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								      本發(fā)明涉及監(jiān)測數(shù)據(jù)融合技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于工況數(shù)據(jù)的特種設(shè)備損傷智能監(jiān)測方法、系統(tǒng)及介質(zhì)。采用孤立森林算法，進(jìn)行高敏感度異常預(yù)篩選；應(yīng)用補(bǔ)丁嵌入機(jī)制，生成時(shí)序特征向量；檢索相關(guān)機(jī)理向量，生成混合序列；通過多輪自注意力計(jì)算和信息融合，生成狀態(tài)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于大數(shù)據(jù)的消毒設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，屬于消毒設(shè)備監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，系統(tǒng)包括：消毒設(shè)備數(shù)據(jù)采集模塊、消毒設(shè)備數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、消毒設(shè)備數(shù)據(jù)優(yōu)化模塊、消毒設(shè)備數(shù)據(jù)聚類模塊和實(shí)時(shí)監(jiān)測模塊。本發(fā)明具體是通過特征協(xié)同指數(shù)構(gòu)建鄰域凝聚向量，基于...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI的自動化財(cái)務(wù)信息處理方法，涉及財(cái)務(wù)自動化領(lǐng)域，該方法包括：通過接入企業(yè)多源財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的自動采集與入庫；對采集到的多源異構(gòu)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)性預(yù)處理，構(gòu)建統(tǒng)一、高質(zhì)量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)集；基于自然語言處理...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)預(yù)壓縮網(wǎng)格化處理的動力運(yùn)行管控方法及系統(tǒng)，方法包括步驟：S1、通過數(shù)據(jù)分塊機(jī)制和動態(tài)字典壓縮，進(jìn)行預(yù)壓縮；S2、通過三維網(wǎng)格劃分和異常檢測，進(jìn)行網(wǎng)格化處理；S3、基于遺傳算法和粒子群優(yōu)化算法，對網(wǎng)格化處理的結(jié)果進(jìn)行...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明適用于工程施工技術(shù)領(lǐng)域，提供了基于BIM技術(shù)的鋼結(jié)構(gòu)土石堤壩施工方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：建立堤壩全專業(yè)BIM模型，自動檢測專業(yè)間沖突，包含地形地貌、地質(zhì)數(shù)據(jù)、水文條件、鋼結(jié)構(gòu)信息及土石方幾何屬性；基于BIM模型模擬施工全流程，分階段...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及教育評估技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種面向多群組的帶協(xié)變量的認(rèn)知診斷偏差校正方法，包括：獲取考生的作答數(shù)據(jù)和題目屬性關(guān)系，將作答數(shù)據(jù)和題目屬性關(guān)系輸入屬性掌握概率解釋模型，獲取考生在各認(rèn)知屬性上的屬性掌握概率；屬性掌握概率解釋模型利用訓(xùn)練...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于跨平臺的三維渲染任務(wù)分配協(xié)同處理系統(tǒng)及方法，所述系統(tǒng)中云端渲染任務(wù)調(diào)度模塊基于三角形吞吐率校準(zhǔn)及顯存帶寬校準(zhǔn)，構(gòu)建渲染任務(wù)的渲染耗時(shí)預(yù)測模型，預(yù)測本地渲染時(shí)的渲染時(shí)長，并基于幀級搶占公式調(diào)度云端渲染任務(wù)。本發(fā)明采用動態(tài)卸...
								
        
							
        
							
						
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								      基于對抗自編碼器的面部表情遷移方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)，涉及表情遷移技術(shù)領(lǐng)域。面部表情遷移方法包含：S1、獲取用于提供外觀特征的目標(biāo)圖像和用于提供表情特征的源圖像。S2、根據(jù)源圖像提取表情特征向量。S3、使用編碼器對目標(biāo)圖像和源圖像進(jìn)行編碼處...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及圖像處理技術(shù)，公開了一種基于多視角融合的高效全景圖像拼接方法及系統(tǒng)，包括：從不同視角采集多張圖像；對各圖像進(jìn)行多尺度特征提取，并為每個(gè)提取到的特征點(diǎn)生成特征描述符，匹配出相對應(yīng)的特征點(diǎn)對；對特征點(diǎn)對進(jìn)行多視角幾何約束篩選；根據(jù)篩選...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┥婕岸嘣垂庾V感知技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于多源光譜感知的絕緣子污穢程度檢測方法和系統(tǒng)，其中，該方法包括：獲取絕緣子多個(gè)焦距下的光譜圖像數(shù)據(jù)和絕緣子表面的散射光譜數(shù)據(jù)；從光譜圖像數(shù)據(jù)中提取出污穢層厚度信息；融合污穢層厚度信息和散射光譜數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于圖像增強(qiáng)的注塑面板生產(chǎn)質(zhì)量檢測方法及系統(tǒng)；方法包括步驟：計(jì)算各像素點(diǎn)的可拋度；以可拋度與雙邊濾波器中預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)差的乘積為各像素點(diǎn)的最優(yōu)標(biāo)準(zhǔn)差；基于最優(yōu)標(biāo)準(zhǔn)差對圖像進(jìn)行處理并檢測；計(jì)算各像素點(diǎn)的可拋...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種用于水利工程的混凝土質(zhì)量檢測方法，包括：根據(jù)混凝土邊緣線上邊緣像素點(diǎn)與周圍像素點(diǎn)之間的灰度差異情況，以及混凝土邊緣線的腐蝕因子，獲取混凝土邊緣線上每個(gè)邊緣像素點(diǎn)的加權(quán)腐蝕因子；根據(jù)混凝土邊緣線上不同邊...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了無人機(jī)檢測建筑物外墻功能層質(zhì)量的檢測方法，具體涉及建筑物外墻檢測技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明首先通過無人機(jī)采集建筑外墻飾面物的紅外圖像，確定空鼓嚴(yán)重區(qū)域像素點(diǎn)和剩余像素點(diǎn)，并計(jì)算剩余像素點(diǎn)的異常程度；采用基于缺陷概率的區(qū)域生長法進(jìn)行聚類；基...
								
        
							
        
							
						
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								      一種多特征芯片缺陷檢測方法，包括：獲取包括目標(biāo)芯片的檢測區(qū)圖像；根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)芯片圖像模板匹配目標(biāo)芯片的綁定矩形；根據(jù)所述綁定矩形，確定目標(biāo)芯片的位置和邊緣，在所述檢測區(qū)圖像上確定多個(gè)檢測點(diǎn)；連續(xù)檢測所述檢測點(diǎn)，灰度特征提取，對比檢測點(diǎn)灰度值與標(biāo)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種結(jié)合空域分析和時(shí)域分析的壞點(diǎn)檢測方法及系統(tǒng)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：空域分析階段，通過Sobel算子提取邊緣信息；進(jìn)行圖像二值化，并使用形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算填補(bǔ)潛在的空洞，強(qiáng)化壞點(diǎn)區(qū)域；接著采用連通域標(biāo)記算法識別所有候選壞點(diǎn)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于頻率的自適應(yīng)交互學(xué)習(xí)半監(jiān)督醫(yī)學(xué)分割方法及系統(tǒng)，屬于醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取待分割圖像并將其輸入至預(yù)訓(xùn)練好的半監(jiān)督醫(yī)學(xué)分割模型進(jìn)行處理，獲取圖像分割結(jié)果；半監(jiān)督醫(yī)學(xué)分割模型包括高頻子網(wǎng)絡(luò)和低頻子網(wǎng)絡(luò)，其訓(xùn)練過程包括...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開的一種基于行程碼二值化的塊狀物分析方法、系統(tǒng)和介質(zhì)，其中方法包括：獲取原圖像得到像素塊序列；基于預(yù)設(shè)的行程編碼結(jié)構(gòu)對所述像素塊序列進(jìn)行處理得到行程碼序列；基于所述行程碼序列使用并查集動態(tài)合并連通區(qū)域得到連通域集合；基于所述連通域集...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種基于軌道小車的砂石堆三維點(diǎn)云體積確定方法、裝置及設(shè)備，涉及散狀物料測量技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：對獲取砂石堆的原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并采用曲率聚類分割算法對預(yù)處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域劃分；采用對抗網(wǎng)絡(luò)對劃分后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種圖像位姿偏差調(diào)整方法，包括執(zhí)行器控制相機(jī)拍攝圖像，獲取圖像中目標(biāo)物中心，通過成像原理計(jì)算出執(zhí)行器的偏差角度，使用PD控制或PID控制驅(qū)動控制器，控制執(zhí)行器旋轉(zhuǎn)以校正相機(jī)位置，從而使目標(biāo)物保持在視野中心，即在獲取圖像的中心。本...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了水電廠轉(zhuǎn)子吊裝臨界位置檢測方法及系統(tǒng)，屬于臨界位置檢測技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括圖像采集模塊采集水電廠轉(zhuǎn)子與定子圖片，從多個(gè)角度拍照采集，對圖片進(jìn)行分類、標(biāo)注獲得訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)集；對數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，擴(kuò)充數(shù)據(jù)集，配置訓(xùn)練環(huán)境，...
								
        
							
        
							
						
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