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								      本申請涉及演示用具領域，尤其是涉及一種胸部按壓訓練模型，針對現(xiàn)有技術中存在無法判斷按壓位置是否正確，導致訓練效果較差，且無法模擬在進行按壓時人體的反應，導致按壓感受不真實的缺點，現(xiàn)提出以下方案，其包括固定板；兩個支撐腿，均固定連接于所述固定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于人工智能的低空安全監(jiān)測系統(tǒng)及方法，涉及低空安全監(jiān)測技術領域，包括空域劃分存儲模塊、目標碰撞事件篩選模塊、深度區(qū)分模塊、碰撞風險指數(shù)波動率分析模塊和可疑碰撞節(jié)點響應監(jiān)測模塊；空域劃分存儲模塊用于將歷史存儲各低空空域內(nèi)低空設備...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及交通控制系統(tǒng)技術領域，公開一種基于空地一體化數(shù)據(jù)的車輛人員管控方法及系統(tǒng)，包括：構建以唯一的、與地理坐標無關的拓撲路段標識符為基準的數(shù)字地圖，地面單元感知并廣播與該標識符綁定的交通流狀態(tài)，空中單元則接收該狀態(tài)信息并在其預置的拓撲地...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理技術領域，特別是涉及采集數(shù)據(jù)的處理方法、設備及介質(zhì)。該方法包括：獲取目標網(wǎng)站的采集數(shù)據(jù)；如果目標網(wǎng)站的采集數(shù)據(jù)包括圖片，則獲取目標網(wǎng)站的采集數(shù)據(jù)包括的圖片的模糊程度；如果模糊程度小于等于預設的模糊程度閾值，則使用OC...
								
            
							
            
							
						
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								      駕駛?cè)俗⒁饬︻A測方法、系統(tǒng)、設備、存儲介質(zhì)以及產(chǎn)品，屬于智能汽車駕駛?cè)俗⒁饬︻A測方法技術領域，解決了現(xiàn)有技術在準確性上仍然存在不足，容易受到噪聲的干擾，導致模型輸出不穩(wěn)定的問題。生成隨機高斯噪聲圖像；生成運動模式圖；隨機高斯噪聲圖像進行逆向...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了面向無人駕駛清掃車的實時工況三維動態(tài)可視化監(jiān)控系統(tǒng)，涉及無人駕駛清掃車工況監(jiān)控技術領域，包括建模監(jiān)測模塊、區(qū)域劃分模塊、特征評估模塊、策略調(diào)控模塊以及可視記錄模塊；區(qū)域劃分模塊，在連續(xù)場景更新中存在模型遮擋殘留的情況下，提取存在...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像分析技術領域，具體涉及一種用于腦卒中患者復發(fā)風險評估的訓練集擴展方法，該方法包括：獲取由不同復發(fā)風險等級下的歷史影像構成的初始訓練集；基于不同歷史影像之間的相似情況進行聚類，并確定每個目標簇對應的復發(fā)風險等級；對每個目標簇內(nèi)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種掌靜脈圖像生成方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設備，涉及信息技術領域。其中方法包括：獲取初始噪聲圖像、擴散步數(shù)和條件控制信息，其中，條件控制信息包括個體身份標識，以及用于模擬真實場景的手掌姿態(tài)信息和光照信息；根據(jù)條件控制信息，生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像處理技術領域，公開了基于狀態(tài)空間的圖像變化檢測方法、裝置、設備及介質(zhì)，其中方法包括：將雙時相遙感圖像分別輸入至兩個權值共享的孿生網(wǎng)絡分支中，通過多個編碼階段的輕量狀態(tài)空間模塊進行編碼處理，分別得到第一時相特征圖，以及第二時相特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機視覺技術領域，尤其是指一種非對齊可見光?熱紅外圖像語義分割方法和系統(tǒng)，包括：將可見光圖像和熱紅外圖像分別經(jīng)過其對應的特征編碼器，得到五個層級的可見光特征和熱紅外特征；將同一層級的可見光特征和熱紅外特征輸入該層級的變形感知對齊...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N個性化數(shù)字人的即時生成與實時交互的系統(tǒng)、方法、設備，屬于人工智能技術領域。本申請旨在解決個性化數(shù)字人生成與交互脫節(jié)、制作周期長、成本高的問題。該方法通過采集用戶的音視頻數(shù)據(jù)，經(jīng)預處理后，利用預訓練生成模型即時生成與用戶對應的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于隧道施工監(jiān)測技術領域，具體涉及一種基于三維點云的隧道初支形變檢測方法及系統(tǒng)。該方法包括對原始隧道初支點云進行自適應特征增強處理，輸出增強點云；基于增強點云構建雙平面幾何約束的邊緣向量場；基于邊緣向量場，通過包含配準項與形變檢測項權...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于垂域大模型的外賣服務系統(tǒng)及方法、外賣服務平臺，該系統(tǒng)包括：輸入層、中間處理層和輸出層；所述輸入層，用于在接收到多個生態(tài)角色類型中任一生態(tài)角色類型的用戶交互信息時，基于所述用戶交互信息在垂域知識庫和外賣服務平臺中獲取參考信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種用于電商平臺的智能推薦方法及系統(tǒng)，包括：實時收集用戶交互行為及時空上下文數(shù)據(jù)，構建用戶行為多模態(tài)特征矩陣；同時提取商品多層次特征，生成商品綜合特征矩陣；基于用戶行為特征矩陣識別并預測用戶意圖，生成意圖分布向量；結合商品特征矩陣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種電商異常群體自適應識別與處理方法及系統(tǒng)，包括：對從多模態(tài)電商平臺交互數(shù)據(jù)提取出的多模態(tài)特征進行跨模態(tài)關聯(lián)，輸出異常群體概率評分；根據(jù)歷史庫匹配數(shù)與實時訪問量的關聯(lián)關系、異常訪問增速的影響關系以及異常店鋪數(shù)與活躍店鋪總數(shù)的比例關...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及旅游評價反饋技術領域，具體涉及一種智能化老年旅游產(chǎn)品點評反饋方法及系統(tǒng)；本方案首先通過游客終端確定用戶需要進行點評的旅游產(chǎn)品（即目標產(chǎn)品），然后反饋至云服務器，云服務器生成目標產(chǎn)品對應的問卷數(shù)據(jù)，并發(fā)送至游客終端；游客終端基于問卷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多方安全計算的區(qū)塊鏈錢包交易驗證方法及裝置，方法包括：根據(jù)組網(wǎng)配置信息配置交易策略并發(fā)送節(jié)點身份信息至管理節(jié)點及其它各節(jié)點，根據(jù)接收的注冊反饋信息生成本地錢包賬戶，接收到本地錢包賬戶的錢包交易信息則獲取與當前時間對應的同步節(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種分布式光伏電站智能安全運維管理方法及系統(tǒng)，涉及智能安全運維技術領域，通過采集光伏組串運行數(shù)據(jù)，進行特征參數(shù)提取，并依據(jù)提取的特征參數(shù)，進行擾動風險識別，以標記風險光伏組串，并計算風險光伏組串的電位泄漏概率
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及無人裝車場景下的數(shù)據(jù)跟蹤技術領域，尤其是涉及一種基于無人裝車場景下的共享托盤數(shù)據(jù)跟蹤方法，其包括獲取實時與歷史狀態(tài)數(shù)據(jù)、劃分數(shù)據(jù)類別、篩選關鍵特征維度、計算數(shù)據(jù)權重分配、優(yōu)化數(shù)據(jù)跟蹤模型及執(zhí)行動態(tài)數(shù)據(jù)跟蹤操作。本發(fā)明能夠通過分析托...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種智慧園區(qū)移動設備資源動態(tài)調(diào)度方法及系統(tǒng)，屬于資源調(diào)度技術領域，本發(fā)明的智慧園區(qū)移動設備資源動態(tài)調(diào)度方法包括：管理記錄有多個充電資源的時空地圖，所述時空地圖包括每個充電資源在未來時間軸上的多個可用時間段；在目標移動設備處于可調(diào)度...
								
            
							
            
							
						
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