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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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								      本發明提供了一種基于字詞多粒度特征增強算法的施工規范文本知識圖譜構建方法，在命名實體識別任務中，引入BERT預訓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提高專業詞在句中重要性，將其與BiLSTM?Atte...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明屬于計算機視覺領域，具體涉及一種相機協同的跨模態無監督可見光紅外行人重識別方法。本發明提出了一種相機協同的跨模態無監督可見光紅外行人重識別方法，通過區分同相機和跨相機鄰居關系，有效抑制了由拍攝視角差異導致的特征干擾?；趦艋従蛹瘶嫿?..
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供基于深度強化學習的微電網故障診斷與動態恢復方法，本發明通過圖注意力機制聚焦關鍵節點多模態特征，利用多層圖注意力層提取故障特征，捕捉微電網節點空間依賴關系以識別故障傳播路徑。同時，借助門控循環單元融合空間特征與歷史多模態數據，構建時...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于AI的在線教學管理方法及系統，涉及教學管理技術領域；獲取目標用戶的圖像數據集，對圖像數據集中的圖像進行強化得到目標圖像集；目標圖像集中包含多個目標圖像；根據目標圖像集中的目標圖像進行三維構建得到結構特征，對目標圖像集中的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供了一種基于視覺識別的燈具LED自動識別與色度檢測系統和方法，屬于視覺識別技術領域。包括：圖像采集模塊、圖像預處理模塊、LED自動識別模塊、色度檢測模塊和結果輸出與判定模塊。采用傳統圖像處理和深度學習相結合的方式實現LED自動定位，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種全局?局部特征關聯融合肺部CT圖像分割方法，主要解決現有技術對肺部CT圖像感染區域分割不準確的問題。其實現方案為：建立由Transformer層組成的編碼器；建立由卷積神經網絡組成的編碼器；建立由Transformer層組成...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及智能駕駛技術領域，公開一種用于車載場景的用戶服務推薦方法，包括：采集用戶用車行為數據，通過多維度標記體系對用戶意圖進行關聯標注，向量化后存儲至向量數據庫；捕獲用戶實時行為數據生成實時行為向量；基于所述向量數據庫，通過混合檢索策略生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于剛彈韌理念的沿海港口岸線資源規劃利用方法，包括：對港口岸線的資源稟賦數據進行采集與預處理，建立岸線空間屬性數據庫；通過多源空間數據集成與GIS空間分析技術進行數據分析，進行剛性約束管控；結合臨港產業需求和城市生活協調度，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開一種基于無人機跨攝像頭目標檢測與跟蹤系統及方法，涉及圖像關聯模型技術領域。本發明無人機輔助標定模塊通過包括無人機攝像頭在內的多個攝像頭采集視頻，并提取視頻得到多個攝像頭視角的圖像中各個目標的像素坐標；提取無人機圖像與GIS地圖中的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及教學實驗管理技術領域，尤其是一種基于YOLOv11的實驗桌面物品自動化管理改進方法，包括：將多層感知機與通道注意力機制相結合，添加在YOLOv11的backbone中的每個C3K2模塊后，以提升模型對長距離依賴和局部上下文的建模能...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提出了一種基于圖像識別的砌體結構抗震性能快速評估方法，包括以下步驟：對圖像中的房屋輪廓、洞口和標識物進行識別，利用OpenCV通過標識物對圖像進行視角矯正并測算目標的實際尺寸，使用MobileViTV3模型按房屋層數對圖像進行分類，實...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請提供一種基于故障警示及排除校驗的FMS生產線倉庫系統的控制方法、裝置、設備及存儲介質，包括：獲取物料屬性信息，采用基于機器學習的分類模型對物料進行分類識別，生成物料唯一標識碼并與電子標簽綁定，建立物料實時追蹤體系；構建基于多目標優化的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于實測交通流的預應力混凝土連續箱梁橋時變可靠度評估方法，包括：根據橋梁結構設計圖紙，建立預應力混凝土連續箱梁橋的有限元模型，計算并定義縱橋向各截面的截面屬性；確定橋梁結構最不利截面位置；通過構建好的退化模型計算最不利截面的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例至少提供一種生物類別檢測方法、裝置、檢測終端及存儲介質。其中，生物類別檢測方法應用于檢測終端，包括：基于采集的紅外熱圖像，確定環境中目標生物的待選類別，并確定所述目標生物在紅外熱圖像中的第一位置范圍和生物熱分布圖像；根據第一位置...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了農業遙感與深度學習技術領域內的一種多模態特征數據融合的小麥氮素處方圖自動生成方法，步驟1，對AM?YOLOv7網絡模型中的主干特征提取網絡進行優化；步驟2，對AM?YOLOv7網絡模型中的激活函數進行優化；步驟3，對AM?YOL...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種用于鉛基堆SGTR事故模擬研究的氣泡識別方法，涉及目標檢測技術領域，包括：搭建可視化的用于鉛基堆SGTR事故模擬實驗平臺，采集事故模擬實驗中的氣泡圖像并進行預處理；構建鉛基堆SGTR事故模擬實驗氣泡圖像數據集；在傳統yolo...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種目標檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質，該方法包括：獲取待檢測圖像信息和文本信息；分別對待檢測圖像信息和文本信息進行特征提取，和融合，得到候選區域和候選區域對應的特征向量V_raw；分別對候選區域對應的特征向量V_raw和文本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明屬于但不限于狀態監測技術領域，尤其涉及一種多特征融合的功率場效應管在線狀態監測與評估方法及系統，通過選擇適當的老化信號并計算其特征，以理解器件老化機理。然后，使用互信息相關系數算法篩選出與壽命序列強相關的有效特征信息。接下來，利用KP...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種結合空譜域自適應與集成學習的高光譜圖像分類方法，屬于圖像分類技術領域。該方法依次執行輸入源域中有標記數據、目標域中無標記數據和少量有標記數據，通過空譜注意力模型對源域和目標域進行特征提取，其中空譜注意力模型引入了大核注意力(...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及一種基于計算機視覺的挖掘機與人碰撞事故預警方法及系統。本發明首先通過目標檢測、2D關鍵點檢測、3D姿勢識別等計算機視覺算法，對施工現場視頻流進行工人和挖掘機的3D骨架識別；其次，基于挖掘機3D骨架在工作狀態下的3D運動姿態，劃定出...
								
            
							
            
							
						
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