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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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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)明提供一種基于特征識別的整車點云風(fēng)阻系數(shù)集成預(yù)測方法及系統(tǒng)，涉及風(fēng)阻系數(shù)預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，具體包括獲取整車模型的點云數(shù)據(jù)，對所述點云數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；構(gòu)建分類網(wǎng)絡(luò)模型，將預(yù)處理后的所述點云數(shù)據(jù)輸入至所述分類網(wǎng)絡(luò)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(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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								      本申請涉及植物散布算法領(lǐng)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(gòu)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(shè)備部件級3D實例分割方法及相關(guān)裝置，方法包括：對變電站設(shè)備進行數(shù)據(jù)采集得到傾斜影像數(shù)據(jù)，對所述傾斜影像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理得到預(yù)處理后的點云數(shù)據(jù)，對預(yù)處理后的點云數(shù)據(jù)進行點云網(wǎng)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(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，尤其為一種電表用電數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，接著對原始數(shù)據(jù)進行多模態(tài)預(yù)處理；之后構(gòu)建動態(tài)特征矩陣，涵蓋時域、頻域和負(fù)荷突變特征；利用CNN?LSTM混合模型，經(jīng)擴張卷積、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種可自主學(xué)習(xí)的航天器智能化設(shè)計方法與系統(tǒng)，屬于航天器設(shè)計與仿真技術(shù)領(lǐng)域，解決了航天器設(shè)計中自然語言需求模糊難處理、指令生成易歧義、仿真與設(shè)計銜接不暢、設(shè)計方案缺乏有效迭代優(yōu)化機制以及傳統(tǒng)設(shè)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(xùn)練采樣方法、海報生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及金融科技領(lǐng)域、醫(yī)療健康領(lǐng)域及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取樣本集中各個樣本的難度分?jǐn)?shù)；按照樣本的難度分?jǐn)?shù)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(xùn)練樣本。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于動態(tài)語義引導(dǎo)與自適應(yīng)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(xùn)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(diào)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(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于K8s的智能化AI平臺資源管理與調(diào)度系統(tǒng)，包括動態(tài)資源預(yù)測模塊、K8s集群管理與資源調(diào)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(yù)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(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于機器視覺和人工智能的遠(yuǎn)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(shù)據(jù)與三維振動頻譜數(shù)據(jù)，形成多模態(tài)傳感數(shù)據(jù)集；對數(shù)據(jù)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(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)明公開了一種基于仿真聲振信號驅(qū)動的軸承故障診斷方法，屬于機械設(shè)備故障診斷技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明利用仿真方式獲得軸承故障樣本數(shù)據(jù)，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(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)明提出了基于知識圖譜的應(yīng)急決策輔助系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集與處理模塊、知識圖譜構(gòu)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(xué)習(xí)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(shù)融合與模塊化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于知識圖譜的圖像分割方法，包括獲取待分割目標(biāo)圖像；構(gòu)建改進Mask RCNN模型，改進Mask RCNN模型包括：構(gòu)建知識圖譜損失函數(shù)，利用知識圖譜損失函數(shù)、分類損失函數(shù)、回歸框損失函數(shù)和mask損...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于生成式人工智能電子政務(wù)服務(wù)方法及裝置，屬于政務(wù)服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明要解決的技術(shù)問題為如何實現(xiàn)政務(wù)服務(wù)智能化，為公眾提供更加便捷高效的政務(wù)服務(wù)體驗，采用的技術(shù)方案為：構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)基座：通過敏感語義識別引擎對證照及政務(wù)文本進行...
								
            
							
            
							
						
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