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								      本發(fā)明公開了一種工業(yè)碳排放數(shù)據(jù)異常管理系統(tǒng)、方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及企業(yè)數(shù)據(jù)采集以及處理技術(shù)領(lǐng)域，通過提供生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析模型能夠?qū)崿F(xiàn)采集生產(chǎn)消耗數(shù)據(jù)與碳排放數(shù)據(jù)對應(yīng)數(shù)據(jù)，并實(shí)現(xiàn)通過數(shù)據(jù)異常分析單元，能夠?qū)笃诘纳a(chǎn)計(jì)劃是否會出現(xiàn)生產(chǎn)異，超過企業(yè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)的調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種源網(wǎng)荷儲一體化協(xié)調(diào)運(yùn)行策略仿真驗(yàn)證方法及裝置，包括：通過待驗(yàn)證源網(wǎng)荷儲一體化協(xié)調(diào)運(yùn)行策略修正待驗(yàn)證源網(wǎng)荷儲一體化協(xié)調(diào)運(yùn)行策略的調(diào)控區(qū)域?qū)?yīng)的源網(wǎng)荷儲仿真模擬系統(tǒng)的功率指令；利用修正后的功率指令...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明基于BIM的綠色建筑生命周期管理系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)模塊、BIM模型模塊、能源管理模塊、施工管理模塊、運(yùn)營管理模塊與拆除管理模塊，所述數(shù)據(jù)模塊包括數(shù)據(jù)采集層與數(shù)據(jù)處理層，能在建筑全生命周期內(nèi)實(shí)現(xiàn)高度的信息集成與精準(zhǔn)管控，通過各模塊的協(xié)同運(yùn)作...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種風(fēng)電機(jī)組散熱技術(shù)改造方法、裝置和存儲介質(zhì)，該方法包括：根據(jù)計(jì)算出的損失電量百分比判斷目標(biāo)風(fēng)電機(jī)組是否達(dá)到技改條件；若判斷出目標(biāo)風(fēng)電機(jī)組達(dá)到技改條件，則對目標(biāo)風(fēng)電機(jī)組和參考風(fēng)電機(jī)組進(jìn)行散熱能力評估和散熱仿真分析，確定出至少兩個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例公開了一種基于用戶畫像的人工智能廣告生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及人工智能廣告生成技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取用戶行為信息和設(shè)備狀態(tài)信息，用戶行為信息包括歷史行為數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)行為數(shù)據(jù)；根據(jù)設(shè)備狀態(tài)信息確定設(shè)備類型和網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開關(guān)于一種行為關(guān)聯(lián)對象的信息顯示方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，在預(yù)設(shè)頁面顯示對象服務(wù)信息，預(yù)設(shè)頁面為多個(gè)行為關(guān)聯(lián)對象集中的一個(gè)行為關(guān)聯(lián)對象集對應(yīng)的頁面，響應(yīng)于對象服務(wù)信息對應(yīng)的對象服務(wù)指令，在預(yù)設(shè)頁面上半屏顯示對象服務(wù)頁面，對象服務(wù)頁...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于智能體的輕量化數(shù)字人備課系統(tǒng)，屬于智能教學(xué)領(lǐng)域；通過知識圖譜構(gòu)建與推理、多模態(tài)認(rèn)知智能體、輕量化數(shù)字人生成及智能教學(xué)計(jì)劃輔助四大核心模塊協(xié)同運(yùn)作，解決傳統(tǒng)備課中資源整合低效、教學(xué)內(nèi)容同質(zhì)化及數(shù)字人交互體驗(yàn)不足等問題。知識...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于相鄰隧道掌子面的結(jié)構(gòu)面三維重建方法及系統(tǒng)，包括：計(jì)算任設(shè)曲線A中經(jīng)中心偏移校正后頂點(diǎn)Ai′坐標(biāo)和任意曲線B中經(jīng)中心偏移校正后與Ai′最近頂點(diǎn)Bj′坐標(biāo)；連...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于模板匹配與霍夫變換的冰層厚度檢測方法，包括以下步驟：S1：采集輸電線上標(biāo)尺的覆冰圖像，并將圖像經(jīng)無線傳輸?shù)椒?wù)終端；S2：對采集的圖像進(jìn)行去霧處理；S3：標(biāo)尺識別；S4：導(dǎo)線識別；S5：根據(jù)識別的導(dǎo)線信息計(jì)算導(dǎo)線的覆冰厚度。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種球面全景影像特征匹配方法、系統(tǒng)、終端及存儲介質(zhì)，其中，球面全景影像特征匹配方法包括：獲取球面全景影像，對所述球面全景影像進(jìn)行預(yù)處理；基于空間約束模型對預(yù)處理后的所述球面全景影像進(jìn)行篩選，基于篩選后的球面全景影像構(gòu)建場景圖；將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于光學(xué)遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于風(fēng)格記憶模塊的泛化性光學(xué)遙感圖像目標(biāo)檢測方法。該方法具體過程為：具體過程為：利用衛(wèi)星對感興趣區(qū)域觀測所得到的光學(xué)遙感圖像，計(jì)算風(fēng)格基并存儲至風(fēng)格記憶模塊中；利用所述風(fēng)格基，域風(fēng)格適配器對衛(wèi)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種磁懸浮檢測車的障礙物檢測方法，包括：提取待檢測的軌道起始位置至終止位置對應(yīng)的軌道模板圖像，以軌道模板圖像的起始位置對應(yīng)的起始比照圖像為基準(zhǔn)，將采集的軌道實(shí)時(shí)圖像集與起始比照圖像依次進(jìn)行特征提取，基于起始位置的軌道實(shí)時(shí)圖像集相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于分形維數(shù)的混凝土結(jié)構(gòu)損傷量化評估方法，采用相機(jī)獲取結(jié)構(gòu)表面的損傷場信息，設(shè)備簡單，可方便快速地實(shí)現(xiàn)對結(jié)構(gòu)大面積的非接觸持續(xù)性監(jiān)測，捕捉結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)損傷過程，基于分形維數(shù)描述結(jié)構(gòu)的損傷水平，捕捉非規(guī)則損傷的演化特性，適用于混...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了面向無人機(jī)航拍場景的實(shí)時(shí)語義分割方法及硬件加速系統(tǒng)，旨在解決無人機(jī)航拍圖像語義分割的高精度、低延遲要求以及硬件部署問題。發(fā)明設(shè)計(jì)了改進(jìn)型類殘差語義分割網(wǎng)絡(luò)，基于高效的編碼器?解碼器網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，優(yōu)化原解碼器為包括空間特征分支和語義特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種有遮擋下的異常行為識別方法及模型，方法包括：S110、獲取用戶的包含遮擋場景的異常行為片段；S120、基于所述包含遮擋場景的異常行為片段，計(jì)算動(dòng)態(tài)特征參數(shù)，所述動(dòng)態(tài)特征參數(shù)包括紋理變化、形狀變化或運(yùn)動(dòng)模式中的一個(gè)或多個(gè)；S13...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的鈦合金葉片流變性能預(yù)測方法，屬于鈦合金熱加工應(yīng)力分析技術(shù)領(lǐng)域，具體為：步驟1：從擴(kuò)散焊后鈦合金材料中切取若干高溫拉伸試樣；對所述鈦合金高溫拉伸試樣進(jìn)行試驗(yàn)，獲得不同變形條件下的流變曲線；步驟2：利用所述步驟1得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種肌內(nèi)效貼應(yīng)用輔助方法及相關(guān)設(shè)備。該方法包括：獲取目標(biāo)患者的治療目的信息；獲取所述目標(biāo)患者的生物特征信息；基于所述生理體征信息和治療目的信息分析確定推薦貼布形狀數(shù)據(jù)和推薦貼布尺寸數(shù)據(jù)，以控制執(zhí)行裝置基于所述推薦貼布形狀數(shù)據(jù)和推...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于多維度因素結(jié)合XGBoost預(yù)測不孕不育風(fēng)險(xiǎn)的方法，屬于醫(yī)療技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，方法包括收集育齡夫婦雙方多維度的原始數(shù)據(jù)，并對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，得到清洗后的數(shù)據(jù)；使用Boruta算法對清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征選擇，篩選得到包...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及文本處理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于腫瘤數(shù)據(jù)庫文本識別的腫瘤預(yù)后預(yù)測方法，包括以下步驟：基于腫瘤數(shù)據(jù)庫文本，檢索匹配預(yù)設(shè)腫瘤實(shí)體、治療方式、臨床癥狀詞匯的字符序列及上下文，獲取原始文本匹配片段；基于所述原始文本匹配片段，整合序列位置信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于電池PACK散熱技術(shù)領(lǐng)域，具體的說是一種電池PACK散熱結(jié)構(gòu)及液冷電池PACK，包括：箱體；液冷板，設(shè)置有多個(gè)，線性排列在箱體的內(nèi)部；風(fēng)扇，設(shè)置在液冷板的正下方，風(fēng)扇的下方設(shè)有驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)；安裝機(jī)構(gòu)，用于調(diào)節(jié)液冷板之間的距離；通過伸縮...
								
            
							
            
							
						
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