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								      本發(fā)明涉及焊縫定位技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種結(jié)構(gòu)光與線激光融合的焊縫粗細(xì)分級(jí)三維定位方法和系統(tǒng)，其技術(shù)方案要點(diǎn)是包括如下步驟：S1、通過(guò)結(jié)構(gòu)光相機(jī)，對(duì)工件進(jìn)行拍攝，獲取工件圖像；S2、基于工件圖像，通過(guò)通道空間注意力機(jī)制和Center Net卷積...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于機(jī)械臂末端同軸視覺(jué)的六角套筒與外六角螺栓自動(dòng)對(duì)準(zhǔn)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：圖像采集、輪廓檢測(cè)、平面對(duì)齊、中軸對(duì)齊、最小旋轉(zhuǎn)角度計(jì)算以及旋轉(zhuǎn)調(diào)整；本發(fā)明通過(guò)輪廓檢測(cè)、平面對(duì)齊、中軸對(duì)齊、最...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于內(nèi)容分析的多智能體自動(dòng)修圖系統(tǒng)，包括步驟1：本步驟接收原始圖像輸入，調(diào)用經(jīng)過(guò)微調(diào)的多模態(tài)大模型對(duì)圖像進(jìn)行聯(lián)合語(yǔ)義?視覺(jué)分析，提取圖像中的關(guān)鍵語(yǔ)義要素，包括但不限于背景協(xié)調(diào)度、光照條件、人物發(fā)型清晰度、天氣優(yōu)劣、構(gòu)圖布局合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種圖像處理方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)，其中，方法包括：響應(yīng)于圖像處理配置操作，確定第一圖像和針對(duì)第一圖像進(jìn)行圖像放大處理的參數(shù)；根據(jù)參數(shù)對(duì)第一圖像進(jìn)行圖像分割，得到多個(gè)尺寸為圖像分塊尺寸的第一圖像塊；針對(duì)每個(gè)第一圖像塊進(jìn)行離...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于水質(zhì)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開(kāi)了一種園區(qū)供水管網(wǎng)水質(zhì)綜合監(jiān)測(cè)預(yù)警方法，包括：確定供水管網(wǎng)中的水質(zhì)采集點(diǎn)，在同一時(shí)間序列采集水質(zhì)采集點(diǎn)的水質(zhì)數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的水質(zhì)標(biāo)簽；對(duì)水質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行能量評(píng)估，獲得點(diǎn)位能量；將點(diǎn)位能量劃分為若干點(diǎn)位分級(jí)簇，對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種區(qū)域運(yùn)輸任務(wù)的智能分配與高效率執(zhí)行方法及系統(tǒng)，通過(guò)獲取目標(biāo)工業(yè)供應(yīng)區(qū)域的區(qū)域運(yùn)輸任務(wù)集，構(gòu)建每個(gè)供應(yīng)鏈節(jié)點(diǎn)在任務(wù)執(zhí)行控制時(shí)段的區(qū)域運(yùn)輸控制參考信息集，通過(guò)獲取供應(yīng)鏈生產(chǎn)運(yùn)輸資源，根據(jù)每個(gè)供應(yīng)鏈節(jié)點(diǎn)的倉(cāng)儲(chǔ)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種絕緣電纜生產(chǎn)質(zhì)量檢測(cè)方法及系統(tǒng)，方法包括：依據(jù)多種生產(chǎn)設(shè)備的生產(chǎn)參數(shù)序列構(gòu)建多個(gè)實(shí)時(shí)參數(shù)特征；將多個(gè)實(shí)時(shí)特征輸入孤立森林中的孤立樹(shù)，依據(jù)各孤立樹(shù)歸一化的預(yù)設(shè)權(quán)重對(duì)輸出的異常值進(jìn)行加權(quán)，得到綜合異常值；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于源網(wǎng)荷儲(chǔ)的多能互補(bǔ)智慧能源的能量管理系統(tǒng)，涉及能源調(diào)度管理技術(shù)領(lǐng)域，包括智能感知單元、智能控制單元和數(shù)據(jù)管理單元；本發(fā)明通過(guò)智能感知單元獲取能量來(lái)源系統(tǒng)和園區(qū)以及企業(yè)內(nèi)部各種能源控制系統(tǒng)的能源供應(yīng)數(shù)據(jù)，并實(shí)時(shí)采集能源介質(zhì)生產(chǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及風(fēng)險(xiǎn)防控技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種電力工程施工現(xiàn)場(chǎng)安全管理方法及系統(tǒng)，包括以下步驟，基于施工人員定位與作業(yè)路徑，分析其與高壓電纜敷設(shè)點(diǎn)的空間關(guān)系，篩選并調(diào)整路徑節(jié)點(diǎn)，判別駐留異常人員分布，結(jié)合區(qū)域人員密度及氣象變化，動(dòng)態(tài)評(píng)估工況風(fēng)險(xiǎn)水平...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于STGAT?informer的電動(dòng)汽車(chē)城際拼車(chē)任務(wù)中的充電調(diào)度方法及裝置，涉及城際電動(dòng)網(wǎng)約車(chē)充電調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)實(shí)時(shí)獲取城際往返城市間的乘客拼車(chē)需求、車(chē)輛狀態(tài)與充電站資源數(shù)據(jù)，構(gòu)建雙層優(yōu)化模型：上層以最小化車(chē)輛充電成本為目...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环NRPA機(jī)器人集群協(xié)同管理方法及系統(tǒng)，涉及RPA機(jī)器人管理的技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：是否存在任務(wù)執(zhí)行請(qǐng)求，存在則解析生成目標(biāo)任務(wù)并執(zhí)行任務(wù)判斷的步驟，不存在則間隔預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)后重新判定；若目標(biāo)任務(wù)含多個(gè)子任務(wù)，則為子任務(wù)添加標(biāo)簽并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于適宜性評(píng)價(jià)的海洋立體空間高潛力區(qū)識(shí)別布局方法，涉及海洋空間規(guī)劃管理技術(shù)領(lǐng)域，收集海域自然、社會(huì)、生態(tài)數(shù)據(jù)及歷史立體確權(quán)項(xiàng)目案例，進(jìn)行預(yù)處理構(gòu)建海域立體空間基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)；基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析歷史立體確權(quán)案例，構(gòu)建用海活動(dòng)?空間層關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種土壤結(jié)構(gòu)智能改良方法及系統(tǒng)，具體涉及土壤結(jié)構(gòu)改良技術(shù)領(lǐng)域；是通過(guò)采集目標(biāo)耕地區(qū)域的原始土壤樣本數(shù)據(jù)構(gòu)建基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集，經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化與歸一化處理后，采用多維特征映射模型重構(gòu)土壤結(jié)構(gòu)狀態(tài)圖譜；并通過(guò)結(jié)構(gòu)模式識(shí)別提取影響耕作性能的關(guān)鍵結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及灌溉用水技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)管理的灌區(qū)用水優(yōu)化方法及系統(tǒng)，該方法包括：收集灌區(qū)工程及監(jiān)測(cè)站點(diǎn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、灌區(qū)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)、接入灌區(qū)內(nèi)各分水口水量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、集成渠系及地塊地理信息拓?fù)鋽?shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)字化檔案庫(kù)；根據(jù)數(shù)字化檔案庫(kù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種虛擬電廠動(dòng)態(tài)優(yōu)化的控制管理方法，包括：確定虛擬電廠的管理范圍，根據(jù)決策變量和連接節(jié)點(diǎn)，構(gòu)建局部成本和收益函數(shù)、協(xié)同成本函數(shù)；將虛擬電廠拆分成若干虛擬電廠單元，構(gòu)建虛擬電廠單元匹配優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)；利用遺傳算法和虛擬電廠單元匹配...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種跨媒體檢索中的多模態(tài)知識(shí)圖譜構(gòu)建方法，方法包括：通過(guò)線性變換層將提取到的多模態(tài)特征映射到多模態(tài)特征空間；在多模態(tài)特征空間中，根據(jù)自注意力機(jī)制計(jì)算各模態(tài)特征的模態(tài)內(nèi)注意力權(quán)重，根據(jù)交叉注意力機(jī)制計(jì)算不同模態(tài)特征的跨模態(tài)注意...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的多模態(tài)通專(zhuān)模型協(xié)同訓(xùn)練方法，通過(guò)接收待檢索數(shù)據(jù)，提取待檢索數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征，并基于數(shù)據(jù)特征建立多模態(tài)數(shù)據(jù)索引；基于多模態(tài)數(shù)據(jù)索引，通過(guò)注意力機(jī)制處理數(shù)據(jù)特征，并得到融合數(shù)據(jù)特征；將融合數(shù)據(jù)特征輸入至檢索通用模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供?一種基于增量學(xué)習(xí)的多模態(tài)通專(zhuān)模型自演進(jìn)方法及系統(tǒng)，通過(guò)接收當(dāng)前目標(biāo)任務(wù)和當(dāng)前目標(biāo)任務(wù)對(duì)應(yīng)的多模態(tài)數(shù)據(jù)，確定對(duì)應(yīng)的已訓(xùn)練的目標(biāo)通專(zhuān)模型；提取多模態(tài)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征，得到多模態(tài)數(shù)據(jù)特征，通過(guò)目標(biāo)專(zhuān)用模型處理多模態(tài)數(shù)據(jù)特征和多模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于增強(qiáng)型地?zé)嵯到y(tǒng)熱流固化多場(chǎng)耦合建模方法，屬于油氣田開(kāi)采技術(shù)領(lǐng)域，包括生成兩組隨機(jī)數(shù)作為裂縫中心位置，并根據(jù)裂縫中心位置、跡長(zhǎng)以及方向確定隨機(jī)裂縫端點(diǎn)坐標(biāo)，根據(jù)確定的隨機(jī)裂縫端點(diǎn)坐標(biāo)形成初始光滑裂縫網(wǎng)格；根據(jù)所述初始光滑裂...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于氣泡注意力機(jī)制的管道內(nèi)多相流壓力特征預(yù)測(cè)方法，屬于氣液多相流壓力預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的預(yù)測(cè)方法包括步驟：獲取若干壓力時(shí)間序列數(shù)據(jù)并劃分為訓(xùn)練集、測(cè)試集；將壓力時(shí)間序列數(shù)據(jù)分解為低波動(dòng)、高波動(dòng)序列；建立由低波動(dòng)序列ARIM...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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