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								      本申請實施例提供一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的多模態(tài)通專模型協(xié)同訓(xùn)練方法，通過接收待檢索數(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，通過注意力機制處理數(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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								      本申請實施例提供一種跨媒體檢索中的多模態(tài)知識圖譜構(gòu)建方法，方法包括：通過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)自注意力機制計算各模態(tài)特征的模態(tài)內(nèi)注意力權(quán)重，根據(jù)交叉注意力機制計算不同模態(tài)特征的跨模態(tài)注意...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種虛擬電廠動態(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，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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								      本發(fā)明涉及灌溉用水技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于動態(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)測站點基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、灌區(qū)監(jiān)測站點數(shù)據(jù)、接入灌區(qū)內(nèi)各分水口水量監(jiān)測數(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；根據(jù)數(shù)字化檔案庫...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種土壤結(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；并通過結(jié)構(gòu)模式識別提取影響耕作性能的關(guān)鍵結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于適宜性評價的海洋立體空間高潛力區(qū)識別布局方法，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、生態(tài)數(shù)據(jù)及歷史立體確權(quán)項目案例，進(jìn)行預(yù)處理構(gòu)建海域立體空間基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫；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?空間層關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环NRPA機器人集群協(xié)同管理方法及系統(tǒng)，涉及RPA機器人管理的技術(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)時長后重新判定；若目標(biāo)任務(wù)含多個子任務(wù)，則為子任務(wù)添加標(biāo)簽并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于STGAT?informer的電動汽車城際拼車任務(wù)中的充電調(diào)度方法及裝置，涉及城際電動網(wǎng)約車充電調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，通過實時獲取城際往返城市間的乘客拼車需求、車輛狀態(tài)與充電站資源數(shù)據(jù)，構(gòu)建雙層優(yōu)化模型：上層以最小化車輛充電成本為目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及風(fēng)險防控技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種電力工程施工現(xiàn)場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)點的空間關(guān)系，篩選并調(diào)整路徑節(jié)點，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，動態(tài)評估工況風(fēng)險水平...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于源網(wǎng)荷儲的多能互補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)明通過智能感知單元獲取能量來源系統(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)，并實時采集能源介質(zhì)生產(chǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及質(zhì)量檢測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種絕緣電纜生產(chǎn)質(zhì)量檢測方法及系統(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)建多個實時參數(shù)特征；將多個實時特征輸入孤立森林中的孤立樹，依據(jù)各孤立樹歸一化的預(yù)設(shè)權(quán)重對輸出的異常值進(jìn)行加權(quán)，得到綜合異常值；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種區(qū)域運輸任務(wù)的智能分配與高效率執(zhí)行方法及系統(tǒng)，通過獲取目標(biāo)工業(yè)供應(yīng)區(qū)域的區(qū)域運輸任務(wù)集，構(gòu)建每個供應(yīng)鏈節(jié)點在任務(wù)執(zhí)行控制時段的區(qū)域運輸控制參考信息集，通過獲取供應(yīng)鏈生產(chǎn)運輸資源，根據(jù)每個供應(yīng)鏈節(jié)點的倉儲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于水質(zhì)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了一種園區(qū)供水管網(wǎng)水質(zhì)綜合監(jiān)測預(yù)警方法，包括：確定供水管網(wǎng)中的水質(zhì)采集點，在同一時間序列采集水質(zhì)采集點的水質(zhì)數(shù)據(jù)和對應(yīng)的水質(zhì)標(biāo)簽；對水質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行能量評估，獲得點位能量；將點位能量劃分為若干點位分級簇，對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例公開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第一圖像進(jìn)行圖像放大處理的參數(shù)；根據(jù)參數(shù)對第一圖像進(jìn)行圖像分割，得到多個尺寸為圖像分塊尺寸的第一圖像塊；針對每個第一圖像塊進(jìn)行離...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于內(nèi)容分析的多智能體自動修圖系統(tǒng)，包括步驟1：本步驟接收原始圖像輸入，調(diào)用經(jīng)過微調(diào)的多模態(tài)大模型對圖像進(jìn)行聯(lián)合語義?視覺分析，提取圖像中的關(guān)鍵語義要素，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)明屬于機器視覺技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于機械臂末端同軸視覺的六角套筒與外六角螺栓自動對準(zhǔn)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括：圖像采集、輪廓檢測、平面對齊、中軸對齊、最小旋轉(zhuǎn)角度計算以及旋轉(zhuǎn)調(diào)整；本發(fā)明通過輪廓檢測、平面對齊、中軸對齊、最...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及焊縫定位技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種結(jié)構(gòu)光與線激光融合的焊縫粗細(xì)分級三維定位方法和系統(tǒng)，其技術(shù)方案要點是包括如下步驟：S1、通過結(jié)構(gòu)光相機，對工件進(jìn)行拍攝，獲取工件圖像；S2、基于工件圖像，通過通道空間注意力機制和Center Net卷積...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于局部MCMC抽樣稀疏角度CT圖像反演方法及系統(tǒng)，屬于CT成像技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取原始CT圖像，選取疑似病變的感興趣區(qū)域；提取感興趣區(qū)域關(guān)聯(lián)的稀疏投影子集；基于關(guān)聯(lián)的稀疏投影子集，構(gòu)建貝葉斯后驗概率統(tǒng)計模型，對感興趣區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自動駕駛識別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及應(yīng)用于自動駕駛的多模態(tài)三維目標(biāo)識別定位方法；本發(fā)明融合了激光雷達(dá)、攝像頭、毫米波雷達(dá)等多種傳感器的多模態(tài)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了信息的互補，提高了目標(biāo)識別與定位的準(zhǔn)確性，滿足自動駕駛車輛對周圍環(huán)境感知的需求，為自...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種目標(biāo)檢測與角點區(qū)域篩選融合的中心位移測量方法，包括以下步驟：使用YOLOv8網(wǎng)絡(luò)對所述包含多個靶標(biāo)的結(jié)構(gòu)圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測，輸出每個靶標(biāo)的檢測框坐標(biāo)，并計算每個檢測框的中心坐標(biāo)；對于得到的每個檢測框，在該框所限定的圖像感興趣區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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