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								      本申請(qǐng)公開面板灰塵與缺陷檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及圖像識(shí)別領(lǐng)域。通過AOI機(jī)臺(tái)拍攝待測(cè)面板在測(cè)試光源下的報(bào)點(diǎn)光照?qǐng)D和無光源下的報(bào)點(diǎn)無光圖，識(shí)別報(bào)點(diǎn)光照?qǐng)D中包含的所有疑似缺陷點(diǎn)；進(jìn)而從兩個(gè)報(bào)點(diǎn)圖中裁剪出光照待檢子圖和無光待檢子圖，并...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種機(jī)床齒條缺陷檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括以下步驟：獲取目標(biāo)齒條的端面圖像；目標(biāo)齒條為弧形齒條，弧形齒條的圓弧面分布有多個(gè)齒牙，端面圖像中包含有多個(gè)齒牙端面的輪廓信息；根據(jù)端面圖像，識(shí)別是否存在第一缺陷特征；第一缺陷特征為...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了工業(yè)AI質(zhì)檢技術(shù)領(lǐng)域的一種基于改進(jìn)RT?DETR的PCBA焊點(diǎn)缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)，方法包括：步驟S1、獲取大量的歷史PCBA焊點(diǎn)圖像構(gòu)建數(shù)據(jù)集；步驟S2、基于特征提取層、特征融合層以及預(yù)測(cè)輸出層創(chuàng)建焊點(diǎn)缺陷檢測(cè)模型；步驟S3、將...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于壓縮感知驅(qū)動(dòng)的可自適應(yīng)圖像超分辨率重建方法，本發(fā)明設(shè)計(jì)了可訓(xùn)練的壓縮感知采樣模塊，用于對(duì)輸入圖像進(jìn)行稀疏觀測(cè)壓縮，該模塊支持端到端聯(lián)合訓(xùn)練，具有數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化能力。隨后通過圖像先驗(yàn)分析模塊對(duì)壓縮圖像...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種農(nóng)作物種植精細(xì)化管理方法和系統(tǒng)，涉及農(nóng)業(yè)信息化技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：在農(nóng)作物種植區(qū)域中進(jìn)行巡回拍攝，獲得多個(gè)分區(qū)內(nèi)的多個(gè)農(nóng)作物的采樣圖像，并輸入物種識(shí)別模型，獲得農(nóng)作物的物種種類信息和生長(zhǎng)階段信息；匯總采樣圖像，獲得具有相同...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于用戶相似性的信息傳播圖生成方法和裝置，涉及網(wǎng)絡(luò)信息傳播技術(shù)領(lǐng)域。根據(jù)需要生成信息傳播圖的候選用戶集，確定標(biāo)準(zhǔn)化特征矩陣；根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化特征矩陣和每個(gè)候選用戶的傳播類型標(biāo)簽，確定候選用戶的重要性排序；計(jì)算用戶相似度矩陣；將候選...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及事務(wù)處理系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開一種融合TEE與區(qū)塊鏈的可信監(jiān)控審計(jì)系統(tǒng)，包括：通過可信執(zhí)行環(huán)境在業(yè)務(wù)流程關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)生成含關(guān)鍵信息字段的事務(wù)瞬時(shí)狀態(tài)摘要并簽名，將其哈希值錨定至區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)鏈下存儲(chǔ)簽名摘要；審計(jì)時(shí)通過比對(duì)鏈上哈希與...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明的自動(dòng)化稅務(wù)申報(bào)與復(fù)核系統(tǒng)，包括字符識(shí)別模塊、流程自動(dòng)化模塊、動(dòng)態(tài)規(guī)則引擎模塊、區(qū)塊鏈存證模塊和分布式數(shù)據(jù)庫(kù)。字符識(shí)別模塊形成稅務(wù)字段信號(hào)、結(jié)構(gòu)化信號(hào)和語義標(biāo)簽信號(hào)。流程自動(dòng)化模塊根據(jù)稅務(wù)字段信號(hào)形成稅務(wù)申報(bào)單。動(dòng)態(tài)規(guī)則引擎模塊接收結(jié)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于終端設(shè)備查詢智能卡余額的方法及系統(tǒng)，該方法包括將智能卡靠近終端設(shè)備；智能卡設(shè)置有安全芯片以及NDEF數(shù)據(jù)存儲(chǔ)區(qū)，NDEF數(shù)據(jù)存儲(chǔ)區(qū)存儲(chǔ)有智能卡的第一費(fèi)用信息和NDEF格式的查詢指令；智能卡向終端設(shè)備發(fā)送第一費(fèi)用信息和查詢指...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于自感知附屬裝置的柔性管纜智能運(yùn)維方法和軟件平臺(tái)，涉及柔性管纜技術(shù)領(lǐng)域，包括：自感知附件模塊通過不同種類傳感器對(duì)所在危險(xiǎn)位置的狀態(tài)進(jìn)行感知；數(shù)據(jù)采集存儲(chǔ)模塊將各傳感器信號(hào)采集為數(shù)字信號(hào)并進(jìn)行分類處理及存儲(chǔ)，建立狀態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)；...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于物聯(lián)網(wǎng)的糧食物流信息跟蹤方法及系統(tǒng)，首先，本發(fā)明根據(jù)糧食物流車輛的物流信息構(gòu)建三維視圖模型即糧食物流信息視圖模型，從而能夠直觀的從多個(gè)維度實(shí)時(shí)、可視化的觀測(cè)不同物流車輛的多種屬性的物流信息，提高了物流信息的展示效率，避免了...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種融合數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和QMU的設(shè)備質(zhì)量狀態(tài)評(píng)估方法，屬于設(shè)備評(píng)估檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：收集設(shè)備的測(cè)試數(shù)據(jù)和任務(wù)環(huán)境數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集，并分為訓(xùn)練集和測(cè)試集；基于數(shù)據(jù)集，通過極限梯度提升樹對(duì)多維特征進(jìn)行重要性計(jì)算，篩選出符合設(shè)備質(zhì)量狀態(tài)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種智慧港口裝卸規(guī)劃資源分配調(diào)度分析方法，涉及分配調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取調(diào)度分析數(shù)據(jù)，并使用調(diào)度分析方法獲取優(yōu)先裝卸參數(shù)；獲取優(yōu)化分析數(shù)據(jù)，建立數(shù)字港口模型并得到標(biāo)準(zhǔn)調(diào)度方法；基于標(biāo)準(zhǔn)調(diào)度方法對(duì)港口內(nèi)的船舶進(jìn)行調(diào)度；本發(fā)明用于...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于人工智能的虛擬商品供應(yīng)鏈調(diào)度系統(tǒng)及方法，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，應(yīng)用于商品供應(yīng)系統(tǒng)，其包括多個(gè)供應(yīng)庫(kù)；所述調(diào)度系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊用于采集用戶行為數(shù)據(jù)、外部供應(yīng)數(shù)據(jù)和各供應(yīng)庫(kù)的庫(kù)存狀態(tài)數(shù)據(jù)；智能決策模塊用于基于預(yù)設(shè)的預(yù)測(cè)模...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，具體公開基于大數(shù)據(jù)的城市更新多維動(dòng)態(tài)監(jiān)管與分析系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過設(shè)置數(shù)據(jù)質(zhì)量處理模塊、拓?fù)湫ｒ?yàn)評(píng)估模塊、沖突修復(fù)匹配模塊以及交互管理反饋模塊，首先，從城市多源數(shù)據(jù)集中提取數(shù)據(jù)并進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，形成統(tǒng)一的城市空間數(shù)據(jù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于無人機(jī)遙感數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的農(nóng)田重金屬修復(fù)路徑規(guī)劃系統(tǒng)，涉及農(nóng)田修復(fù)技術(shù)領(lǐng)域，包括：數(shù)據(jù)獲取模塊，配置為采集實(shí)時(shí)遙感影像數(shù)據(jù)；污染修復(fù)子區(qū)域劃分模塊，配置為劃分污染修復(fù)子區(qū)域；屬性識(shí)別模塊配置為識(shí)別地塊屬性信息；修復(fù)手段評(píng)估模塊，配...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種公交線路的斷面距離計(jì)算方法及系統(tǒng)，所述方法包括：步驟1：采集線路的線形數(shù)據(jù)和站點(diǎn)數(shù)據(jù)；步驟2：標(biāo)準(zhǔn)化每條線路的線形數(shù)據(jù)；步驟3：初步計(jì)算各線路上各站點(diǎn)的站點(diǎn)方向角；步驟4：計(jì)算每條線路的斷面距離。本發(fā)明可以大大提高通過線路線...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于大語言模型多智能體的閱讀理解試題生成方法、生成一道閱讀理解試題的過程可以分為多個(gè)階段，先通過RAG方法生成包括閱讀材料及設(shè)問的題干內(nèi)容，生成了題干內(nèi)容后，通過選項(xiàng)生成智能體根據(jù)題干內(nèi)容生成相應(yīng)的多組選項(xiàng)，通過兩個(gè)評(píng)判模型...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種空間智能推理方法及系統(tǒng)，所述方法包括：根據(jù)預(yù)先構(gòu)建的空間智能機(jī)生成機(jī)器人待執(zhí)行任務(wù)指令對(duì)應(yīng)的若干初始空間推理任務(wù)，從中確定出第一類推理任務(wù)和第二類推理任務(wù)，獲取第一類推理任務(wù)和第二類推理任務(wù)對(duì)應(yīng)的目...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及大模型技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了大模型數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法及裝置，具有如下步驟：S1、利用傳感器集群采集原始數(shù)據(jù)，通過皮爾遜相關(guān)系數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，針對(duì)每個(gè)分組，采用最小生成樹算法確定頭部傳感器并建立生成序列；S2、啟動(dòng)基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)LST...
								
        
							
        
							
						
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