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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)明公開了一種基于語義增強與時空約束的多目標(biāo)交互行為保留監(jiān)控視頻濃縮方法，屬于視頻濃縮技術(shù)領(lǐng)域，主要包含以下步驟：通過高斯混合模型MOG2，結(jié)合隨機幀采樣與中值融合策略獲取視頻背景；利用DeepSORT算法和基于CNN+GRU架構(gòu)的深度學(xué)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)及其自動化技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種考慮源荷波動關(guān)聯(lián)性的配網(wǎng)輔助決策方法、系統(tǒng)、介質(zhì)。先采集配網(wǎng)臺區(qū)相關(guān)信息，量化多源異構(gòu)數(shù)據(jù)波動的同步性與滯后性關(guān)聯(lián)規(guī)律，構(gòu)建復(fù)合特征向量及標(biāo)準化風(fēng)險感知數(shù)據(jù)集；基于復(fù)合特征向量定義強化學(xué)習(xí)算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于伯努利分布與混合驅(qū)動法的銑削穩(wěn)定性分析方法，建立銑削動力學(xué)模型構(gòu)造銑削穩(wěn)定性的判斷模型，建立伯努利分布的概率函數(shù)判斷銑削過程的穩(wěn)定性，構(gòu)造修正函數(shù)，建立譜半徑的數(shù)據(jù)驅(qū)動模型，遺傳算法優(yōu)化其它屬性參數(shù)，最終得到優(yōu)化后的屬性...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于圖像質(zhì)量評價技術(shù)領(lǐng)域，提供一種無參考圖像質(zhì)量評價方法、裝置及計算機設(shè)備，包括：通過離散小波變換對目標(biāo)圖像進行多尺度層分解，針對每個子帶提取統(tǒng)計特征；通過尺度頻率雙通路特征編碼，將多尺度多頻段的子帶統(tǒng)計特征轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化的編碼頻率特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的土壤改良措施決策方法及系統(tǒng)。該方法首先獲取目標(biāo)種植場地的土壤狀態(tài)參數(shù)變化數(shù)據(jù)與農(nóng)作物生長數(shù)據(jù)，結(jié)合二者建立土壤改良初步方案。隨后，構(gòu)建多模態(tài)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型，融合分析改良措施實施后的氣候變化特征與土壤改良...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種高空間分辨率光學(xué)遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)地物高精度識別方法，屬于遙感圖像處理領(lǐng)域，包括以下步驟：S1、確定研究區(qū)；S2、研究數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理，進行樣本集訓(xùn)練；S3、生成遙感地物目標(biāo)的Radon?CDT域表征及其特征層；S4、變尺度分割高...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的低階精度結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格穩(wěn)態(tài)流場修正方法。所述方法包括：首先，獲取流場數(shù)據(jù)集并進行預(yù)處理；之后，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建流場修正模型，所述模型包括條件參數(shù)擴展層、多級卷積編碼層、殘差特征融合層、隨機失活正則化層、流場殘差投...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于擴散模型和難樣本挖掘的船舶重識別方法，該方法基于對源域和目標(biāo)域的聚類分析，構(gòu)建源域與目標(biāo)域之間的共享特征域，再利用源域和共享特征域，獲取樣本的背景特征和全局特征，再基于擴散模型的偽標(biāo)簽生成與風(fēng)格對齊方法，生成與目標(biāo)域中原...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于無人機光學(xué)遙感影像的道路病害檢測方法及系統(tǒng)，屬于道路病害檢測領(lǐng)域。為解決現(xiàn)有道路病害檢測方法在小目標(biāo)識別與復(fù)雜背景干擾下特征提取不足的問題。本發(fā)明通過使用CSP?SMAM模塊，模型能夠高效地提取多尺度特征，特別是在復(fù)雜場景...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種自然語言問答方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及語義識別技術(shù)領(lǐng)域，該方法基于命名實體識別模型對用戶問句進行識別，確定關(guān)鍵實體；所述關(guān)鍵實體包括問題中的地名、距離和方位；基于用戶意圖識別模型對所述用戶問句進行文本分類，確定用戶的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于雙重自注意力機制的點云弱監(jiān)督語義分割方法，包括：獲取部分標(biāo)注的三維點云數(shù)據(jù)，點云數(shù)據(jù)包含空間坐標(biāo)信息；通過GNE模塊對點云數(shù)據(jù)的局部坐標(biāo)特征進行編碼，生成具有判別性的局部信息表示；采用DLA模塊計算點云數(shù)據(jù)中點與點之間的特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)影像處理領(lǐng)域，具體涉及融合生成對抗網(wǎng)絡(luò)的間質(zhì)性肺病影像診斷系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)準備模塊獲取胸部CT影像數(shù)據(jù)，進行肺實質(zhì)分割和肺葉分段，預(yù)處理模塊調(diào)整影像層間間距，截取感興趣區(qū)域形成CT數(shù)據(jù)集，HRCT影像增強網(wǎng)絡(luò)模塊以3D條件生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于視覺語言大模型的目標(biāo)探測方法及裝置，包括：構(gòu)建用于訓(xùn)練的目標(biāo)探測數(shù)據(jù)集；運用區(qū)域檢測和目標(biāo)中心點回歸，對圖像進行分析，提取目標(biāo)的中心點坐標(biāo)；將中心點作為提示，輸入分割模型得到目標(biāo)的初始分割掩膜。借助視覺語言大模型對初始分...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種虛擬角色交互方法及裝置，其中，該方法包括：響應(yīng)于向應(yīng)用程序中運行的虛擬角色提問的提問信息，確定提問信息對應(yīng)的意圖；判斷提問信息對應(yīng)的意圖是否為預(yù)設(shè)意圖，并在提問信息對應(yīng)的意圖為預(yù)設(shè)意圖的情況下，觸發(fā)所述應(yīng)用程序獲取與預(yù)設(shè)意圖匹...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向農(nóng)村金融的LSTM?自編碼器混合風(fēng)險預(yù)警方法，具體涉及風(fēng)險預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域；是通過利用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)周期與農(nóng)村政策周期信息，提取農(nóng)村金融風(fēng)險事件歷史序列特征，形成農(nóng)業(yè)政策漂移特征集；通過構(gòu)建多窗口分層長短期記憶網(wǎng)絡(luò)子網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)多尺...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種惡意軟件家族分類方法，包括：基于字節(jié)碼文件和配置文件分別得到RGB圖像；基于所設(shè)計的編碼器對所述RGB圖像進行特征提取，以獲得判別性特征向量；對每個RGB圖像通過數(shù)據(jù)增強生成樣本對，利用監(jiān)督對比學(xué)習(xí)方法優(yōu)化嵌入空間，使同類樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請為人工智能技術(shù)的強化學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，本申請?zhí)峁┝艘环N基于強化學(xué)習(xí)的視頻分類方法、裝置和計算機設(shè)備，其中，方法包括：獲取待分類視頻的當(dāng)前視頻幀和視覺關(guān)注點；將當(dāng)前視頻幀和上一視頻幀的分類得分輸入歸因模型，生成特征圖和第一注意力圖，歸因模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多視圖圖提示學(xué)習(xí)的節(jié)點重要性估計方法，包括步驟：建立圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；引入先驗知識來啟動模型對節(jié)點重要性的學(xué)習(xí)，使得模型生成節(jié)點重要性的粗略分類；整合節(jié)點的結(jié)構(gòu)和語義信息來構(gòu)建節(jié)點視圖提示；構(gòu)造提示圖，并將提示圖集成到原始圖，從提...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于教育場景的視頻語義情感識別系統(tǒng)，本發(fā)明涉及教育系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。該基于教育場景的視頻語義情感識別系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)預(yù)處理與增強模塊、面部與姿勢處理模塊、特征提取與分類模塊、雙模態(tài)融合與識別模塊、狀態(tài)及時域分析模塊、上課質(zhì)量評價...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于物體級無損高斯場的多粒度開放詞匯查詢方法，引入了一種具有全局一致性代碼本的物體級別高斯場，高斯場中的可學(xué)習(xí)語義標(biāo)簽向量渲染回對應(yīng)的物體標(biāo)簽后，通過代碼本建立起該標(biāo)簽和對應(yīng)未壓縮的高維特征之間的直接映射，從而支持任意維度的語...
								
            
							
            
							
						
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