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                  		計(jì)算;推算;計(jì)數(shù)設(shè)備的制造及其應(yīng)用技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明涉及遙感圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于圖重構(gòu)的多尺度GCN和DCN高光譜圖像分類(lèi)方法，該方法通過(guò)動(dòng)態(tài)光譜特征提取模塊(DSFEM)結(jié)合可變形卷積(DCN)自適應(yīng)捕捉不規(guī)則空間特征，利用多尺度空間?光譜圖卷積模塊(MSSG...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能運(yùn)維管理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于人工智能的數(shù)字化系統(tǒng)工單審核及方法，獲取字段構(gòu)建信息集，提取特征形成向量表，分類(lèi)識(shí)別生成審核結(jié)果并結(jié)構(gòu)化輸出。本發(fā)明，通過(guò)對(duì)工單中的文本描述與圖像內(nèi)容進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化并融合語(yǔ)義與圖像狀態(tài)特征，提升信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)據(jù)分析的水利工程智能監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及水利工程領(lǐng)域，包括：對(duì)紙質(zhì)設(shè)計(jì)圖紙和運(yùn)行記錄進(jìn)行自動(dòng)化識(shí)別和結(jié)構(gòu)化處理；模擬至少一種工況下的水利工程運(yùn)行狀態(tài)和潛在危險(xiǎn)場(chǎng)景；對(duì)水利工程的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和故障案例進(jìn)行深度挖掘；對(duì)初始...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于提示學(xué)習(xí)的水電站結(jié)構(gòu)面分析方法、系統(tǒng)及介質(zhì)；涉及工程地質(zhì)技術(shù)領(lǐng)域；采集水電站結(jié)構(gòu)面的多模態(tài)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并對(duì)多模態(tài)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；將預(yù)處理后的多模態(tài)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)輸入已構(gòu)建好的結(jié)構(gòu)面分析模型中進(jìn)行歸類(lèi)和相似度分析；所述結(jié)構(gòu)面分析模...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及一種預(yù)測(cè)誤差的影響因素評(píng)估方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)。通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)構(gòu)造輸入數(shù)據(jù)集，基于輸入數(shù)據(jù)集，構(gòu)建初始隨機(jī)森林回歸模型。進(jìn)一步，對(duì)輸入數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征降維處理，得到目標(biāo)輸入數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種電池包結(jié)構(gòu)強(qiáng)度模擬測(cè)試方法，涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取測(cè)試電池包的多層構(gòu)造參數(shù)，建立電池包的多尺度幾何仿真模型，生成測(cè)試電池包的多尺度結(jié)構(gòu)仿真參數(shù)；基于測(cè)試電池包的多尺度結(jié)構(gòu)仿真參數(shù)，進(jìn)行測(cè)試電池包的跨尺度本構(gòu)關(guān)聯(lián)分析...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種電力現(xiàn)貨日前市場(chǎng)輔助報(bào)價(jià)方法，涉及電力系統(tǒng)自動(dòng)化技術(shù)領(lǐng)域，本方法通過(guò)多源數(shù)據(jù)融合預(yù)處理，采集電網(wǎng)運(yùn)行、氣象、市場(chǎng)及碳市場(chǎng)數(shù)據(jù)，經(jīng)時(shí)空生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)和自然語(yǔ)言處理模型處理，形成多維數(shù)據(jù)集；利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嵌入電網(wǎng)功率平衡約束進(jìn)行拓...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種電力電纜耐壓試驗(yàn)數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng)，包括，輸入單元；數(shù)據(jù)采集模塊；數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊；特征提取模塊；智能分析模塊；數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊，用于存儲(chǔ)采集到的原始數(shù)據(jù)、預(yù)處理后的數(shù)據(jù)以及智能分析模塊的分析結(jié)果；用戶(hù)交互模塊；針對(duì)傳統(tǒng)耐壓試驗(yàn)數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種貨車(chē)車(chē)廂側(cè)板特征自適應(yīng)識(shí)別方法及系統(tǒng)，包含：步驟1：采集車(chē)廂側(cè)板的3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)；步驟2：識(shí)別車(chē)廂側(cè)板的外邊緣特征；步驟3：分割出單個(gè)車(chē)廂門(mén)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)；步驟4：在所述單個(gè)車(chē)廂門(mén)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)范圍內(nèi)，查找并識(shí)別門(mén)內(nèi)特征物；本發(fā)明提供...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于全監(jiān)督的視盤(pán)萎縮弧圖像分割方法，具體涉及醫(yī)療設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：S1、多尺度特征提取，S2、局部?全局特征增強(qiáng)，S3、自適應(yīng)特征融合，S4、梯度流優(yōu)化，S5、混合損失函數(shù)，S6、數(shù)據(jù)增強(qiáng)與泛化優(yōu)化。本發(fā)明通過(guò)PV...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于菱形約束的風(fēng)電機(jī)組布局優(yōu)化方法，使用更高精度的尾流解析模型——Ishihara?Qian尾流模型來(lái)評(píng)估風(fēng)電場(chǎng)的發(fā)電量，該模型可高效且準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)風(fēng)機(jī)尾流區(qū)的風(fēng)速虧損和附加湍流強(qiáng)度，同時(shí)本申請(qǐng)采用菱形約束策略表示風(fēng)機(jī)間距約束...
								
            
							
            
							
						
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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(dòng)態(tài)恢復(fù)方法，本發(fā)明通過(guò)圖注意力機(jī)制聚焦關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)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(diǎn)空間依賴(lài)關(guān)系以識(shí)別故障傳播路徑。同時(shí)，借助門(mén)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(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于故障警示及排除校驗(yàn)的FMS生產(chǎn)線倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的控制方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)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(lèi)模型對(duì)物料進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別，生成物料唯一標(biāo)識(shí)碼并與電子標(biāo)簽綁定，建立物料實(shí)時(shí)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(kāi)了一種基于實(shí)測(cè)交通流的預(yù)應(yīng)力混凝土連續(xù)箱梁橋時(shí)變可靠度評(píng)估方法，包括：根據(jù)橋梁結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)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(jì)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(guò)構(gòu)建好的退化模型計(jì)算最不利截面的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于圖像識(shí)別的砌體結(jié)構(gòu)抗震性能快速評(píng)估方法，包括以下步驟：對(duì)圖像中的房屋輪廓、洞口和標(biāo)識(shí)物進(jìn)行識(shí)別，利用OpenCV通過(guò)標(biāo)識(shí)物對(duì)圖像進(jìn)行視角矯正并測(cè)算目標(biāo)的實(shí)際尺寸，使用MobileViTV3模型按房屋層數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行分類(lèi)，實(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)一種應(yīng)用于零售場(chǎng)景下的標(biāo)注數(shù)據(jù)擴(kuò)充方法、平臺(tái)及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。本申請(qǐng)?jiān)诟鱾€(gè)客戶(hù)端根據(jù)本地標(biāo)注數(shù)據(jù)生成本地條件標(biāo)簽并上傳服務(wù)器，服務(wù)器端聚合得到全局共享的條件標(biāo)簽分布信息并分發(fā)回客戶(hù)端。客戶(hù)端使用本地標(biāo)注數(shù)據(jù)、本地條件標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種三維顆粒的分割方法、裝置以及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。該分割方法包括：接收三維顆粒的斷層圖像；基于該圖像生成顆粒體素圖；將體素圖轉(zhuǎn)換成由N×3維矩陣表示的點(diǎn)云，N表示點(diǎn)云中的點(diǎn)的數(shù)量；通過(guò)多鄰域方式標(biāo)記點(diǎn)云中的連通域，獲得表示多個(gè)顆粒...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及AI數(shù)字人交互技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)一種數(shù)字人AI導(dǎo)游助理的個(gè)性化交互與場(chǎng)景適配系統(tǒng)，包括獲取同一時(shí)刻用戶(hù)畫(huà)像多模態(tài)數(shù)據(jù)，并分別對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)提取特征，對(duì)提取的特征進(jìn)行多模態(tài)特征融合，生成融合特征；基于融合特征生成意圖類(lèi)別和情感狀態(tài)；基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種配電導(dǎo)線的缺陷檢測(cè)方法、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備，包括：將原始導(dǎo)線圖像輸入至基于去噪擴(kuò)散隱式的密度集導(dǎo)線分割模型中，得到目標(biāo)導(dǎo)線分割圖像，并將目標(biāo)導(dǎo)線分割圖像輸入至預(yù)設(shè)導(dǎo)線缺陷檢測(cè)模型中，得到導(dǎo)線缺陷檢測(cè)結(jié)果；即通過(guò)引入基于去噪...
								
            
							
            
							
						
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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(shí)圖譜構(gòu)建方法，在命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)中，引入BERT預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)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(wèn)題的同時(shí)提高專(zhuān)業(yè)詞在句中重要性，將其與BiLSTM?Atte...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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