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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種考慮風(fēng)偏影響的輸電線路樹障隱患檢測(cè)方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，包括根據(jù)原始多源數(shù)據(jù)集進(jìn)行樹木生長(zhǎng)預(yù)測(cè)，得到樹木生長(zhǎng)預(yù)測(cè)結(jié)果；基于樹木生長(zhǎng)預(yù)測(cè)結(jié)果和原始多源數(shù)據(jù)集進(jìn)行三維風(fēng)偏效應(yīng)分析，得到樹木風(fēng)偏量化結(jié)果；根據(jù)樹...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及路線規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種地下洞室巡檢方法及系統(tǒng)。該方法包括以下步驟：獲取地質(zhì)勘察數(shù)據(jù)、微震監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)以及歷史變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；根據(jù)地質(zhì)勘察數(shù)據(jù)以及微震監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行巖體粘彈性本構(gòu)建模，得到巖體粘彈性模型；根據(jù)巖體粘彈性模型以及歷史變...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于數(shù)字孿生的電力工程施工管理方法及系統(tǒng)，涉及施工管理技術(shù)領(lǐng)域，其中方法包括：當(dāng)電力工程轉(zhuǎn)場(chǎng)至新場(chǎng)景時(shí)，量化評(píng)估固有施工管理規(guī)則庫中各規(guī)則在新場(chǎng)景下的可復(fù)用性評(píng)分；剔除可復(fù)用性評(píng)分低于預(yù)設(shè)閾值的規(guī)則，并基于剩余規(guī)則的功能分布，...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于時(shí)空序列特征的架空配電線路施工管控方法，實(shí)現(xiàn)配電線路施工進(jìn)程、質(zhì)量管理。方法包括：采集架空配電線路施工區(qū)域某一時(shí)刻的圖像，并記錄圖像拍攝時(shí)相關(guān)信息；利用識(shí)別算法模型對(duì)圖像中的目標(biāo)設(shè)備進(jìn)行識(shí)別，通過標(biāo)識(shí)框框選和標(biāo)記目標(biāo)設(shè)備，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種內(nèi)河貨物分貨類流向數(shù)據(jù)推算方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)，涉及水路運(yùn)輸技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取多個(gè)采樣船舶對(duì)應(yīng)的基本航次調(diào)查數(shù)據(jù)或停靠調(diào)查數(shù)據(jù)；針對(duì)各采樣船舶，將停靠調(diào)查數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的航次調(diào)查數(shù)據(jù)，并建立航次數(shù)據(jù)集；根據(jù)水域聯(lián)通矩陣和...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度管理的保健食品生產(chǎn)線控制方法及系統(tǒng)，涉及食品生產(chǎn)控制技術(shù)領(lǐng)域，建立原料特征數(shù)據(jù)庫并輸出第一分析結(jié)果，作為原料偏差評(píng)估基準(zhǔn)，采集當(dāng)前批次原料數(shù)據(jù)并比對(duì)差異，輸出原料偏差結(jié)果，采集工藝數(shù)據(jù)并結(jié)合原料偏差分析是否異常，生成...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種堆載圖像增強(qiáng)處理方法，涉及圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集堆載圖像并預(yù)處理，構(gòu)建包含風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)和傾斜角度標(biāo)簽的訓(xùn)練樣本集；構(gòu)建編碼器?分類器雙階段模型，編碼器通過多尺度特征提取與增強(qiáng)、空間感知注意力增強(qiáng)、動(dòng)態(tài)特征金字塔融合及形變梯度...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種智能自適應(yīng)標(biāo)定方法及系統(tǒng)，涉及標(biāo)定技術(shù)領(lǐng)域，包括基于實(shí)時(shí)的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，對(duì)實(shí)時(shí)的異步事件流進(jìn)行時(shí)空聚類，并與當(dāng)前的RGB圖像幀進(jìn)行時(shí)間對(duì)齊，生成凈化事件簇；將凈化事件簇累積為事件灰度圖，并與當(dāng)前的RGB圖像幀共同輸入動(dòng)態(tài)感知網(wǎng)絡(luò)，...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)字化醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種生成骨道的方法、手術(shù)機(jī)器人、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備，該方法可以包括：獲取待處理對(duì)象的骨道參數(shù)；其中，所述待處理對(duì)象包括：膝關(guān)節(jié)的股骨和脛骨；所述骨道參數(shù)包括：骨道入點(diǎn)、骨道出點(diǎn)和骨道直徑；生成與所述骨...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種多模態(tài)船舶目標(biāo)個(gè)體識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及船舶目標(biāo)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括獲取目標(biāo)區(qū)域的多模態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建訓(xùn)練集和測(cè)試集；將訓(xùn)練集中各個(gè)訓(xùn)練樣本輸入目標(biāo)個(gè)體預(yù)測(cè)模型，采用多粒度自適應(yīng)損失函數(shù)作為損失函數(shù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，該目標(biāo)個(gè)體預(yù)測(cè)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種多模態(tài)船舶細(xì)粒度識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及船舶細(xì)粒度識(shí)別分類技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括獲取目標(biāo)區(qū)域的多模態(tài)數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)擴(kuò)增預(yù)處理，構(gòu)建訓(xùn)練集和測(cè)試集；采用基于物理退化建模的多源特征提取方法進(jìn)行特征提取，采用基于時(shí)空一致性對(duì)齊的可判別特...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于無人機(jī)影像的建筑物損壞識(shí)別及標(biāo)記方法，屬于圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括步驟：構(gòu)造包含損壞建筑物的數(shù)據(jù)集D；構(gòu)造改進(jìn)目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)；選擇損失函數(shù)為WIoU，并用數(shù)據(jù)集D以最小化WIoU訓(xùn)練改進(jìn)目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)至收斂，得到改進(jìn)目標(biāo)識(shí)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了情緒識(shí)別方法及情感分析系統(tǒng)，涉及情感分析技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取待測(cè)目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)和語音數(shù)據(jù)，圖像數(shù)據(jù)包括第一圖像；從第一圖像中提取出待測(cè)目標(biāo)的部位圖像，部位圖像包括第一部位，第一部位為待測(cè)目標(biāo)的露出部位的至少部分；利用...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種水表表盤讀數(shù)的視覺識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及水表讀數(shù)領(lǐng)域，包括：相機(jī)模組，用于采集水表表盤圖像數(shù)據(jù)，對(duì)水表表盤圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行儲(chǔ)存；參考圖云庫，用于儲(chǔ)存與水表表盤讀數(shù)相同形態(tài)的數(shù)字圖像；分割模塊，用于接收相機(jī)模組中儲(chǔ)存的水表表盤圖像數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于多頻域特征的跨模態(tài)行人重識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及行人重識(shí)別領(lǐng)域，該方法包括：獲取行人圖像集；構(gòu)建跨模態(tài)行人重識(shí)別模型；構(gòu)建總損失函數(shù)；基于行人圖像訓(xùn)練集和總損失函數(shù)對(duì)跨模態(tài)行人重識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練；將待識(shí)別的行人圖像和行人圖像...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能交通的技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于車輛AI平臺(tái)的交通路口車輛輔助通行方法，所述方法包括：分析第一路段和第二路段在當(dāng)前時(shí)刻對(duì)應(yīng)的車輛積累信息，得到右轉(zhuǎn)、直行、左轉(zhuǎn)以及匯出等車流的積累參數(shù)，其中，所述第一路段和所述第二路段相鄰且行駛方向...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于交通信號(hào)控制技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下調(diào)頭受控的干線交叉口感應(yīng)協(xié)調(diào)控制方法，步驟包括：針對(duì)城市路網(wǎng)中的干線交叉口，確定交叉口設(shè)計(jì)方案及參數(shù)；分析每個(gè)控制時(shí)段內(nèi)各股車流的運(yùn)行特征，使用定時(shí)協(xié)調(diào)控制方法確定干線交叉口感應(yīng)協(xié)調(diào)控制的...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種通航隧道內(nèi)船舶間距預(yù)警方法、系統(tǒng)及介質(zhì)；涉及船舶安全間距設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域；根據(jù)當(dāng)前船舶在通航隧道中所處位置以及當(dāng)前船舶的船型量化特征，匹配出當(dāng)前船舶對(duì)應(yīng)的安全間距計(jì)算機(jī)制；調(diào)取各船舶對(duì)應(yīng)的安全間距計(jì)算機(jī)制得到各船舶的計(jì)算安全間距...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及飛行器模擬訓(xùn)練領(lǐng)域，尤其涉及一種便攜式集成化飛行模擬訓(xùn)練系統(tǒng)及設(shè)備。系統(tǒng)包括：控制模塊，被配置為獲取第一操作數(shù)據(jù)；主顯示模塊，被配置為：在視景圖層序列中截取第一圖層序列，在平顯圖層序列中截取第二圖層序列；將第一操作數(shù)據(jù)、第一圖層序...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)訓(xùn)練技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種心臟復(fù)蘇模擬訓(xùn)練裝置，包括人體模型，還包括：體型模擬組件，體型模擬組件設(shè)置在支撐件上側(cè)，體型模擬組件用于控制人體模型模擬人體的不同胖瘦體型；本發(fā)明通過調(diào)節(jié)組件，可隨機(jī)對(duì)體型模擬組件進(jìn)行調(diào)控，使得體型...
								
        
							
        
							
						
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