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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于智能硬件的手機(jī)文件備份方法及系統(tǒng)，本發(fā)明由智能硬件接收移動(dòng)終端設(shè)備發(fā)送的設(shè)備連接信息，并對(duì)綁定請(qǐng)求做出響應(yīng)，完成與移動(dòng)終端設(shè)備的綁定；基于預(yù)設(shè)加密規(guī)則與移動(dòng)終端設(shè)備建立加密通信隧道，對(duì)后續(xù)移動(dòng)終端設(shè)備所發(fā)送的文件存儲(chǔ)指令進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了可追溯的文件水印生成方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其方法實(shí)現(xiàn)，包括：獲取針對(duì)目標(biāo)文件的訪問(wèn)請(qǐng)求，訪問(wèn)請(qǐng)求包括目標(biāo)用戶(hù)信息以及訪問(wèn)時(shí)間信息；基于目標(biāo)用戶(hù)信息、訪問(wèn)時(shí)間信息以及保護(hù)碼，計(jì)算追溯碼；基于追溯碼、目標(biāo)用戶(hù)信息以及當(dāng)前...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于空?頻雙域?qū)Ρ葘W(xué)習(xí)的在線興趣組推薦方法及系統(tǒng)，屬于推薦系統(tǒng)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取用戶(hù)的在線與離線社交網(wǎng)絡(luò)表征作為互補(bǔ)視圖；在空域中，通過(guò)跨視圖對(duì)比學(xué)習(xí)增強(qiáng)用戶(hù)表征的實(shí)例區(qū)分度；在頻域中，采用一個(gè)多層感知機(jī)網(wǎng)絡(luò)來(lái)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種礦用風(fēng)壓機(jī)組的自動(dòng)化在線監(jiān)測(cè)方法，包括：獲取礦用風(fēng)壓機(jī)組的整體故障振動(dòng)頻率段；通過(guò)最優(yōu)分解結(jié)果對(duì)礦用風(fēng)壓機(jī)組的整體故障振動(dòng)頻率段進(jìn)行分段，得到若干個(gè)頻率段；在每個(gè)頻率段上，根據(jù)故障差異性獲取部件在頻率...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于多模態(tài)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的大葉繡球冠層生長(zhǎng)情況智能識(shí)別方法，通過(guò)采集大葉繡球植株的數(shù)字圖像，預(yù)處理后裁剪成圖像塊；采用無(wú)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提取圖像塊的局部形態(tài)學(xué)特征；基于跨模態(tài)對(duì)比學(xué)習(xí)的文本?圖像對(duì)齊深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用標(biāo)注...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于CAD平臺(tái)的建筑工程協(xié)同設(shè)計(jì)制圖方法，涉及建筑工程的計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括以下步驟：針對(duì)企業(yè)下轄設(shè)計(jì)師分別建立賬號(hào)，收集不同設(shè)計(jì)師歷史制圖數(shù)據(jù)，包括過(guò)程草圖以及定稿設(shè)計(jì)圖，建立項(xiàng)目數(shù)據(jù)庫(kù)并基于項(xiàng)目名稱(chēng)建立文件...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)字化應(yīng)力控制技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開(kāi)了基于長(zhǎng)期時(shí)變因素的PC梁橋拆除數(shù)字化應(yīng)力控制方法及系統(tǒng)；所述系統(tǒng)包括：應(yīng)力變化預(yù)測(cè)模塊、分級(jí)拆除優(yōu)化模塊、風(fēng)險(xiǎn)概率分析模塊、多尺度損傷定量模塊和全生命周期數(shù)字融合模塊，基于歷史特征向量建立應(yīng)力預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種面向大型語(yǔ)言模型的多樣本攻擊檢測(cè)與防御方法，涉及人工智能安全領(lǐng)域。構(gòu)建多層次文本篩查與干預(yù)機(jī)制，通過(guò)輸入內(nèi)容去重、格式調(diào)整及上下文擾動(dòng)，降低多樣本攻擊的影響。對(duì)文本進(jìn)行相似性分析，識(shí)別高度重復(fù)的示例，利用高效匹配策略篩選；利用預(yù)訓(xùn)練模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的鋼材裁切排產(chǎn)方法和裝置，涉及鋼材加工產(chǎn)前管理領(lǐng)域，通過(guò)實(shí)時(shí)采集訂單、設(shè)備及庫(kù)存數(shù)據(jù)，構(gòu)建多維數(shù)值矩陣實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化表達(dá)；采用蒙特卡洛方法生成候選排產(chǎn)序列，結(jié)合邊角料損耗與延誤風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估，融合模擬退火與自適應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例涉及智能調(diào)度領(lǐng)域，提供一種基于數(shù)字孿生的倉(cāng)庫(kù)智能調(diào)度方法及相關(guān)裝置，所述方法包括：獲取待入庫(kù)貨物的基礎(chǔ)屬性信息；根據(jù)所述基礎(chǔ)屬性信息進(jìn)行存儲(chǔ)匹配信息構(gòu)建，得到參考存儲(chǔ)匹配信息；采用所述參考存儲(chǔ)匹配信息從倉(cāng)庫(kù)的數(shù)字孿生模型中確定出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種門(mén)店卡券智能發(fā)放與核銷(xiāo)處理方法和系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：步驟1，通過(guò)門(mén)店終端及用戶(hù)智能設(shè)備，采集用戶(hù)基礎(chǔ)信息、消費(fèi)數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)地理位置及當(dāng)前門(mén)店促銷(xiāo)活動(dòng)信息；步驟2，基于采集的信息，通過(guò)預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)處理規(guī)則進(jìn)行計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種理賠系統(tǒng)動(dòng)態(tài)限額方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。包括：讀取理賠系統(tǒng)的配置文件，根據(jù)配置文件實(shí)例化各限額校驗(yàn)的處理者，并構(gòu)建職責(zé)鏈；當(dāng)獲取到用戶(hù)的業(yè)務(wù)請(qǐng)求時(shí)，根據(jù)業(yè)務(wù)請(qǐng)求生成限額校驗(yàn)數(shù)據(jù)傳輸對(duì)象；基于職責(zé)鏈，將限額校驗(yàn)數(shù)據(jù)傳輸對(duì)象...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，提出的一種針對(duì)多角度序列的自監(jiān)督圖像去噪方法及系統(tǒng)，通過(guò)像素重排處理，破壞噪聲的空間相關(guān)性，以獲得更好的去噪效果，再通過(guò)基于位移?裁剪策略的盲點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)，相較于傳統(tǒng)的掩膜卷積或空洞卷積，無(wú)需更改卷積核權(quán)重排布，且保留標(biāo)準(zhǔn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種醫(yī)用磁共振幾何畸變測(cè)試方法、系統(tǒng)、介質(zhì)和產(chǎn)品，涉及醫(yī)用磁共振幾何畸變測(cè)試領(lǐng)域，包括：獲取包括測(cè)試對(duì)象的磁共振測(cè)試圖像和測(cè)試對(duì)象的真實(shí)半徑；判斷磁共振測(cè)試圖像中的測(cè)試對(duì)象是否為圓或類(lèi)圓；若否，則重新獲??；若是，則對(duì)磁共振測(cè)試圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)影像處理技術(shù)領(lǐng)域，提供基于ULFB模塊的超聲影像病灶特征增強(qiáng)方法及檢測(cè)系統(tǒng)。增強(qiáng)方法包括：將批量超聲特征圖輸入U(xiǎn)LFB模塊獲得批量ULFB病灶增強(qiáng)特征圖；ULFB模塊包括：掩碼注意力分支，結(jié)合自注意力機(jī)制和深度掩碼獲得批量第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于自適應(yīng)增強(qiáng)的圖像目標(biāo)檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：獲取由不同視角攝像頭采集的輸入圖像，并利用攝像頭退化指紋庫(kù)進(jìn)行圖像診斷，得到圖像診斷結(jié)果；基于圖像診斷結(jié)果，利用規(guī)則引擎動(dòng)態(tài)選擇圖像處理組合，利用圖像處理組合對(duì)輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了基于多模態(tài)信息的光伏電力設(shè)備缺陷檢測(cè)方法及裝置，方法包括獲取目標(biāo)電力設(shè)備的第一多模態(tài)信息；其中，所述第一多模態(tài)信息包括所述目標(biāo)電力設(shè)備的第一缺陷圖像和第一缺陷文本；將所述第一多模態(tài)信息輸入到訓(xùn)練好的缺陷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出儀表讀數(shù)方法、系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備，涉及儀表檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。包括基于YOLOv8n?CFCA檢測(cè)模型對(duì)原始圖像中的儀表和量程字符進(jìn)行識(shí)別；提取識(shí)別到的儀表中的表盤(pán)和指針區(qū)域；基于透視變換算法對(duì)表盤(pán)進(jìn)行傾斜矯正；對(duì)指針區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種電梯門(mén)3D趨勢(shì)的智能AI目標(biāo)檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及電梯控制技術(shù)領(lǐng)域。電梯門(mén)3D趨勢(shì)的智能AI目標(biāo)檢測(cè)方法，包括以下步驟：通過(guò)RGB攝像頭采集電梯門(mén)外圖像，基于目標(biāo)檢測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別圖像中的物體，輸出邊界框坐標(biāo)和類(lèi)別標(biāo)簽；匈牙利匹...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于昆蟲(chóng)雷達(dá)與高空燈的空中遷飛昆蟲(chóng)識(shí)別方法及系統(tǒng)，所述方法包括步驟1：接收昆蟲(chóng)雷達(dá)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)到的每個(gè)空中遷飛昆蟲(chóng)的振翅頻率、體長(zhǎng)、體寬和體重四項(xiàng)生物參數(shù)；步驟2：將接收到的所述四項(xiàng)生物參數(shù)輸入最優(yōu)昆蟲(chóng)種類(lèi)分類(lèi)模型，得到每個(gè)空中遷...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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