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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		計(jì)算;推算;計(jì)數(shù)設(shè)備的制造及其應(yīng)用技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明提供一種汽車(chē)風(fēng)阻系數(shù)和表面壓力場(chǎng)的聯(lián)合預(yù)測(cè)方法與系統(tǒng)，涉及汽車(chē)空氣動(dòng)力學(xué)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的聯(lián)合預(yù)測(cè)方法在同一網(wǎng)絡(luò)中并行預(yù)測(cè)壓力場(chǎng)與風(fēng)阻系數(shù)，并以物理一致性約束將由壓力場(chǎng)積分得到的由壓力場(chǎng)導(dǎo)出的風(fēng)阻系數(shù)與網(wǎng)絡(luò)直接回歸的風(fēng)阻系數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大模型的電力計(jì)算推演數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)入庫(kù)校驗(yàn)方法。該方法包括：收集電力系統(tǒng)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，構(gòu)建涵蓋配電網(wǎng)設(shè)備拓?fù)淠Ｐ汀⒇?fù)荷特性、運(yùn)行約束的結(jié)構(gòu)化知識(shí)庫(kù)；對(duì)通用大語(yǔ)言模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，利用知識(shí)庫(kù)對(duì)大語(yǔ)言模型進(jìn)行領(lǐng)域?qū)Ｓ梦⒄{(diào)；獲取電力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)多尺度感知的自監(jiān)督作物病害小樣本圖像分類(lèi)方法及系統(tǒng)，方法包括從基類(lèi)集合中獲取圖像樣本，對(duì)圖像樣本中的原始圖像進(jìn)行基礎(chǔ)變換，對(duì)變換后的圖像執(zhí)行動(dòng)態(tài)視角合成操作，并生成旋轉(zhuǎn)變體，并構(gòu)建增強(qiáng)樣本集；將增強(qiáng)樣本集合中的圖像輸入多尺度空洞融...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種模型訓(xùn)練及圖像生成方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。其中，方法包括：生成一個(gè)或多個(gè)第一圖像，每個(gè)第一圖像包含一個(gè)或多個(gè)第一圖像缺陷；利用所述一個(gè)或多個(gè)第一圖像和第一信息，對(duì)條件擴(kuò)散模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的條件...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于偽裝技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種基于仿生偽裝的反無(wú)人機(jī)與反人臉識(shí)別圖案生成方法及系統(tǒng)，該方法通過(guò)選取目標(biāo)環(huán)境背景圖片并進(jìn)行顏色空間轉(zhuǎn)換與雜色處理，提取背景紋理與仿生偽裝紋理，經(jīng)視錯(cuò)覺(jué)變形后疊加合成，再進(jìn)行顏色填充與數(shù)碼迷彩設(shè)計(jì)，生成仿...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能醫(yī)學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于大模型驅(qū)動(dòng)的克羅恩病腸道纖維化病情預(yù)警方法，包括：獲取克羅恩病患者的腸道MRI影像序列；將腸道MRI影像序列輸入預(yù)訓(xùn)練的腸道結(jié)構(gòu)解析大模型，定位初始腸道纖維化區(qū)域位置；基于腸腔狹窄進(jìn)展指數(shù)確定克羅...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于頻域相似性的動(dòng)態(tài)不可見(jiàn)后門(mén)樣本模擬生成方法，包括以下步驟：空域階段：獲取多張干凈圖像，采用基于Attention U?Net的生成器網(wǎng)絡(luò)為每張干凈圖像生成對(duì)應(yīng)動(dòng)態(tài)的修改概率矩陣，并采用采樣模擬網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述修改概率矩陣進(jìn)行可微...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種能源動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)與多能流耦合優(yōu)化方法及能源管控系統(tǒng)，包括如下步驟：S1、獲取能源產(chǎn)耗歷史數(shù)據(jù)、工況類(lèi)型清單以及未來(lái)生產(chǎn)和檢修計(jì)劃；S2、使用優(yōu)化后的融合自注意力機(jī)制的長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出預(yù)測(cè)結(jié)果；S3、使用甘特圖工況管理模塊實(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種鋼結(jié)構(gòu)表面缺陷圖像檢測(cè)方法和系統(tǒng)，方法包括：建立缺陷圖像分割網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合差異度量因子構(gòu)建聯(lián)合損失函數(shù)；所述差異度量因子通過(guò)計(jì)算缺陷輪廓的曲率差異以及長(zhǎng)度比例差異得到；將缺陷圖像分割網(wǎng)絡(luò)的頸部網(wǎng)絡(luò)中的至少一個(gè)被配置用于特征提取和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于機(jī)器視覺(jué)的棗類(lèi)外觀檢測(cè)分級(jí)方法及系統(tǒng)。屬于機(jī)器視覺(jué)與農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)評(píng)價(jià)交叉技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：對(duì)棗類(lèi)樣本進(jìn)行多角度光譜數(shù)據(jù)采集，結(jié)合三維重建算法生成棗類(lèi)形態(tài)場(chǎng)模型；對(duì)形態(tài)場(chǎng)模型進(jìn)行表面幾何特征提取，得到三維形態(tài)特征向量集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于對(duì)比學(xué)習(xí)的可見(jiàn)光到紅外的圖像遷移方法。該方法通過(guò)引入PatchNCE損失，構(gòu)建了一種基于對(duì)比學(xué)習(xí)機(jī)制的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型，從而加強(qiáng)對(duì)圖像局部特征的學(xué)習(xí)。此方法可實(shí)現(xiàn)配對(duì)、非配對(duì)圖像遷移，以生成高質(zhì)量的紅外圖像，有效緩解了可...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于全向掃描狀態(tài)空間模型的多任務(wù)遙感語(yǔ)義分割方法，具體包括：獲取雙時(shí)相圖像對(duì)；將雙時(shí)相圖像對(duì)輸入編碼器生成多尺度特征圖；將多尺度特征圖送入解碼器，輸出前后時(shí)相的語(yǔ)義分割圖、二值變化檢測(cè)圖；對(duì)編碼器與解碼器進(jìn)行半監(jiān)督訓(xùn)練。在訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于物理引導(dǎo)的聲吶圖像陰影檢測(cè)方法、裝置及設(shè)備，包括：將待檢測(cè)聲吶圖像輸入訓(xùn)練完成的陰影檢測(cè)模型；得到待檢測(cè)聲吶圖像的檢測(cè)結(jié)果；其中，訓(xùn)練完成的陰影檢測(cè)模型用于在確定待檢測(cè)聲吶圖像中待識(shí)別陰影特征的特征類(lèi)別和邊緣特征后，根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及能源設(shè)備管理、工業(yè)自動(dòng)化控制和信息物理系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于數(shù)字孿生技術(shù)的抽蓄安全運(yùn)行監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)及方法。包括：S1、實(shí)時(shí)采集機(jī)組物理狀態(tài)參數(shù)與市場(chǎng)環(huán)境經(jīng)濟(jì)信號(hào)；S2、基于機(jī)組物理狀態(tài)參數(shù)，計(jì)算得出表征單次變工況操作的邊際物理?yè)p...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及磷酸生產(chǎn)控制技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)磷酸生產(chǎn)全流程的精準(zhǔn)控制的問(wèn)題，提供了一種磷酸生產(chǎn)全流程多變量模型預(yù)測(cè)控制方法及系統(tǒng)。該方法包括：實(shí)時(shí)采集磷酸生產(chǎn)全流程中多個(gè)工藝單元的關(guān)鍵過(guò)程數(shù)據(jù)；對(duì)關(guān)鍵過(guò)程數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到實(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及碳排放核算與低碳管理技術(shù)領(lǐng)域，提供一種復(fù)合時(shí)序與多屬性決策模型的碳排放核算預(yù)測(cè)方法，將行政單元多級(jí)空間降尺度模型和多種時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型進(jìn)行耦合，基于不同時(shí)間序列模型，實(shí)現(xiàn)各細(xì)尺度下行政單元的CO2排放量的科學(xué)預(yù)測(cè)，并采用多屬性決策...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N港口實(shí)體名稱(chēng)標(biāo)準(zhǔn)化方法及裝置、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品、計(jì)算設(shè)備，該港口實(shí)體名稱(chēng)標(biāo)準(zhǔn)化方法包括：獲取待標(biāo)準(zhǔn)化的港口實(shí)體原詞以及實(shí)體知識(shí)庫(kù)，實(shí)體知識(shí)庫(kù)包括多個(gè)港口實(shí)體標(biāo)準(zhǔn)詞；根據(jù)港口實(shí)體原詞與實(shí)體知識(shí)庫(kù)中各個(gè)港口實(shí)體...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種城市公共活動(dòng)用地遙感影像智能解析方法及程序產(chǎn)品，包括對(duì)獲取到的研究區(qū)域的遙感影像進(jìn)行切片處理，獲得若干個(gè)邊緣部分重疊的原始影像切片；對(duì)各原始影像切片進(jìn)行陰影區(qū)域檢測(cè)，并對(duì)陰影區(qū)域進(jìn)行陰影去除，生成無(wú)陰影的影像切片；將所述無(wú)陰...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及水稻病害檢測(cè)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于YOLO輕量化水稻病害預(yù)測(cè)模型、檢測(cè)方法及系統(tǒng)，所述預(yù)測(cè)模型包括以YOLOV11網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架為基礎(chǔ)搭建的骨干網(wǎng)絡(luò)和頸部網(wǎng)絡(luò)，所述骨干網(wǎng)絡(luò)與頸部網(wǎng)絡(luò)相連；所述預(yù)測(cè)模型包括以YOLOv11網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)搭建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于圖像識(shí)別的軌道車(chē)違禁物品智能安檢管理系統(tǒng)。涉及軌道交通和安檢技術(shù)領(lǐng)域，系統(tǒng)包括：圖像采集模塊，用于在軌道車(chē)安檢入口處對(duì)行李物品進(jìn)行多角度、高清晰度的圖像采集；圖像預(yù)處理模塊，用于對(duì)采集到的圖像依次采用改進(jìn)的深度奇異值分解去...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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