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								      本申請(qǐng)涉及區(qū)塊鏈技術(shù)領(lǐng)域，提出一種智能合約字節(jié)碼函數(shù)入口識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。該方法包括：獲取待識(shí)別的智能合約字節(jié)碼；對(duì)智能合約字節(jié)碼進(jìn)行反匯編處理，得到對(duì)應(yīng)的指令序列；將指令序列按照跳轉(zhuǎn)指令進(jìn)行分割，得到若干個(gè)指令基本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及信息技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種算力平臺(tái)的算力資源整合方法及裝置，該方法包括：確定算力平臺(tái)的算力支持覆蓋范圍內(nèi)對(duì)應(yīng)的至少一個(gè)算力應(yīng)用節(jié)點(diǎn)，算力平臺(tái)包括至少一個(gè)算力資源，算力應(yīng)用節(jié)點(diǎn)用于表示算力資源的應(yīng)用節(jié)點(diǎn)；根據(jù)所有算力應(yīng)用節(jié)點(diǎn)，確定算力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)查詢(xún)技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種基于Spark SQL向量化引擎的數(shù)據(jù)查詢(xún)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，包括：獲取初始查詢(xún)語(yǔ)句；通過(guò)語(yǔ)義識(shí)別技術(shù)識(shí)別所述初始查詢(xún)語(yǔ)句的意圖，確定所述意圖包含復(fù)雜查詢(xún)?nèi)蝿?wù)；利用預(yù)訓(xùn)練模型將所述復(fù)雜查詢(xún)?nèi)蝿?wù)拆解...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種殘差向量加權(quán)聚合的無(wú)人機(jī)影像檢索方法及系統(tǒng)，包括：基于尺度不變特征轉(zhuǎn)換算法對(duì)無(wú)人機(jī)影像進(jìn)行特征提取和描述，生成預(yù)設(shè)尺度的局部特征；基于特征聚合算法，利用殘差向量加權(quán)策略對(duì)殘差向量進(jìn)行加權(quán)處理，得到殘差向量加權(quán)聚合后的全局特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供了一種圖片資源的處理方法、裝置及電子設(shè)備，獲取預(yù)設(shè)的業(yè)務(wù)項(xiàng)目中的多個(gè)圖片；圖片用于：形成業(yè)務(wù)項(xiàng)目的顯示界面；圖片具有對(duì)應(yīng)的資源引用參數(shù)；資源引用參數(shù)用于指示：圖片在業(yè)務(wù)項(xiàng)目中的應(yīng)用位置；確定多個(gè)圖片的圖像特征，基于多個(gè)圖片的圖像特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及信息處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于AI和人臉識(shí)別實(shí)時(shí)信息過(guò)濾方法及電子設(shè)備，包括以下步驟：持續(xù)運(yùn)行信息獲取程序，利用人臉識(shí)別技術(shù)結(jié)合AI分析、聲音和樣貌特征，定期判斷當(dāng)前用戶(hù)是否為成年人；若檢測(cè)到用戶(hù)未成年，自動(dòng)調(diào)整信息推送限制，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N城市擴(kuò)展模擬方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。涉及城市模擬技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：基于鄰域配置來(lái)選擇交互目標(biāo)；對(duì)交互目標(biāo)進(jìn)行特征提取得到交互目標(biāo)的特征；基于交互目標(biāo)的特征構(gòu)建圖結(jié)構(gòu)；基于圖結(jié)構(gòu)，構(gòu)建高階圖注意力網(wǎng)絡(luò)；將矢量元胞自動(dòng)機(jī)集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種三角形網(wǎng)格六邊體轂節(jié)點(diǎn)雙曲鋼結(jié)構(gòu)網(wǎng)架拼裝方法；包括以下步驟：步驟一，利用軟件建立異形網(wǎng)架三維模型，并將模型中的異形網(wǎng)架劃分為若干個(gè)區(qū)間單元片；每個(gè)所述區(qū)間單元片由若干個(gè)三角形單元片構(gòu)建；所述三角形單元片以轂節(jié)點(diǎn)為角點(diǎn)，檁條為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種等離子電弧與熔池雙向耦合的數(shù)值模擬方法，包括以下步驟：S1、建立等離子體熔融爐內(nèi)熔池與等離子電弧之間反復(fù)交叉迭代的數(shù)值模型；S2、基于數(shù)值模型通過(guò)順序迭代實(shí)現(xiàn)等離子電弧與熔池的雙向耦合求解；S3、結(jié)束；本發(fā)明建立等離子體熔融...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種PDN仿真流程的自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)方法及裝置，包括：解析預(yù)設(shè)格式的標(biāo)準(zhǔn)化疊層信息表格，生成包含疊層結(jié)構(gòu)及材料屬性的XML網(wǎng)表文件；調(diào)用PDN仿真軟件API接口，加載XML網(wǎng)表及PCB設(shè)計(jì)文件，自動(dòng)配置疊層屬性與端口設(shè)置，基于輸入頻率范...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大語(yǔ)言模型算法技術(shù)領(lǐng)域，揭露了一種基于上下文記憶嵌入的文本生成方法和系統(tǒng)，該方法包括：利用預(yù)設(shè)的大語(yǔ)言模型對(duì)上下文文本進(jìn)行文本記憶壓縮，得到文本壓縮特征；利用所述大語(yǔ)言模型對(duì)所述文本壓縮特征進(jìn)行特征嵌入轉(zhuǎn)換，得到記憶嵌入特征；根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢隽艘环N基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的知識(shí)圖譜構(gòu)建方法，涉及知識(shí)圖譜技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取農(nóng)業(yè)多模態(tài)數(shù)據(jù)；分別基于各類(lèi)模態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)設(shè)的特征提取模型對(duì)各類(lèi)模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到多模態(tài)特征向量；基于預(yù)設(shè)的多模態(tài)特征融合模型對(duì)多模態(tài)特征向量進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模型融合的未來(lái)肉豬群體估重方法及系統(tǒng)，通過(guò)獲取肉豬飼養(yǎng)全周期的歷史結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集，采用領(lǐng)域先驗(yàn)知識(shí)加權(quán)評(píng)估、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)特征重要性計(jì)算及自動(dòng)化代碼分析工具的多模態(tài)融合評(píng)估方法，提取影響肉豬重量的關(guān)鍵因素集合，然后基于所述歷史...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于生命周期評(píng)價(jià)的渣土固化利用碳排放核算方法，包括S1：基于工程流程確定渣土固化資源化利用的生命周期碳排放量核算邊界；S2：基于步驟S1得到的碳排放量核算邊界為工程流程每個(gè)環(huán)節(jié)配置計(jì)算公式、碳排放因子及相關(guān)參數(shù)，計(jì)算渣土固化...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種車(chē)輛調(diào)度方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：基于用車(chē)需求篩選出在用車(chē)需求對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)，滿足用車(chē)需求的多個(gè)待調(diào)度車(chē)輛；基于預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)的交通路線和用車(chē)位置對(duì)每一待調(diào)度車(chē)輛進(jìn)行路徑規(guī)劃，得到每一待調(diào)度車(chē)輛對(duì)應(yīng)的至少一條行駛路徑...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種聯(lián)名卡的使用方法、智能終端和交易系統(tǒng)，該方法包括從NFC模塊獲取聯(lián)名卡的標(biāo)識(shí)文件，對(duì)標(biāo)識(shí)文件進(jìn)行解析得到交易應(yīng)用程序鏈接信息和銀行卡賬號(hào)信息；根據(jù)交易應(yīng)用程序鏈接信息打開(kāi)交易應(yīng)用程序的主界面，發(fā)送認(rèn)證指令至聯(lián)名卡；接收聯(lián)名卡使...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種旅行服務(wù)置換方法、裝置及程序，其中方法應(yīng)用于旅行服務(wù)平臺(tái)，方法包括：確定配置旅行服務(wù)置換權(quán)限的用戶(hù)；為所述用戶(hù)的已購(gòu)旅行服務(wù)，監(jiān)測(cè)用于置換所述已購(gòu)旅行服務(wù)的推薦旅行服務(wù)方案，所述推薦旅行服務(wù)方案在推薦特征維度上優(yōu)于所述已...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦積水影像學(xué)特征的檢測(cè)方法及電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，包括收集并標(biāo)記正常壓力腦積水患者的腦部影像數(shù)據(jù)，進(jìn)行預(yù)處理；利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)厚層腦部影像數(shù)據(jù)中腦室區(qū)域的分割，生成二值圖像序列；通過(guò)薄層腦部影像數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個(gè)用于插...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于遙感與計(jì)算機(jī)視覺(jué)交叉技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種利用建筑物掩碼圖像生成雙時(shí)相復(fù)雜背景的變化檢測(cè)圖像對(duì)方法。具體過(guò)程為：對(duì)遙感圖像通用分割大模型進(jìn)行微調(diào)和知識(shí)蒸餾，獲取遙感建筑物分割輕量化模型，并利用所述輕量化模型進(jìn)行提取建筑物的掩碼信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供三維場(chǎng)景渲染方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域。該方法對(duì)視角圖像進(jìn)行材質(zhì)分割得到每個(gè)視角圖像的掩碼圖像，基于掩碼圖像和視角圖像進(jìn)行三維場(chǎng)景生成得到多個(gè)三維高斯分布，選取每個(gè)材質(zhì)類(lèi)別對(duì)應(yīng)的小塊區(qū)域，根據(jù)小塊區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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