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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)范文本知識圖譜構(gòu)建方法，在命名實體識別任務(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。基于凈化鄰居集構(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別的燈具LED自動識別與色度檢測系統(tǒng)和方法，屬于視覺識別技術(shù)領(lǐng)域。包括：圖像采集模塊、圖像預(yù)處理模塊、LED自動識別模塊、色度檢測模塊和結(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)合的方式實現(xiàn)LED自動定位，...
								
            
							
            
							
						
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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)對肺部CT圖像感染區(qū)域分割不準(zhǔn)確的問題。其實現(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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								      本申請涉及智能駕駛技術(shù)領(lǐng)域，公開一種用于車載場景的用戶服務(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)記體系對用戶意圖進(jìn)行關(guān)聯(lián)標(biāo)注，向量化后存儲至向量數(shù)據(jù)庫；捕獲用戶實時行為數(shù)據(jù)生成實時行為向量；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(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)實驗管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種基于YOLOv11的實驗桌面物品自動化管理改進(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(fā)明提出了一種基于圖像識別的砌體結(jié)構(gòu)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(biāo)識物進(jìn)行識別，利用OpenCV通過標(biāo)識物對圖像進(jìn)行視角矯正并測算目標(biāo)的實際尺寸，使用MobileViTV3模型按房屋層數(shù)對圖像進(jìn)行分類，實...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于故障警示及排除校驗的FMS生產(chǎn)線倉庫系統(tǒng)的控制方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括：獲取物料屬性信息，采用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類模型對物料進(jìn)行分類識別，生成物料唯一標(biāo)識碼并與電子標(biāo)簽綁定，建立物料實時追蹤體系；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測交通流的預(yù)應(yīng)力混凝土連續(xù)箱梁橋時變可靠度評估方法，包括：根據(jù)橋梁結(jié)構(gòu)設(shè)計圖紙，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(zhì)。其中，生物類別檢測方法應(yīng)用于檢測終端，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生成方法，步驟1，對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AM?YOL...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)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(biāo)檢測技術(shù)領(lǐng)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(jìn)行預(yù)處理；構(gòu)建鉛基堆SGTR事故模擬實驗氣泡圖像數(shù)據(jù)集；在傳統(tǒng)yolo...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種目標(biāo)檢測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，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(jìn)行特征提取，和融合，得到候選區(qū)域和候選區(qū)域?qū)?yīng)的特征向量V_raw；分別對候選區(qū)域?qū)?yīng)的特征向量V_raw和文本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于但不限于狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種多特征融合的功率場效應(yīng)管在線狀態(tài)監(jiān)測與評估方法及系統(tǒng)，通過選擇適當(dāng)?shù)睦匣盘柌⒂嬎闫涮卣鳎岳斫馄骷匣瘷C(jī)理。然后，使用互信息相關(guān)系數(shù)算法篩選出與壽命序列強(qiáng)相關(guān)的有效特征信息。接下來，利用KP...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種結(jié)合空譜域自適應(yīng)與集成學(xué)習(xí)的高光譜圖像分類方法，屬于圖像分類技術(shù)領(lǐng)域。該方法依次執(zhí)行輸入源域中有標(biāo)記數(shù)據(jù)、目標(biāo)域中無標(biāo)記數(shù)據(jù)和少量有標(biāo)記數(shù)據(jù)，通過空譜注意力模型對源域和目標(biāo)域進(jìn)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(fā)明涉及一種基于計算機(jī)視覺的挖掘機(jī)與人碰撞事故預(yù)警方法及系統(tǒng)。本發(fā)明首先通過目標(biāo)檢測、2D關(guān)鍵點檢測、3D姿勢識別等計算機(jī)視覺算法，對施工現(xiàn)場視頻流進(jìn)行工人和挖掘機(jī)的3D骨架識別；其次，基于挖掘機(jī)3D骨架在工作狀態(tài)下的3D運(yùn)動姿態(tài)，劃定出...
								
            
							
            
							
						
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