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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于數(shù)據(jù)模型的農(nóng)資產(chǎn)品推薦系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：獲取模塊、預(yù)測(cè)模塊、事件判定模塊、類型確定模塊、等級(jí)確定模塊、調(diào)整模塊以及輸出模塊。本發(fā)明通過綜合分析作物灌溉頻率與生長(zhǎng)高度之間的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，結(jié)合用戶在輸入過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于公寓運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的公寓運(yùn)維數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)及方法。該發(fā)明，通過對(duì)能源和設(shè)備狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)公寓整體運(yùn)行狀況的可視化大屏展示，縮短故障發(fā)現(xiàn)與響應(yīng)時(shí)間，提升運(yùn)維效率，基于實(shí)際能源消耗與參考自動(dòng)調(diào)整分?jǐn)偨痤~，既...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種交易數(shù)據(jù)處理方法和裝置，通過兩級(jí)匹配流程，解決了有明確匹配字段平臺(tái)因本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)響應(yīng)延遲導(dǎo)致的匹配失敗問題，減少人工補(bǔ)配需求；通過支持用戶定制匹配要素，基于定制要素執(zhí)行第二匹配，解決了無明確匹配字段平臺(tái)的匹配難題，突破固定字段...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種?基于人工智能的動(dòng)態(tài)資產(chǎn)配置智能投顧系統(tǒng)，具體涉及智能投資領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、數(shù)據(jù)分析模塊以及判斷模塊。數(shù)據(jù)采集模塊采集金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)及投資者個(gè)人數(shù)據(jù)并傳輸至數(shù)據(jù)處理模塊。數(shù)據(jù)處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多維度數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化金融服務(wù)方案，屬于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，包括：對(duì)用戶歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度特征提取，生成用戶性格特征向量矩陣；分析用戶性格特性向量與交易決策模式的關(guān)聯(lián)關(guān)系，生成性格行為關(guān)聯(lián)模型；分析交易行為預(yù)測(cè)規(guī)則集合，確定各...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種收款憑證自動(dòng)核銷方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及財(cái)務(wù)自動(dòng)化處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了收款憑證自動(dòng)核銷方法，包括：獲取發(fā)票對(duì)應(yīng)的字段圖像切片，并根據(jù)字段圖像切片提取發(fā)票的關(guān)鍵字結(jié)果數(shù)據(jù)；根據(jù)關(guān)鍵字結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行置信度評(píng)估，得到發(fā)票的綜合置信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種醫(yī)院經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)估方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，包括：根據(jù)醫(yī)院經(jīng)濟(jì)運(yùn)行機(jī)制構(gòu)建經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況評(píng)價(jià)指標(biāo)和預(yù)警指標(biāo)；通過最優(yōu)云熵法計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)的云關(guān)聯(lián)度；通過極大熵準(zhǔn)則改進(jìn)區(qū)間層次分析法確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的綜合權(quán)重，并利用云關(guān)聯(lián)度和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于元路徑語(yǔ)義感知的異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)影響力最大化方法，包括以下步驟：根據(jù)異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，構(gòu)建異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖；獲取異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖的元路徑，并進(jìn)行簡(jiǎn)化整合，生成有效路徑集合；根據(jù)特定異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)，設(shè)定節(jié)點(diǎn)路徑權(quán)重，確定節(jié)點(diǎn)采樣概率，構(gòu)建反向采樣策略；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)信息模型技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于CIM模型拓展的電氫供能系統(tǒng)信息模型，以解決現(xiàn)有模型局限性的問題。本發(fā)明模型的建立包括：分析電氫供能系統(tǒng)中電、熱、氫、甲醇能流間的耦合與轉(zhuǎn)化路徑，確定電氫供能系統(tǒng)包含的能源設(shè)備實(shí)體類型并抽象...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于自監(jiān)督學(xué)習(xí)的深度隱寫圖像秘密信息盲提取方法，包括編碼階段、自監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)生成監(jiān)督信號(hào)、通過注意力耦合模塊進(jìn)行注意力耦合和解碼階段；所述編碼階段包括分別將兩張含秘圖像作為輸入，進(jìn)行哈爾變換方法處理，通過耦合層的雙向耦合機(jī)制...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了圖像融合方法、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，本申請(qǐng)通過篩選參考時(shí)刻的第一粗糙圖像和待預(yù)測(cè)時(shí)刻的第二粗糙圖像之間的變化區(qū)域，能夠區(qū)分不變區(qū)域和變化區(qū)域以進(jìn)行差異化處理，使得后續(xù)根據(jù)特征差異較小的不變區(qū)域補(bǔ)全第二...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于人工智能的骨密度圖像處理方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，涉及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括構(gòu)建結(jié)構(gòu)復(fù)雜度圖像，篩選高頻分量并進(jìn)行增強(qiáng)，對(duì)增強(qiáng)后的頻域圖像進(jìn)行反傅里葉變換，得到空間域增強(qiáng)圖像，結(jié)合拉普拉斯值和鄰域均值，計(jì)算剛性場(chǎng)值，使...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及舌診圖像增強(qiáng)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于舌診圖像增強(qiáng)的中醫(yī)慢性咳嗽辨證檢測(cè)方法，包括：獲取患者的舌診灰度圖像；分析各邊緣像素點(diǎn)在各方向上的灰度共生矩陣中所體現(xiàn)的舌苔粗糙性，結(jié)合在各方向上對(duì)應(yīng)的所述舌苔粗糙性的差異程度，得到各邊緣像素...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，為了解決現(xiàn)有高光譜檢測(cè)存在的檢測(cè)不準(zhǔn)確的問題，提出基于高光譜成像的宮頸癌檢測(cè)系統(tǒng)、方法、設(shè)備及介質(zhì)，通過空間狀態(tài)建模捕捉高光譜宮頸圖像在空間維度的長(zhǎng)程依賴能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)病灶結(jié)構(gòu)上下文特征的捕捉，提升對(duì)病灶結(jié)構(gòu)完整性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于移動(dòng)激光的可控?fù)Q相換流閥閥廳漏水檢測(cè)方法。該方法通過在閥廳內(nèi)壁安裝可沿預(yù)設(shè)軌道移動(dòng)的云臺(tái)，云臺(tái)上配置點(diǎn)激光器與圖像采集裝置，實(shí)現(xiàn)對(duì)全區(qū)域的動(dòng)態(tài)巡檢。在激光器關(guān)閉狀態(tài)下采集背景圖像，激光開啟后在預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)連續(xù)采集多幀圖像，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種利用LLM智能描述肝臟占位性病變超聲圖像內(nèi)容的方法。通過多模態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊獲取肝臟超聲圖像序列、患者歷史病歷文本和血液生化指標(biāo)向量，經(jīng)跨模態(tài)對(duì)比學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)分別提取特征生成嵌入向量并對(duì)齊。將對(duì)齊后的圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及面向銅箔生產(chǎn)的表面工藝缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)，該方法包括：采集生產(chǎn)過程中的銅箔圖像；獲取銅箔圖像中的各圖像塊；對(duì)銅箔圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，得到其中的各邊緣線；確定各圖像塊的紋理特征系數(shù)，構(gòu)建各圖像塊的光照對(duì)比系數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種PCB焊點(diǎn)缺陷視覺檢測(cè)方法及系統(tǒng)，步驟如下：S1、獲取PCB焊點(diǎn)圖像并預(yù)處理；S2、基于YOLO目標(biāo)檢測(cè)模型構(gòu)建改進(jìn)的FD?YOLO模型：在主干網(wǎng)絡(luò)末尾引入TripletAT模塊，通過對(duì)TripletAT模塊輸入特征的旋轉(zhuǎn)操作...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種煤礦巷道圍巖形變視覺檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及煤礦安全監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，基于部署在煤礦巷道內(nèi)的視覺傳感器收集煤礦巷道圍巖的圖像數(shù)據(jù)；對(duì)收集的煤礦巷道圍巖的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作，突出并提取圍巖形變特征，得到形變特征序列表。本發(fā)明通過高...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種衣物護(hù)理平整度監(jiān)測(cè)方法、電子設(shè)備及織物清潔設(shè)備，屬于衣物護(hù)理與監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。其中，衣物護(hù)理平整度監(jiān)測(cè)方法包括：獲取多角度RGB圖像和激光投影反射數(shù)據(jù)；根據(jù)多角度RGB圖像和激光投影反射數(shù)據(jù)，得到待護(hù)理衣物表面的多模態(tài)融...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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