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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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								      本申請適用于圖像質量評價技術領域，提供一種無參考圖像質量評價方法、裝置及計算機設備，包括：通過離散小波變換對目標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)計特征轉換為結構化的編碼頻率特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于多維度數據和動態(tài)修正的儲能碳資產管理方法，涉及動能儲能技術領域。該方法具體包括：對于任意儲能系統(tǒng)，實時獲取儲能項目參數、碳市場數據和綠證市場數據；構建包含碳配額價值、綠證交易收益及儲能設備凈值的綜合碳資產價值模型；將實時獲取儲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于特征識別的整車點云風阻系數集成預測方法及系統(tǒng)，涉及風阻系數預測技術領域，具體包括獲取整車模型的點云數據，對所述點云數據進行預處理；構建分類網絡模型，將預處理后的所述點云數據輸入至所述分類網絡模型中進行車型分類，并輸出車型類...
								
            
							
            
							
						
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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圖像通過數據增強生成樣本對，利用監(jiān)督對比學習方法優(yōu)化嵌入空間，使同類樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請為人工智能技術的強化學習技術領域，本申請?zhí)峁┝艘环N基于強化學習的視頻分類方法、裝置和計算機設備，其中，方法包括：獲取待分類視頻的當前視頻幀和視覺關注點；將當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：響應于向應用程序中運行的虛擬角色提問的提問信息，確定提問信息對應的意圖；判斷提問信息對應的意圖是否為預設意圖，并在提問信息對應的意圖為預設意圖的情況下，觸發(fā)所述應用程序獲取與預設意圖匹...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向農村金融的LSTM?自編碼器混合風險預警方法，具體涉及風險預測技術領域；是通過利用農業(yè)生產周期與農村政策周期信息，提取農村金融風險事件歷史序列特征，形成農業(yè)政策漂移特征集；通過構建多窗口分層長短期記憶網絡子網絡，實現(xiàn)多尺...
								
            
							
            
							
						
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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探測方法及裝置，包括：構建用于訓練的目標探測數據集；運用區(qū)域檢測和目標中心點回歸，對圖像進行分析，提取目標的中心點坐標；將中心點作為提示，輸入分割模型得到目標的初始分割掩膜。借助視覺語言大模型對初始分...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及植物散布算法領域，尤其涉及一種基于散布算法的植物選種和群落智能生成方法，通過智能場地分割與植物組團智能生成構建植物觀景坪，確定場地觀賞面，并通過觀賞面自動生成植物排布，通過植物散布算法確定植物散布位置，確定植物散布位置后確定植物選...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向變電站場景設備部件級3D實例分割方法及相關裝置，方法包括：對變電站設備進行數據采集得到傾斜影像數據，對所述傾斜影像數據進行預處理得到預處理后的點云數據，對預處理后的點云數據進行點云網格劃分；將劃分后的點云輸入至球面遞進分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及用電數據分析技術領域，尤其為一種電表用電數據分析方法及系統(tǒng)，該方法采集電壓波形、電流諧波等多源電表數據，接著對原始數據進行多模態(tài)預處理；之后構建動態(tài)特征矩陣，涵蓋時域、頻域和負荷突變特征；利用CNN?LSTM混合模型，經擴張卷積、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種可自主學習的航天器智能化設計方法與系統(tǒng)，屬于航天器設計與仿真技術領域，解決了航天器設計中自然語言需求模糊難處理、指令生成易歧義、仿真與設計銜接不暢、設計方案缺乏有效迭代優(yōu)化機制以及傳統(tǒng)設計效率低等問題。本發(fā)明先接收自然語言需...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種模型訓練采樣方法、海報生成方法、裝置、設備及介質，涉及金融科技領域、醫(yī)療健康領域及人工智能技術領域，包括：獲取樣本集中各個樣本的難度分數；按照樣本的難度分數將樣本集劃分為挑戰(zhàn)區(qū)以及多樣性區(qū)；從挑戰(zhàn)區(qū)以及多樣性區(qū)中采集訓練樣本。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于動態(tài)語義引導與自適應擴散建模的跨域微表情識別方法，將微表情識別序列的起始幀與峰值幀輸入至訓練后的跨域微表情模型實現(xiàn)微表情的識別；包括：A、通過運動描述子提取模塊提取微表情的運動描述特征；B、通過噪聲調度模塊定義隨時間步演化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于資源管理與調度技術領域，具體涉及一種基于K8s的智能化AI平臺資源管理與調度系統(tǒng)，包括動態(tài)資源預測模塊、K8s集群管理與資源調度模塊、資源監(jiān)測與分析模塊、資源隔離與共享模塊、算力資源分配模塊、安全增強型鏡像倉庫和推理預警系統(tǒng)，通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工業(yè)智能監(jiān)測技術領域，具體涉及基于機器視覺和人工智能的遠程在線監(jiān)測方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：利用邊緣計算節(jié)點同步采集可見光視頻流、紅外熱成像數據與三維振動頻譜數據，形成多模態(tài)傳感數據集；對數據集進行跨域特征對齊處理，生成時空同步的...
								
            
							
            
							
						
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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交互行為保留監(jiān)控視頻濃縮方法，屬于視頻濃縮技術領域，主要包含以下步驟：通過高斯混合模型MOG2，結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架構的深度學...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于仿真聲振信號驅動的軸承故障診斷方法，屬于機械設備故障診斷技術領域。本發(fā)明利用仿真方式獲得軸承故障樣本數據，大量減少了對大型軸承的故障樣本實驗，極大降低軸承故障樣本獲取成本；在保留采集的實際信號特征頻率的情況下大幅提升信號...
								
            
							
            
							
						
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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)技術領域。該基于教育場景的視頻語義情感識別系統(tǒng)，包括：數據預處理與增強模塊、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、上課質量評價...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了基于知識圖譜的應急決策輔助系統(tǒng)，包括：數據采集與處理模塊、知識圖譜構建與推理模塊、信息檢索與生成模塊、多層次推理與思維鏈提示模塊、多智能體協(xié)作與博弈優(yōu)化模塊和增量學習與動態(tài)知識更新模塊、區(qū)塊鏈信任保障模塊，通過多技術融合與模塊化...
								
            
							
            
							
						
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