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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		計(jì)算;推算;計(jì)數(shù)設(shè)備的制造及其應(yīng)用技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本申請(qǐng)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(píng)估風(fēng)電場(chǎng)的發(fā)電量，該模型可高效且準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)風(fēng)機(jī)尾流區(qū)的風(fēng)速虧損和附加湍流強(qiáng)度，同時(shí)本申請(qǐng)采用菱形約束策略表示風(fēng)機(jī)間距約束...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開一種應(yīng)用于零售場(chǎng)景下的標(biāo)注數(shù)據(jù)擴(kuò)充方法、平臺(tái)及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。本申請(qǐng)?jiān)诟鱾€(gè)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?？蛻舳耸褂帽镜貥?biāo)注數(shù)據(jù)、本地條件標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種三維顆粒的分割方法、裝置以及計(jì)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(gè)顆粒...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及AI數(shù)字人交互技術(shù)領(lǐng)域，具體公開一種數(shù)字人AI導(dǎo)游助理的個(gè)性化交互與場(chǎng)景適配系統(tǒng)，包括獲取同一時(shí)刻用戶畫像多模態(tài)數(shù)據(jù)，并分別對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)提取特征，對(duì)提取的特征進(jìn)行多模態(tài)特征融合，生成融合特征；基于融合特征生成意圖類別和情感狀態(tài)；基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了一種配電導(dǎo)線的缺陷檢測(cè)方法、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備，包括：將原始導(dǎo)線圖像輸入至基于去噪擴(kuò)散隱式的密度集導(dǎo)線分割模型中，得到目標(biāo)導(dǎo)線分割圖像，并將目標(biāo)導(dǎo)線分割圖像輸入至預(yù)設(shè)導(dǎo)線缺陷檢測(cè)模型中，得到導(dǎo)線缺陷檢測(cè)結(jié)果；即通過引入基于去噪...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于字詞多粒度特征增強(qiáng)算法的施工規(guī)范文本知識(shí)圖譜構(gòu)建方法，在命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)中，引入BERT預(yù)訓(xùn)練語言模型作為嵌入層，獲取字粒度與詞粒度向量表示，在解決了一詞多義問題的同時(shí)提高專業(yè)詞在句中重要性，將其與BiLSTM?Atte...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，具體涉及一種相機(jī)協(xié)同的跨模態(tài)無監(jiān)督可見光紅外行人重識(shí)別方法。本發(fā)明提出了一種相機(jī)協(xié)同的跨模態(tài)無監(jiān)督可見光紅外行人重識(shí)別方法，通過區(qū)分同相機(jī)和跨相機(jī)鄰居關(guān)系，有效抑制了由拍攝視角差異導(dǎo)致的特征干擾?；趦艋従蛹瘶?gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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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(dòng)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(shí)別故障傳播路徑。同時(shí)，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(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI的在線教學(xué)管理方法及系統(tǒng)，涉及教學(xué)管理技術(shù)領(lǐng)域；獲取目標(biāo)用戶的圖像數(shù)據(jù)集，對(duì)圖像數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行強(qiáng)化得到目標(biāo)圖像集；目標(biāo)圖像集中包含多個(gè)目標(biāo)圖像；根據(jù)目標(biāo)圖像集中的目標(biāo)圖像進(jìn)行三維構(gòu)建得到結(jié)構(gòu)特征，對(duì)目標(biāo)圖像集中的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于視覺識(shí)別的燈具LED自動(dòng)識(shí)別與色度檢測(cè)系統(tǒng)和方法，屬于視覺識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。包括：圖像采集模塊、圖像預(yù)處理模塊、LED自動(dòng)識(shí)別模塊、色度檢測(cè)模塊和結(jié)果輸出與判定模塊。采用傳統(tǒng)圖像處理和深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的方式實(shí)現(xiàn)LED自動(dòng)定位，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種全局?局部特征關(guān)聯(lián)融合肺部CT圖像分割方法，主要解決現(xiàn)有技術(shù)對(duì)肺部CT圖像感染區(qū)域分割不準(zhǔn)確的問題。其實(shí)現(xiàn)方案為：建立由Transformer層組成的編碼器；建立由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成的編碼器；建立由Transformer層組成...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及智能駕駛技術(shù)領(lǐng)域，公開一種用于車載場(chǎng)景的用戶服務(wù)推薦方法，包括：采集用戶用車行為數(shù)據(jù)，通過多維度標(biāo)記體系對(duì)用戶意圖進(jìn)行關(guān)聯(lián)標(biāo)注，向量化后存儲(chǔ)至向量數(shù)據(jù)庫；捕獲用戶實(shí)時(shí)行為數(shù)據(jù)生成實(shí)時(shí)行為向量；基于所述向量數(shù)據(jù)庫，通過混合檢索策略生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于剛彈韌理念的沿海港口岸線資源規(guī)劃利用方法，包括：對(duì)港口岸線的資源稟賦數(shù)據(jù)進(jìn)行采集與預(yù)處理，建立岸線空間屬性數(shù)據(jù)庫；通過多源空間數(shù)據(jù)集成與GIS空間分析技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，進(jìn)行剛性約束管控；結(jié)合臨港產(chǎn)業(yè)需求和城市生活協(xié)調(diào)度，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于無人機(jī)跨攝像頭目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng)及方法，涉及圖像關(guān)聯(lián)模型技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明無人機(jī)輔助標(biāo)定模塊通過包括無人機(jī)攝像頭在內(nèi)的多個(gè)攝像頭采集視頻，并提取視頻得到多個(gè)攝像頭視角的圖像中各個(gè)目標(biāo)的像素坐標(biāo)；提取無人機(jī)圖像與GIS地圖中的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及教學(xué)實(shí)驗(yàn)管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種基于YOLOv11的實(shí)驗(yàn)桌面物品自動(dòng)化管理改進(jìn)方法，包括：將多層感知機(jī)與通道注意力機(jī)制相結(jié)合，添加在YOLOv11的backbone中的每個(gè)C3K2模塊后，以提升模型對(duì)長(zhǎng)距離依賴和局部上下文的建模能...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于圖像識(shí)別的砌體結(jié)構(gòu)抗震性能快速評(píng)估方法，包括以下步驟：對(duì)圖像中的房屋輪廓、洞口和標(biāo)識(shí)物進(jìn)行識(shí)別，利用OpenCV通過標(biāo)識(shí)物對(duì)圖像進(jìn)行視角矯正并測(cè)算目標(biāo)的實(shí)際尺寸，使用MobileViTV3模型按房屋層數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行分類，實(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于故障警示及排除校驗(yàn)的FMS生產(chǎn)線倉庫系統(tǒng)的控制方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：獲取物料屬性信息，采用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類模型對(duì)物料進(jìn)行分類識(shí)別，生成物料唯一標(biāo)識(shí)碼并與電子標(biāo)簽綁定，建立物料實(shí)時(shí)追蹤體系；構(gòu)建基于多目標(biāo)優(yōu)化的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于實(shí)測(cè)交通流的預(yù)應(yīng)力混凝土連續(xù)箱梁橋時(shí)變可靠度評(píng)估方法，包括：根據(jù)橋梁結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)圖紙，建立預(yù)應(yīng)力混凝土連續(xù)箱梁橋的有限元模型，計(jì)算并定義縱橋向各截面的截面屬性；確定橋梁結(jié)構(gòu)最不利截面位置；通過構(gòu)建好的退化模型計(jì)算最不利截面的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例至少提供一種生物類別檢測(cè)方法、裝置、檢測(cè)終端及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中，生物類別檢測(cè)方法應(yīng)用于檢測(cè)終端，包括：基于采集的紅外熱圖像，確定環(huán)境中目標(biāo)生物的待選類別，并確定所述目標(biāo)生物在紅外熱圖像中的第一位置范圍和生物熱分布圖像；根據(jù)第一位置...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了農(nóng)業(yè)遙感與深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)的一種多模態(tài)特征數(shù)據(jù)融合的小麥氮素處方圖自動(dòng)生成方法，步驟1，對(duì)AM?YOLOv7網(wǎng)絡(luò)模型中的主干特征提取網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化；步驟2，對(duì)AM?YOLOv7網(wǎng)絡(luò)模型中的激活函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化；步驟3，對(duì)AM?YOL...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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