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								      本發(fā)明提供了一種基于衍射光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核磁共振測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)濾波方法及系統(tǒng)，核磁共振測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)濾波方法包括步驟：將一維的第一核磁共振測(cè)井回波數(shù)據(jù)生成第一圖像數(shù)據(jù)；搭建衍射光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真模塊，得到所述衍射光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真模塊中各光學(xué)器件的復(fù)振幅和特征參數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種多翼離心風(fēng)機(jī)性能優(yōu)化方法。該方法基于wPSO?BP預(yù)測(cè)模型和NSGA?III?LBWO算法，包括以下步驟：對(duì)原型風(fēng)機(jī)進(jìn)行仿真與分析，并與實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比驗(yàn)證；選取并計(jì)算了風(fēng)機(jī)的樣本點(diǎn)；把樣本點(diǎn)作為wPSO?BP預(yù)測(cè)模型和BP神經(jīng)網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種機(jī)理?數(shù)據(jù)混合驅(qū)動(dòng)的天然氣管網(wǎng)瞬態(tài)仿真方法及裝置，涉及天然氣管網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：通過(guò)SCADA系統(tǒng)采集天然氣管網(wǎng)的傳感器數(shù)據(jù)，并采用VMD法進(jìn)行預(yù)處理得到邊界條件和校正數(shù)據(jù)；獲取天然氣管網(wǎng)參數(shù)和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，并與所述邊界條件一同輸入機(jī)理...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種傾斜文本的角度矯正方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。本申請(qǐng)屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取待矯正文本的標(biāo)準(zhǔn)軌跡點(diǎn)；對(duì)所述待矯正文本進(jìn)行至少一次矯正角度尋優(yōu)處理，在每次矯正角度尋優(yōu)處理中，基于所述標(biāo)準(zhǔn)軌跡點(diǎn)的分布信息得到最優(yōu)角度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種條碼掃描設(shè)備工作參數(shù)一鍵配置系統(tǒng)和配置方法，所述的一鍵配置系統(tǒng)包括參數(shù)配置啟動(dòng)按鍵；參數(shù)配置執(zhí)行模塊，以及條碼掃描讀取模塊；所述的條碼掃描讀取模塊在參數(shù)配置執(zhí)行模塊完成條碼工作參數(shù)配置后以確定的配置參數(shù)進(jìn)行條碼的逐個(gè)讀取。本發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種二維碼識(shí)別方法及裝置，該方法包括：根據(jù)設(shè)置的圖像采集參數(shù)逐幀采集二維碼圖像，并對(duì)當(dāng)前幀圖像進(jìn)行解碼；對(duì)當(dāng)前幀圖像進(jìn)行變化趨勢(shì)檢測(cè)；如果變化趨勢(shì)一致，則利用當(dāng)前幀圖像迭代升級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；利用升級(jí)后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型確定下一幀圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      一種數(shù)據(jù)處理方法，應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域，本申請(qǐng)通過(guò)在同一個(gè)網(wǎng)絡(luò)層內(nèi)同時(shí)進(jìn)行了不同通道之間的自注意力運(yùn)算機(jī)制的運(yùn)算，以及進(jìn)行不同空間之間的自注意力機(jī)制的運(yùn)算，將通道自注意力機(jī)制與基于網(wǎng)格的空間自注意力機(jī)制結(jié)合，從而既可以建立不同空間位置之間的直...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及抽油機(jī)井工況預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，提出一種抽油機(jī)井異常工況嚴(yán)重程度及危害性預(yù)測(cè)方法；包括對(duì)異常工況嚴(yán)重程度及危害性的量化，構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)異常工況嚴(yán)重程度及危害性的預(yù)測(cè)；運(yùn)用基于GIOWA算子的組合預(yù)測(cè)方法建立了異常工況嚴(yán)重程度預(yù)測(cè)模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種對(duì)照實(shí)驗(yàn)的對(duì)象標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)的處理方法及相關(guān)設(shè)備，可以獲取待處理的實(shí)驗(yàn)對(duì)象標(biāo)識(shí)，并將待處理的實(shí)驗(yàn)對(duì)象標(biāo)識(shí)劃分為M個(gè)第一對(duì)象標(biāo)識(shí)集合；確定不同對(duì)象標(biāo)識(shí)集合分配的對(duì)照實(shí)驗(yàn)；將對(duì)應(yīng)同一對(duì)照實(shí)驗(yàn)的對(duì)象標(biāo)識(shí)集合的所有實(shí)驗(yàn)對(duì)象標(biāo)識(shí)重新劃分為N...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于AHP?QFD的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)需求識(shí)別方法及裝置，方法包括：獲取與用戶(hù)端所發(fā)送產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)需求識(shí)別指令對(duì)應(yīng)的目標(biāo)客戶(hù)信息及情報(bào)需求產(chǎn)品信息；基于AHP策略獲取情報(bào)需求產(chǎn)品信息對(duì)應(yīng)的需求權(quán)重向量；基于需求權(quán)重向量及質(zhì)量功能展開(kāi)策略獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及一種機(jī)器人配送方法、裝置、介質(zhì)以及電子設(shè)備，涉及機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域，該方法通過(guò)獲取屬于同一用戶(hù)的多個(gè)第一訂單，針對(duì)第一訂單中的各待配送貨物，根據(jù)待配送貨物的貨物尺寸，確定該待配送貨物對(duì)應(yīng)的艙室尺寸。然后，根據(jù)艙室尺寸，確定具有艙室尺寸...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例適用于供應(yīng)鏈管理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種訂單撮合方法、裝置及計(jì)算機(jī)設(shè)備。應(yīng)用該方法，可以基于訂單信息和供應(yīng)信息的匹配情況，對(duì)訂單撮合問(wèn)題進(jìn)行分批建模，將原問(wèn)題分解為多個(gè)較小的訂單撮合子問(wèn)題。由于本方法直接利用訂單信息和供應(yīng)信息進(jìn)行問(wèn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種測(cè)試晶圓的測(cè)試管理方法和測(cè)試管理系統(tǒng)，其中一實(shí)施例的測(cè)試管理方法包括：響應(yīng)于用戶(hù)的第一操作從晶圓庫(kù)中選擇至少一個(gè)測(cè)試晶圓并建立測(cè)試批次，晶圓庫(kù)包括已建模的測(cè)試晶圓，測(cè)試晶圓包括晶圓名稱(chēng)和晶圓參數(shù)；根據(jù)測(cè)試晶圓的晶圓參數(shù)，響應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)適用于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種圖像增強(qiáng)方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中該方法包括：將訓(xùn)練樣本輸入圖像增強(qiáng)模型得到圖像增強(qiáng)結(jié)果，圖像增強(qiáng)模型包括第一分支和第二分支，第一分支用于提取訓(xùn)練樣本的乘法映射特征向量，第二分支用于提取訓(xùn)練樣本的...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提出了一種基因測(cè)序方法、裝置、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品和電子設(shè)備。其中，該方法包括：獲取目標(biāo)樣本待檢測(cè)的目標(biāo)寬場(chǎng)顯微圖像，其中，目標(biāo)寬場(chǎng)顯微圖像中包括表示堿基位置的特征點(diǎn)；利用預(yù)訓(xùn)練的圖像超分模型對(duì)目標(biāo)寬場(chǎng)顯微圖像進(jìn)行超分辨率處理，得到目標(biāo)寬場(chǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提出一種目標(biāo)對(duì)象的輪廓確定方法、裝置、車(chē)輛及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及自動(dòng)駕駛技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：從雷達(dá)點(diǎn)云中獲取目標(biāo)對(duì)象對(duì)應(yīng)的目標(biāo)點(diǎn)云、目標(biāo)參考點(diǎn)及運(yùn)動(dòng)方向；確定目標(biāo)點(diǎn)云及目標(biāo)參考點(diǎn)對(duì)應(yīng)的第一外接矩形，其中，第一外接矩形的長(zhǎng)邊與運(yùn)動(dòng)方向平行；根...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種圖像配準(zhǔn)方法及裝置，通過(guò)從基準(zhǔn)圖像中提取多個(gè)第一特征點(diǎn)，并從待配準(zhǔn)圖像中提取多個(gè)第二特征點(diǎn)；對(duì)所述第一特征點(diǎn)和所述第二特征點(diǎn)進(jìn)行預(yù)估處理，得到預(yù)估結(jié)果；對(duì)于每個(gè)第一特征點(diǎn)，分別計(jì)算其與每個(gè)第二特征點(diǎn)之間的相似變換矩陣；計(jì)算每...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種圖像輔助配準(zhǔn)方法及裝置，通過(guò)獲取人工選取的至少兩組輔助點(diǎn)對(duì)，并基于所有輔助點(diǎn)對(duì)確定變換信息，基于變換信息在基準(zhǔn)圖像和待配準(zhǔn)圖像中確定對(duì)應(yīng)的選定區(qū)域，并確定所述選定區(qū)域內(nèi)的匹配點(diǎn)對(duì)，基于所述匹配點(diǎn)對(duì)確定變換矩陣，進(jìn)而完成圖像配...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及點(diǎn)膠技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種板卡的點(diǎn)膠方法、電子設(shè)備、系統(tǒng)以及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取模板圖片、實(shí)時(shí)圖片以及模板圖片中的點(diǎn)膠點(diǎn)屬性，其中，模板圖片為模板板卡圖片，實(shí)時(shí)圖片為待點(diǎn)膠板卡圖片，點(diǎn)膠點(diǎn)屬性包括第一點(diǎn)膠點(diǎn)的像素坐標(biāo)，對(duì)模板圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種作業(yè)點(diǎn)推薦方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取目標(biāo)場(chǎng)景對(duì)應(yīng)的雙目場(chǎng)景圖像數(shù)據(jù)；其中，所述雙目場(chǎng)景圖像數(shù)據(jù)顯示的內(nèi)容至少包括所述目標(biāo)場(chǎng)景內(nèi)堆放的料堆；通過(guò)預(yù)先訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，基于所述雙目場(chǎng)景圖像數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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