采、運輸、加工及修復的全生命周期碳足跡數字化模型，集成數字孿生與BIM技術動態關聯碳排放因子庫；通過蒙特卡洛模擬與回歸分析識別關鍵碳排放影響因子；建立多目標優化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種多源數據資源關鍵信息挖掘方法及系統，包括：獲取各形式類型的多源數據，并預處理；根據數據類型進行劃分；對文字類數據進行詞頻統計及詞語關聯性分析，對數字類數據通過上下文語義關聯提取其數值含義；基于各數據類型關鍵信息數據集構建跨模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供了一種基于智能算法的織機聯網數據采集與分析方法及系統，涉及數據處理技術領域，包括：構建多源傳感器網絡，進而采集振動數據、溫度數據以及轉速數據；基于量子噪聲輔助數據采集算法，增強振動數據、溫度數據以及轉速數據的微觀特征；建立邊緣計算...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請提供一種占據柵格感知方法及電子設備，該方法獲取當前時刻的多視角圖像，進而根據多視角圖像、各初始化體素向量與對應的體素向量查詢特征、以及上一時刻的各最終體素向量的占據概率，選取部分初始化體素向量與上一時刻的部分最終體素向量，作為當前時刻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及工業生產檢測技術領域，公開了一種基于AI的工業生產過程視覺檢測系統及方法。系統包括圖像采集模塊，采集含可見光與紅外波段信息的生產線實時圖像數據；缺陷檢測模塊，用改進型殘差網絡提取多層級特征生成缺陷概率分布圖；動態調整模塊，通過深度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請提供一種應用預測模型的智能廣告內容推薦方法及系統，首先獲取目標用戶在廣告交互場景下的歷史交互數據集合，其含多個由用戶標識符等組成的廣告交互序列，接著對該歷史交互數據集合執行跨維度特征融合處理，生成組合行為特征集合和廣告內容關聯特征集合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供了一種基于對比學習的視頻異常檢測模型的訓練方法及裝置、視頻異常檢測方法及裝置，可以應用于深度強化學習技術領域。該訓練方法包括：將樣本視頻輸入到特征提取模塊，得到樣本視頻特征；將樣本視頻特征輸入到重建模塊，得到重建樣本視頻，并基于重...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于混合Mamba注意力分割模型的混凝土裂縫檢測方法，包括1）獲取原始圖像并對圖像進行預處理，劃分數據集；2）構建MA?UNet模型，采用編碼器?解碼器對稱結構，編碼器通過卷積與池化提取特征，解碼器通過轉置卷積上采樣恢復分辨...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了基于多向時頻卷積注意力與VM?UNet的EEG到三維fMRI體積生成方法，包括S1、對輸入的EEG信號進行預處理，構建三維張量形式的EEG輸入樣本，將EEG和fMRI數據進行歸一化處理；S2、利用EEG譜圖投影模塊，將EEG輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明為一種變工況多階段的深海耐壓艙疲勞裂紋擴展預測方法，涉及深海耐壓艙疲勞檢測技術領域，建立深海耐壓艙的整機有限元模型，并對薄弱環節分析，進行精細建模；建立應力強度因子—高斯過程代理模型；基于動態貝葉斯best?worst網絡模型，進行深...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及水下圖像增強技術領域，提供一種基于多顏色空間耦合的深水圖像增強方法，包括在RGB顏色空間基于像素平均值確定最優通道、中度衰減通道和重度衰減通道，對最優通道進行非對稱直方圖裁剪預校正，并設計損失函數通過迭代補償使衰減通道逼近最優通道...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了緊湊中心與精確對齊遞進優化的跨模態三維模型檢索方法，屬于三維模型檢索技術領域。針對現有跨模態三維模型檢索中存在的多模態信息利用不足、特征表達不充分以及模態間對齊精度低等問題，本發明通過一種緊湊中心與精確對齊遞進優化的檢索框架，有...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及自動駕駛技術領域，特別涉及一種自動駕駛圖像數據語義分割方法。包括：獲取自動駕駛場景下當前時刻的圖像數據和對應事件數據；對事件數據進行體素化預處理；以編碼器的三個輕量化脈沖特征融合模塊，自適應地跨模態融合圖像數據和事件數據；以脈沖t...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明屬于車輛協同感知技術領域，公開一種基于聯邦學習與車路云協同的自動駕駛汽車環境感知方法，具體包括以下步驟：構建包括車端、路端和云端的車路云一體化網絡架構，車路云一體化網絡架構用于車端、路端及云端之間的通信傳輸，車端和路端用于采集并獲取周...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明屬于圖像處理領域，公開了一種基于多模態數據動態融合的農田遮擋作物識別方法，包括：獲取RGB圖像和深度圖像；通過跨模態動態融合模塊融合RGB圖像和深度圖像，提取融合圖像的第一圖像特征和第二圖像特征，自適應融合第一圖像特征和第二圖像特征，...
								
            
							
            
							
						
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