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								      本發(fā)明公開了一種文學作品智能推薦方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取用戶的歷史閱讀數據，對歷史閱讀數據進行預處理，輸出歷史閱讀作品集；將歷史閱讀作品集導入預設的分類器中，確定歷史閱讀作品集中每個歷史閱讀作品的作品類型；獲取每個歷史閱讀作品的閱讀過程...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于主客觀數據融合的乘坐舒適性精準評價方法，包括以下步驟：步驟1，實時同步采集乘客舒適性評價數據和車輛運動學數據；步驟2，對步驟1得到的乘客舒適性評價數據和車輛運動學數據進行預處理，刪除主觀評分為0的乘客舒適性評價數據及其時...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于貝葉斯模型平均的組合模型徑流預報方法，包括收集預報斷面所在流域上游區(qū)域的歷史實測氣象和水文數據并進行處理；對處理后的歷史數據進行預報因子識別，并分析各預報因子的影響滯時；以確定影響滯時的預報因子作為模型輸入，以預報斷面徑流...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種風電低出力事件生成式有差訓練方法和預測方法，訓練方法包括：獲取至少一個風電場的運行數據和同一時段至少一個風電場的數值天氣預報數據；根據運行數據和數值天氣預報數據構建第一訓練集；第一訓練集是指風電低出力事件相關的真實數據集；根據...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及直流電機驅動與控制技術領域，尤其涉及基于多尺度圖注意力的最大加權獨立集求解方法及系統(tǒng)，通過多尺度圖注意力神經網絡動態(tài)提取多層次鄰域范圍內的拓撲特征，利用可訓練相似度函數解析節(jié)點間非線性關聯(lián)；融合圖結構嵌入與原始節(jié)點效用生成拓撲感知...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于安全多方計算的金融數據隱私保護方法及系統(tǒng)，該方法通過分別獲取收入數據、貸款違約數據以及消費行為數據，并進行預處理；使用秘密分享算法將預處理結果拆分成預設份額，分發(fā)至各金融機構，并使用同態(tài)加密算法將對應的數據份額進行加密，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種考慮實戰(zhàn)環(huán)境的無人裝備可靠性仿真驗證方法，通過模塊化智能體設計與動態(tài)環(huán)境建模，以有效表征無人裝備作戰(zhàn)環(huán)境的復雜多樣特征，并結合地理環(huán)境、氣象環(huán)境與對抗環(huán)境對無人裝備可靠性的影響分析，實現考慮實戰(zhàn)環(huán)境的無人裝備可靠性評估驗證。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于智能壓實技術的道路施工方法，包括以下步驟：S1、施工準備階段：利用地理信息系統(tǒng)軟件根據施工前的激光掃描地形，確定道路地形和施工邊界尺寸大小，選擇智能壓實設備和安裝傳感器；S2、數據采集與實時監(jiān)測階段：通過安裝在智能壓實設...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種ONNX模型的優(yōu)化方法及裝置，屬于深度學習模型優(yōu)化技術領域，其中，ONNX模型的優(yōu)化方法包括：對ONNX模型進行形狀推理，獲取ONNX模型中各中間節(jié)點的形狀；獲取進行形狀推理后的ONNX模型的第一模型狀態(tài)；對進行形狀推理后的O...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于區(qū)塊鏈的多能系統(tǒng)碳排放核算方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取多能源負荷數據，根據多能源負荷數據設計多能源系統(tǒng)框架；基于多能源系統(tǒng)框架，設計用戶側不同能源碳排放的排放模型和物理模型，獲取用戶側不同能源的碳排放數據；引入區(qū)塊鏈技術對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種醫(yī)療資產故障智能巡檢系統(tǒng)、方法、設備及介質，屬于醫(yī)療設備管理技術領域。所述系統(tǒng)包括：智能感知與數據采集模塊，通過傳感器監(jiān)測設備運行參數，結合電子標簽實現設備識別與定位，利用邊緣計算對原始數據進行預處理和篩選，生成標準化醫(yī)療資...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種自助售貨機線上下單系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：用戶端、服務器端和售貨機；用戶端包含商品展示模塊、下單模塊、訂單支付模塊、取貨碼生成模塊和取貨碼展示模塊；服務器端包含接收模塊、庫存管理模塊、訂單管理模塊和驗證模塊；售貨機端包含身份驗證...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于改進的YOLOv10模型的芯片表面缺陷檢測方法、系統(tǒng)、設備以及介質，其方法包括：構建層級檢測模型；將芯片表面圖像輸入至特征提取網絡得到初始特征圖；在特征融合網絡的預定節(jié)點嵌入坐標注意力模塊，對初始特征圖進行正交方向卷積編碼...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及可見光圖像和紅外圖像配準方法、裝置及嵌入式程序產品，屬于圖像處理技術領域，通過圖像采集、縮放、提取邊緣圖和平移遍歷的處理步驟，實現可見光圖像與紅外圖像配準，在配準過程中提出了依據縮放因子對可見光圖像進行尺度縮放的處理策略、并對邊緣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于多模態(tài)數據的傳染病患者后遺癥風險預測系統(tǒng)，通過數據獲取模塊采集用戶的多模態(tài)數據，并通過特征提取模塊對所述多模態(tài)數據進行特征提取得到當前特征數據，之后通過相似度計算模塊基于所述當前特征數據與預置數據庫中樣本傳染病患者病歷所關聯(lián)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大數據的配電網負荷長期預測方法及系統(tǒng)，涉及配電網負荷預測技術領域，方法包括：從經過預處理的配電網歷史負荷數據中提取用戶用電特征數據和變化趨勢數據；基于用戶用電特征數據，構建用戶用電特征長期預測模型；基于變化趨勢數據，構建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模諧振器的濾波F類功率放大器；主要解決濾波器與放大器共同設計而造成的尺寸偏大、效率偏低的問題；系統(tǒng)包括輸入匹配網絡、柵極直流饋電網絡、漏極直流饋電網絡、晶體管和諧波抑制網絡和濾波匹配網絡，其中輸入匹配網絡利用π形電路，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種Huffman編碼方法、編碼裝置、芯片及存儲介質。Huffman編碼方法包括：獲取待編碼字符串以及相關聯(lián)的編碼信息，所述編碼信息包括待編碼字符串的長度、所屬的字母表和所要編碼的限制碼長；基于預設的掃描長度掃描字符串的符號，統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種顯示面板以及顯示裝置，屬于顯示技術領域，顯示面板包括所述顯示面板包括：襯底基板；發(fā)光結構，位于所述襯底基板的一側，包括多個發(fā)光元件，所述發(fā)光元件包括第一電極、第二電極以及位于第一電極和第二電極之間的發(fā)光材料層；其中，所述發(fā)光...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多模態(tài)感知數據的機器人交互方法及系統(tǒng)、機器人，包括基于預設的情感強度量化模型，對交互對象的多模態(tài)感知數據進行情感特征提取，得到所述交互對象的情感特征向量，并對所述情感特征向量進行融合計算，得到所述交互對象的情感強度；基于所...
								
            
							
            
							
						
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