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                  		樂器;聲學設備的制造及制作,分析技術(shù)
                  	
                  
      
                
      
                
      
                    
        
					
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于大語言模型的鋼結(jié)構(gòu)構(gòu)件表面損傷識別方法，涉及人工智能與結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域。旨在解決傳統(tǒng)深度學習方法對大量標注樣本依賴嚴重、泛化能力差以及對復雜損傷場景適應性不足的問題。該方法通過引入結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測圖像和損傷描述詞匯構(gòu)建提示...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于場景信息驅(qū)動的雷達?視覺自適應融合感知方法，包括基于時空配準結(jié)果實現(xiàn)雷達檢測目標集合和視覺檢測目標集合的關(guān)聯(lián)；獲取場景特征表征，包括道路特征和局部環(huán)境特征；設計權(quán)重生成網(wǎng)絡，將場景特征映射為動態(tài)融合權(quán)重；構(gòu)建增強特征向量，分...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種輔助元數(shù)據(jù)驅(qū)動的廣域紅外小目標檢測方法，對輸入的紅外圖像進行預處理，對三類元數(shù)據(jù)進行特異化預編碼及多層感知機映射，生成初始輔助特征，通過骨干網(wǎng)絡提取多層級圖像特征，生成最終輔助特征，以彌合元高層語義缺乏的細節(jié)特征；利用多模態(tài)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于實驗動物巡檢的AI獸醫(yī)系統(tǒng)，具體涉及實驗動物巡檢的AI獸醫(yī)領(lǐng)域，包括圖像采集模塊、結(jié)構(gòu)建模模塊、特征標注模塊、模態(tài)訓練模塊、決策融合模塊、趨勢預警模塊；圖像采集模塊用于獲取具有完整輪廓結(jié)構(gòu)與高清圖像質(zhì)量的小鼠體表圖像幀數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N深度估計增強的語義分割方法、裝置、設備及介質(zhì)，該方法包括對采集的RGB圖像使用深度估計大模型提取對應的深度圖像；構(gòu)建場景感知模型，場景感知模型包括編碼層和解碼層；編碼層包括RGB圖像編碼分支和深度圖像編碼分支，基于分別設置在...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于智能檢測與識別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及接觸網(wǎng)懸掛狀態(tài)缺陷智能識別系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：異常指數(shù)計算單元、缺陷類別概率分析單元、數(shù)據(jù)增強單元和空間鄰近概率場推斷單元；所述異常指數(shù)計算單元，用于得到歸一化值，基于歸一化值，結(jié)合位置參數(shù)，得到復...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)字化管理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于大數(shù)據(jù)分析的出版社全流程數(shù)字化管理系統(tǒng)，包括出版社選題策劃模塊、選題內(nèi)容確定模塊、出版社訂單管理模塊、圖書庫存監(jiān)測模塊、圖書質(zhì)量評估模塊以及圖書版權(quán)管理模塊；本發(fā)明通過圖書多源數(shù)據(jù)融合建立選題...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于街景照片分析的街道慢行發(fā)展評估方法，屬于智能交通系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。首先對街景圖片進行圖像分割與目標識別，得到街道各要素圖像占比，建立基于街道要素占比組合計算的街道慢行發(fā)展指標體系；其次建立路網(wǎng)gis模型，用建立路段緩沖區(qū)的方...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種會議紀要記錄方法、裝置、設備及可讀存儲介質(zhì)。該方法包括：獲取會議上幻燈片播放時的幻燈片內(nèi)容信息和對應幻燈片所采集的多媒體數(shù)據(jù)采集片斷；根據(jù)多媒體數(shù)據(jù)采集片斷，獲得幻燈片播放時對應發(fā)言方的用戶采集信息，根據(jù)用戶采集信息識別發(fā)言方...
								
        
							
        
							
						
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								      本公開提供了基于大模型的交互方法、訓練方法、裝置及智能體，涉及人工智能領(lǐng)域，尤其涉及語音識別、語音交互、深度學習、大模型等技術(shù)領(lǐng)域，可以應用于知識搜索、自動駕駛、智能客服、智能語音控制、智慧電商、AI醫(yī)療等應用場景。基于大模型的交互方法包括...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多維分析的麻鴨營養(yǎng)數(shù)據(jù)智能管理系統(tǒng)，具體涉及多維分析技術(shù)領(lǐng)域，包括飼養(yǎng)區(qū)域劃分模塊、麻鴨信息采集模塊、麻鴨預處理模塊、麻鴨信息分析模塊、綜合分析模塊、綜合判斷模塊以及人機交互模塊。通過多源傳感器對目標飼養(yǎng)區(qū)域的任意子區(qū)域...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種過夜航班拖曳計劃確定方法及裝置，旨在解決現(xiàn)有方法存在效率低、人力成本高以及準確性較差的問題，方案主要包括：確定每個過夜航班的航班信息、每個拖曳代理公司的代理公司信息以及每個可用機位的機位信息；生成包括多個...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種鐵路冷鏈運輸動態(tài)資源調(diào)配方法，屬于鐵路運輸管理技術(shù)領(lǐng)域。包括以下步驟：構(gòu)建鐵路冷鏈運輸動態(tài)服務網(wǎng)絡，將動態(tài)服務網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)圖與鐵路冷鏈運輸作業(yè)流程深度融合，構(gòu)建出鐵路冷鏈運輸動態(tài)服務網(wǎng)絡；構(gòu)建0?1整數(shù)規(guī)劃模型，其目標是總成本最小...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于大語言模型的智能評估系統(tǒng)，結(jié)合語音識別和AI大模型分析，實現(xiàn)了一種智能的評估系統(tǒng)，涉及人機交互技術(shù)領(lǐng)域。系統(tǒng)通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合架構(gòu)，集成實時語音識別、界面元素語義解析和上下文感知技術(shù)，實現(xiàn)自然語言指令結(jié)合數(shù)據(jù)庫篩選內(nèi)容，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及管理系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種智能倉儲管理系統(tǒng)與方法，包括需求計算單元，將需要存儲的貨品記作倉儲貨品，將倉儲貨品分為重量、體積不同的多個目標貨品，計算倉儲貨品對應的貨架需求數(shù)量，計算目標貨品對應的單類型托盤數(shù)量；計算目標貨品對應的...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N多塔協(xié)同調(diào)度方法、協(xié)同服務器及多塔協(xié)同調(diào)度系統(tǒng)，所述方法包括：構(gòu)建施工場地的孿生圖，生成每臺塔吊設備的可活動三維空間，并渲染至所述孿生圖內(nèi)；根據(jù)多塔協(xié)同任務的協(xié)同起點定位和協(xié)同終點定位得到最短任務線，并渲染至所述孿生圖內(nèi)；獲...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于市場需求的產(chǎn)品研發(fā)流程及管理方法，包括如下步驟：步驟一、市場需求采集與標準化建模；步驟二、需求分解與關(guān)聯(lián)度量化；步驟三、項目信息集成與計劃生成；步驟四、動態(tài)計劃管理與沖突檢測；步驟五、任務執(zhí)行與狀態(tài)跟蹤；步驟六、需求閉環(huán)驗證...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于MAMBA的高光譜圖像動態(tài)分類系統(tǒng)，系統(tǒng)包括：地物建模模塊、分辨率調(diào)控模塊、特征提取模塊、分類識別模塊、動態(tài)結(jié)果生成模塊。本發(fā)明中，通過在多時相遙感圖像中同步采集地物區(qū)域的位移量、主光譜反射率與紋理差異...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┱Z音落域方法、云端、車機端及存儲介質(zhì)，應用于語音交互領(lǐng)域。相關(guān)技術(shù)中依賴單一語音落域大模型判斷語音指令的領(lǐng)域歸屬，語音落域大模型需要全局數(shù)據(jù)訓練且參數(shù)復雜的方案，該方法中各個第一領(lǐng)域?qū)毩⒌男∧Ｐ?，小模型之間互不干擾。在新增第一...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種智慧園區(qū)企業(yè)資源協(xié)同優(yōu)化方法，包括：構(gòu)建獨立的微服務認證空間，生成不同路徑的n個微服務實例，并獲取每個微服務實例的序列號，將微服務序列號發(fā)送給企業(yè)內(nèi)部資源節(jié)點；生成n個隨機數(shù)，將n個隨機數(shù)和對應微服務序列號作為鍵值對存儲在資...
								
        
							
        
							
						
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