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								      本發(fā)明公開了一種民用航班定量加油管理方法及相關(guān)設(shè)備，其中方法包括：航空公司制作航班飛行計劃后，將計劃內(nèi)容推送到機組的平板終端上；機組綜合評估飛行所需總油量之后，將總油量信息通過云系統(tǒng)；云系統(tǒng)將航班號、機尾號、出發(fā)機場、計劃日期、計劃起飛時刻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于金融及醫(yī)療領(lǐng)域，公開了一種基于大模型的審批鏈生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法基于客戶端的審批業(yè)務(wù)描述文本確定審批需求信息，并利用預(yù)訓(xùn)練的審批節(jié)點模型自動解析構(gòu)建審批節(jié)點，取代了傳統(tǒng)繁瑣的業(yè)務(wù)需求溝通與人工...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開基于隨機采集的電商平臺銷售方案生成方法及系統(tǒng)，涉及電商銷售技術(shù)領(lǐng)域，通過商家客戶端采用隨機參數(shù)生成算法生成第一數(shù)據(jù)標識和第一策略參數(shù)，并基于此生成數(shù)據(jù)采集指令發(fā)送至認證服務(wù)器；認證服務(wù)器驗證指令后發(fā)送至數(shù)據(jù)采集服務(wù)器；數(shù)據(jù)采集服務(wù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種社交媒體軟廣告的用戶響應(yīng)度預(yù)測方法。方法包括先采集并獲取軟廣告活動中軟廣告帖子的圖文內(nèi)容和用戶響應(yīng)度，然后構(gòu)建軟廣告數(shù)據(jù)集，對軟廣告數(shù)據(jù)集依次進行特征提取和聚類處理得到聚類處理后的軟廣告數(shù)據(jù)集，根據(jù)聚類處理后的軟廣告數(shù)據(jù)集構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于車輛定位的起租商機識別方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法根據(jù)目標客戶歷史起租車輛的第一車輛定位數(shù)據(jù)，計算表征車輛運行特征的第一特征值，并根據(jù)客戶類型獲取車輛運行特征的第二特征值。通過特征匹配算法計算第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明是一種柔性超聲傳感器陣列成像失真校正方法及系統(tǒng)。本發(fā)明涉及超聲信號采集及成像研究技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過預(yù)先生成兩種數(shù)據(jù)集：不同變形曲率下錯誤延遲和(Delay?And?Sum，DAS)的成像，視為錯誤樣本；不同變形曲率下正確DAS的成像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種圖像處理方法、電子設(shè)備、介質(zhì)、產(chǎn)品、攝像頭和車輛，其中，圖像處理方法包括：獲得多幀模擬亮度圖像，多幀所述模擬亮度圖像是基于多個不同曝光的模擬增益因子對目標高動態(tài)范圍圖像進行亮度增強獲得的，其中，多個所述模擬增益因子對應(yīng)所述目...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種生成電子賀卡的方法、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)，屬于計算機技術(shù)領(lǐng)域。包括：根據(jù)目標祝福語，生成目標圖像；根據(jù)目標圖像，顯示初始賀卡界面，初始賀卡界面上包括音頻添加控件；響應(yīng)于對音頻添加控件的點擊操作，顯示音頻信息配置界面；響應(yīng)于用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于去噪正則化(RED)和深度圖像先驗的參考驅(qū)動欠采樣磁共振(MR)圖像重建方法。該方法不依賴大規(guī)模臨床數(shù)據(jù)集，通過構(gòu)建基于去噪正則化和深度圖像先驗的約束重建模型，僅由一幅與待重建的目標圖像結(jié)構(gòu)相似的高分辨率參考圖像驅(qū)動，便...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種目標檢測方法、系統(tǒng)及計算機可讀存儲介質(zhì)，涉及目標檢測技術(shù)領(lǐng)域，根據(jù)局部圖像的特征信息，確定該局部圖像的目標數(shù)據(jù)增強策略，并利用目標數(shù)據(jù)增強策略對該局部圖像進行數(shù)據(jù)增強，得到該局部圖像對應(yīng)的數(shù)據(jù)增強圖像，繼而將數(shù)據(jù)增強圖像輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)與模型協(xié)同學(xué)習(xí)的半監(jiān)督醫(yī)學(xué)圖像分割方法，包括對醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理并劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集；構(gòu)建數(shù)據(jù)與模型協(xié)同學(xué)習(xí)模型，將訓(xùn)練集、驗證集輸入數(shù)據(jù)與模型協(xié)同學(xué)習(xí)模型進行訓(xùn)練和驗證，得到最優(yōu)權(quán)重；將測試集輸入最優(yōu)權(quán)重...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于位置感知和特征矯正的醫(yī)學(xué)圖像分割方法，包括：對醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理并劃分訓(xùn)練集和驗證集；構(gòu)建基于特征校正的位置感知網(wǎng)絡(luò)模型，基于特征校正的位置感知網(wǎng)絡(luò)模型采用了編碼器和解碼器對稱的UNet網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，編碼器的輸出添加位置感知...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于不確定性驅(qū)動的動態(tài)校正與多尺度一致性學(xué)習(xí)的半監(jiān)督醫(yī)學(xué)圖像分割方法，包括對醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理，并劃分訓(xùn)練集和測試集；構(gòu)建基于不確定性驅(qū)動的動態(tài)校正與多尺度一致性學(xué)習(xí)的半監(jiān)督分割模型；將訓(xùn)練集輸入半監(jiān)督分割模型，進行迭代...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于雙域特征學(xué)習(xí)的自編碼高光譜異常檢測方法，主要解決現(xiàn)有技術(shù)對頻域特征挖掘不足、存在漏檢及融合不佳導(dǎo)致檢測性能不理想的問題。包括：1)獲取原始高光譜圖像，并對其進行劃分；2)基于雙域特征學(xué)習(xí)構(gòu)建自編碼高光譜異常檢測模型，依次...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種城市中小學(xué)周邊道路交通組織優(yōu)化方法及系統(tǒng)，該方法包括：設(shè)定城市中小學(xué)的初定交通影響區(qū)，分別采集寒暑假期間和上、下學(xué)期間的初定交通影響區(qū)內(nèi)的交通量，計算初定交通影響區(qū)內(nèi)道路交通量的變化度，確定受影響道路，進而確定交通影響區(qū)；獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了音頻信號處理與人工智能交叉技術(shù)領(lǐng)域的一種基于局部注意力與特征融合的音頻降噪方法及系統(tǒng)，方法包括：步驟S1、基于編碼器、去噪模塊以及解碼器創(chuàng)建一音頻降噪模型，設(shè)定音頻降噪模型的損失函數(shù)；步驟S2、獲取大量的歷史音頻數(shù)據(jù)，對各歷史音...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于云計算的高通量轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)及方法，涉及生物信息學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，包括多模態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、動態(tài)循環(huán)篩選模塊、錨點迭代及二部圖構(gòu)建模塊、多維度分類執(zhí)行模塊。通過云計算集群實現(xiàn)高效數(shù)據(jù)存取與質(zhì)量優(yōu)化，并采用動態(tài)剔除低質(zhì)量數(shù)據(jù)和自...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及核電廠化學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種在運壓水堆核電機組加鋅策略的制定方法。所述方法為：確定垢致軸向功率偏移和垢致局部腐蝕風(fēng)險評估準則；根據(jù)運行機組堆芯和燃料參數(shù)，建立機組堆芯熱工水力模型；利用機組堆芯熱工水力模型計算堆芯各燃耗步，獲得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于虛擬場景行為仿真的社區(qū)醫(yī)院預(yù)防接種門診面積測算方法，包括：S1：對不同醫(yī)院的醫(yī)院功能需求、服務(wù)對象特征和地域特征進行分析，構(gòu)建初步的需求框架；S2：收集醫(yī)院的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，基于需求框架建立初步虛擬場景模型，模擬不同情況下的接...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種具有可解釋性的胸痛危險分層方法及系統(tǒng)，獲取心電圖數(shù)據(jù)集；對所述心電圖數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)預(yù)處理；基于處理后得到的數(shù)據(jù)集，利用確定學(xué)習(xí)算法，提取數(shù)據(jù)集中心電信號的動力學(xué)特征，構(gòu)建心電動力學(xué)圖數(shù)據(jù)集；結(jié)合基本臨床信息的靜態(tài)特征變量與心...
								
            
							
            
							
						
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