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                  		計算;推算;計數(shù)設(shè)備的制造及其應用技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI的水資源實時預測自適應方法及系統(tǒng)，涉及水資源管理與人工智能技術(shù)交叉應用技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：步驟S1：實時采集多源數(shù)據(jù)并進行預處理，獲得水資源變化時段的綜合信息集，包括氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)、水文監(jiān)測站數(shù)據(jù)、渠系物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于人工智能的企業(yè)碳足跡高效追蹤和計量的系統(tǒng)，涉及環(huán)境保護技術(shù)領(lǐng)域，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，通過物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和傳感器實時采集企業(yè)運營中的能源消耗、物流運輸、廢棄物處理及辦公活動數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)傳輸模塊，采用加密通信協(xié)議和低功耗廣域網(wǎng)技術(shù)傳...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的電力系統(tǒng)異常事件辨識方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，屬于異常事件分類的領(lǐng)域，所述方法為：根據(jù)電力系統(tǒng)的運行狀態(tài)對應的特征值確定發(fā)生異常事件時，獲取所述異常事件的時間，得到異常事件節(jié)點；基于所述異常事件節(jié)點對應的電壓數(shù)據(jù)確定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種多翼離心風機性能優(yōu)化方法。該方法基于wPSO?BP預測模型和NSGA?III?LBWO算法，包括以下步驟：對原型風機進行仿真與分析，并與實驗結(jié)果對比驗證；選取并計算了風機的樣本點；把樣本點作為wPSO?BP預測模型和BP神經(jīng)網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種激波針?零質(zhì)量射流飛行器降阻減熱多目標優(yōu)化方法。本發(fā)明基于KRG，RBF和PRS三種不同代理模型進行近似表征，綜合考慮了插值型和擬合型代理模型之間的優(yōu)缺點，實現(xiàn)了高精度高超聲速飛行器氣動力熱表征；同時，基于擁擠度排序自適應加...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種應用強化學習的風電機組預測性維護決策方法及系統(tǒng)，該方法中首先采集多源數(shù)據(jù)；然后基于多源數(shù)據(jù)構(gòu)建設(shè)備健康指數(shù)，評估設(shè)備當前健康狀態(tài)，并采用深度學習方法預測設(shè)備未來退化趨勢；接著應用PPO算法構(gòu)建維護決策框架，通過狀態(tài)空間、動作...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的電網(wǎng)設(shè)計方案生成方法，屬于電網(wǎng)規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域，包括S1、獲取電網(wǎng)設(shè)計方案的電網(wǎng)描述文本以及電網(wǎng)線路文本；S2、對文本分別進行詞嵌入表示，得到詞向量矩陣；S3、使用并行的兩個引入注意力機制的卷積網(wǎng)絡(luò)對詞向量矩陣提取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于運動無人機視頻計算車輛速度的方法，屬于視頻計算車輛速度方法技術(shù)領(lǐng)域，利用SIFT算子提取視頻幀全局特征點，結(jié)合RANSAC算法計算單應矩陣H，將上一幀圖像投影到當前幀，有效消除了無人機自身運動(如飛行姿態(tài)變化、位移)對車輛速...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及多模態(tài)特征融合與故障傳播分析的風電場診斷方法及系統(tǒng)，屬于風電設(shè)備故障診斷技術(shù)領(lǐng)域；通過無人機群協(xié)同采集風電場設(shè)備的可見光、紅外及LiDAR多模態(tài)數(shù)據(jù)，采用動態(tài)門控機制融合YOLOv5提取的局部特征、Transformer提取的熱力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提出了一種基于小波增強與多尺度特征融合的醫(yī)學圖像分割方法。該方法結(jié)合CNN?Transformer雙分支編碼結(jié)構(gòu)，提出一種多尺度小波融合模塊，從頻域角度出發(fā)，采用Haar小波變換提取圖像高頻子帶以增強邊緣與紋...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于三維目標檢測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于雙源點云增強的三維目標檢測方法，本發(fā)明針對現(xiàn)有三維目標檢測方法在檢測時對點云稀疏處物體檢測精度下降以及點云圖像融合情況下不同模態(tài)數(shù)據(jù)特征對齊難度等物體，設(shè)計了一種基于雙源點云增強的三維目標檢測方...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，特別是基于用戶行為的智能推薦系統(tǒng)。通過獲取系統(tǒng)中的用戶顯式行為數(shù)據(jù)和用戶隱式行為數(shù)據(jù)，獲取系統(tǒng)中用戶的交互深度指標數(shù)據(jù)，利用差分隱私技術(shù)對數(shù)據(jù)中的敏感行為添加噪聲，建立可變時間衰減函數(shù)，使用層次化Transform...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種兩階段參數(shù)自適應優(yōu)化蜂窩肺病灶分割方法、存儲介質(zhì)及設(shè)備，涉及蜂窩肺圖像處理方法技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括如下步驟：圖像預處理：獲取蜂窩肺CT圖像，對CT圖像進行預處理，并采用均值漂移算法優(yōu)化CT圖像的預處理流程；粗分割：使用基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于柔性可變形卷積和注意力機制的紅外場景分類方法，包括：紅外圖像輸入AFDC?IRNet模型，模型輸出紅外圖像所屬的紅外場景分類信息；其中，AFDC?IRNet模型處理過程包括：紅外圖像依次經(jīng)過FDCN1、ReLU1、MAX...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于體育科技技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種搏擊技戰(zhàn)術(shù)分析系統(tǒng)，包括目標檢測和骨骼肌算法模塊、時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動作識別模塊、擊打效果評估模塊、抗干擾機制模塊、視頻處理與數(shù)據(jù)存儲模塊，所述目標檢測和骨骼肌算法模塊包括數(shù)據(jù)準備、模型訓練，所述數(shù)據(jù)準...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種城市軌道交通隧道水淹態(tài)勢預測方法及系統(tǒng)，獲取城市軌道交通隧道的空間幾何參數(shù)，構(gòu)建城市軌道交通隧道的三維數(shù)字化模型，再轉(zhuǎn)化為數(shù)值計算模型，基于數(shù)值方法進行不同進水條件下的城市軌道交通隧道水淹過程的仿真模擬，將模擬的監(jiān)測量形成數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種面部表情識別方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備，方法包括：對面部樣本圖像進行預處理，提取用戶臉部特征點坐標；采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主干獲取局部特征和全局特征；采用交叉注意力模塊1將聚合的全局特征與每個局部特征進行融合，得到增強的局部特征；采用圖卷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像識別相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，具體包括基于圖像識別的密煉機轉(zhuǎn)子缺陷檢測方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，包括：對密煉機轉(zhuǎn)子依振動信號提頻域、時域特征，優(yōu)化圖像配缺陷視覺向量，配置振動信號特征向量，融合后用缺陷分類網(wǎng)絡(luò)評估缺陷，結(jié)果超限則觸發(fā)提醒并聯(lián)動機械...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種小樣本類增量視頻動作識別方法和裝置，屬于計算機視覺領(lǐng)域，所述方法包括：針對每個視頻，通過采用視覺軟提示和時序軟提示，獲取融合空時信息的視頻特征，同時獲取具有先驗知識的視頻特征，并將兩種視頻特征融合，獲取最終的視頻特征；其次，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于記憶?邊緣引導的弱監(jiān)督視頻顯著性目標檢測方法及系統(tǒng)，屬于目標檢測技術(shù)領(lǐng)域。包括：將給定的長視頻序列進行非重疊滑動窗口劃分，提取到連續(xù)的若干個視頻幀，若干個視頻幀輸入至訓練后的記憶邊緣引導網(wǎng)絡(luò)模型實現(xiàn)弱監(jiān)督視頻顯著性目標檢測；輸...
								
            
							
            
							
						
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