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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種配電網(wǎng)線損評(píng)估方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中方法包括對(duì)目標(biāo)配電網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到多維標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)；對(duì)多維標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，識(shí)別異常數(shù)據(jù)點(diǎn)，對(duì)異常數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行特征提取，得到時(shí)空特征因子；對(duì)多維標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行高維映射，得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于變電站工程監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，涉及到一種基于智能化感知的變電站工程監(jiān)測(cè)方法，其基于歷史動(dòng)作慣性特征、當(dāng)前作業(yè)目標(biāo)約束以及實(shí)時(shí)位置反饋，動(dòng)態(tài)生成包含指定吊車吊臂本體及吊裝物體的吊裝軌跡包絡(luò)空間，關(guān)聯(lián)變電站現(xiàn)場(chǎng)其他吊車的吊裝軌跡包絡(luò)空間，標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于游客中心綠色施工監(jiān)控管理方法，涉及建筑施工智能化監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，包括監(jiān)控平臺(tái)接收施工終端通過(guò)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送的第一監(jiān)測(cè)請(qǐng)求，該請(qǐng)求包含第一施工階段標(biāo)識(shí)、第一環(huán)保指標(biāo)閾值和第一異常標(biāo)識(shí)，分別用于指示最新施工階段、可執(zhí)行任務(wù)上限和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及城市環(huán)衛(wèi)調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種城市環(huán)衛(wèi)車輛動(dòng)態(tài)調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)。系統(tǒng)包括動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集成模塊，從城市環(huán)衛(wèi)管理平臺(tái)實(shí)時(shí)采集多源異構(gòu)動(dòng)態(tài)作業(yè)數(shù)據(jù)，經(jīng)時(shí)空關(guān)聯(lián)性清洗和標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換，生成含時(shí)間戳標(biāo)記的區(qū)域作業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)；作業(yè)特征網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模塊，提取多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)智能生產(chǎn)控制技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)云邊協(xié)同的設(shè)備智能化運(yùn)行方法及系統(tǒng)，通過(guò)提取每個(gè)產(chǎn)品工業(yè)生產(chǎn)訂單中生產(chǎn)流程信息和生產(chǎn)需求，解析產(chǎn)品工業(yè)生產(chǎn)訂單的彈性生產(chǎn)流程關(guān)聯(lián)信息，查詢?nèi)斯どa(chǎn)資源與工業(yè)生產(chǎn)輔助設(shè)備資源，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于電網(wǎng)洪澇災(zāi)害評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)提供的涉及一種電網(wǎng)設(shè)施洪澇災(zāi)害易損性動(dòng)態(tài)評(píng)估方法，其通過(guò)獲取目標(biāo)區(qū)域電網(wǎng)設(shè)施歷史洪澇事件數(shù)據(jù)集，抽取同質(zhì)洪澇序列組計(jì)算失效增長(zhǎng)率，并綜合多因素統(tǒng)計(jì)災(zāi)害承載易損性評(píng)分且動(dòng)態(tài)更新。實(shí)現(xiàn)了對(duì)電網(wǎng)設(shè)施在多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種應(yīng)對(duì)建設(shè)工程的協(xié)同監(jiān)理方法及系統(tǒng)，涉及建設(shè)工程監(jiān)理技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取建設(shè)工程的多類基礎(chǔ)信息；基于基礎(chǔ)信息中各類信息的實(shí)時(shí)變化特征確定差異化協(xié)同監(jiān)理周期信息。本發(fā)明所述的一種應(yīng)對(duì)建設(shè)工程的協(xié)同監(jiān)理方法及系統(tǒng)，通過(guò)覆蓋施工區(qū)域全...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于屬于運(yùn)輸樞紐的服務(wù)能力評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種面向乘客的空鐵聯(lián)運(yùn)指數(shù)計(jì)算方法及計(jì)算系統(tǒng)，包括以下步驟：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備；計(jì)算每個(gè)機(jī)場(chǎng)的進(jìn)離場(chǎng)航班和高鐵班次時(shí)刻之間空鐵聯(lián)運(yùn)指標(biāo)；計(jì)算全部機(jī)場(chǎng)的進(jìn)離場(chǎng)航班和高鐵班次時(shí)刻之間任意空鐵聯(lián)運(yùn)指標(biāo)均...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N對(duì)醫(yī)保數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及醫(yī)保數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)?zhí)峁┑膶?duì)醫(yī)保數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的方法包括：確定初始醫(yī)保數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的初始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)以及數(shù)據(jù)安全等級(jí)，以及獲取初始醫(yī)保數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)；基于初始數(shù)據(jù)標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供了一種多類別單樣本圖像的生成方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取至少兩張圖像；其中，至少兩張圖像各自對(duì)應(yīng)的類別不同；基于預(yù)先確定的條件擴(kuò)散模型，對(duì)至少兩張圖像中的每一張圖像分別進(jìn)行采樣處理，生成至少兩張圖像各自對(duì)應(yīng)的目標(biāo)圖像；基于至...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種低定量熱敏紙的飽和發(fā)色光密度的簡(jiǎn)易測(cè)試方法，涉及熱敏材料檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括，獲取待測(cè)低定量熱敏紙的未顯色表面圖像，并將未顯色表面圖像及初始加熱參數(shù)輸入預(yù)訓(xùn)練的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型，生成與飽和發(fā)色狀態(tài)對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)顯色光密度分布圖像及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及肝臟圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種非酒精脂肪肝的早期篩查模型訓(xùn)練方法。該方法通過(guò)像素區(qū)域的灰度值以及區(qū)域形狀特征有效篩選出脂肪浸潤(rùn)區(qū)域并獲得脂肪層顯著度。在灰度直方圖中進(jìn)行處理，除最高峰之外分析每個(gè)峰作為纖維化峰的概率，最終判斷出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種膠帶粘接狀態(tài)評(píng)估方法及系統(tǒng)，涉及智能評(píng)估的技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟，篩選關(guān)鍵評(píng)估部位，第一判斷后執(zhí)行第一操作，對(duì)待評(píng)估膠帶進(jìn)行第一檢測(cè)和第二檢測(cè)，根據(jù)第一調(diào)控后的檢測(cè)參數(shù)得到待分析數(shù)據(jù)，聯(lián)合分析得到脫粘嚴(yán)重程度和脫粘位置，構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于單目X射線成像的混凝土攪拌過(guò)程中骨料運(yùn)動(dòng)追蹤方法及系統(tǒng),該系統(tǒng)包括如下：?jiǎn)蝹€(gè)X射線源，產(chǎn)生錐形束射線；平板探測(cè)器，位于X射線源對(duì)側(cè)；含有特殊標(biāo)記點(diǎn)的示蹤骨料；圖像采集與處理單元；三維位置與姿態(tài)解算單元；本發(fā)明降低系統(tǒng)成本：相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于球面四叉樹(shù)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)壓縮方法及裝置，屬于點(diǎn)云壓縮技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)球面三角形和球面四叉樹(shù)節(jié)點(diǎn)的組合，球面三角形更加符合激光雷達(dá)的球面點(diǎn)云掃描特性，能夠消除現(xiàn)有技術(shù)中正方體八叉樹(shù)點(diǎn)云壓縮的方向性偏倚問(wèn)題，以球面坐標(biāo)將點(diǎn)云...
								
            
							
            
							
						
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								      一種多光譜圖像重建方法、系統(tǒng)、產(chǎn)品、設(shè)備及檢測(cè)方法，屬于多光譜光電吊艙成像系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)缺少適用于多變的成像條件，并且顯著提升多光譜成像的穩(wěn)定性與清晰度的一種多光譜圖像重建方法的技術(shù)問(wèn)題。獲取光電吊艙的視頻序列；構(gòu)建全局背景圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于3D掃描的口腔仿真動(dòng)畫(huà)生成設(shè)備及方法。該設(shè)備包括：獲取模塊，用于獲取牙齒點(diǎn)云數(shù)據(jù)；構(gòu)建模塊，用于基于牙齒點(diǎn)云數(shù)據(jù)，構(gòu)建牙齒表面模型，以賦予牙齒點(diǎn)云數(shù)據(jù)空間結(jié)構(gòu)；折疊模塊，用于對(duì)牙齒表面模型進(jìn)行網(wǎng)格...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)實(shí)施例公開(kāi)了一種基于視覺(jué)編碼器組合的多模態(tài)圖片理解方法及裝置，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲得多模態(tài)圖片包括的圖像和文本；將圖像輸入至視覺(jué)編碼器組合中，獲得每個(gè)視覺(jué)編碼器輸出的多個(gè)圖像特征；基于每個(gè)視覺(jué)編碼器輸出的多個(gè)圖像特征，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于改進(jìn)Deeplab的作物長(zhǎng)勢(shì)分析方法及設(shè)備，屬于衛(wèi)星遙感和農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域。先構(gòu)建作物識(shí)別模型并進(jìn)行作物識(shí)別，在DeepLab v3+基礎(chǔ)上，融合了卷積級(jí)聯(lián)、CNN?Transformer雙分支全局特征提取、多特征融合模塊及S...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于DAG?SwishNet網(wǎng)絡(luò)的冬捕鰱魚(yú)分類與識(shí)別方法，屬于圖像識(shí)別與深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。提出改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，通過(guò)優(yōu)化ShuffleNet主干并引入膨脹卷積金字塔模塊，利用多膨脹率并行卷積捕獲多尺度特征，增強(qiáng)對(duì)鰱魚(yú)體型、鱗片等...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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