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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)明涉及一種基于多源數(shù)據(jù)融合的智慧配電間運(yùn)維方法及系統(tǒng)，該方法包括：通過多源傳感設(shè)備采集配電間環(huán)境及設(shè)備數(shù)據(jù)，獲得原始多源數(shù)據(jù)；對(duì)原始多源數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，獲得標(biāo)準(zhǔn)化異構(gòu)數(shù)據(jù)；通過時(shí)空?qǐng)D卷積網(wǎng)絡(luò)對(duì)設(shè)備振動(dòng)特性與設(shè)備電力參數(shù)進(jìn)行時(shí)空關(guān)聯(lián)建...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及茶葉病害檢測(cè)領(lǐng)域，具體涉及一種基于輕量化YOLOv8模型的茶葉病害檢測(cè)方法。技術(shù)方案包括：采集多種類型的茶葉病害圖像；對(duì)采集的多種類型的茶葉病害圖像進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理包括光照歸一化、幾何增強(qiáng)、光照增強(qiáng)、自適應(yīng)直方圖均衡化、多尺度R...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了多災(zāi)種災(zāi)害物聯(lián)網(wǎng)時(shí)間序列自適應(yīng)異常檢測(cè)方法與系統(tǒng)，涉及物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，方法包括S1、構(gòu)建異常檢測(cè)模型；S2、獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；S3、訓(xùn)練異常檢測(cè)模型；S4、獲取待檢測(cè)數(shù)據(jù)；S5、分析待檢測(cè)數(shù)據(jù)的重構(gòu)結(jié)構(gòu)；S6、分析異常分?jǐn)?shù)；應(yīng)急災(zāi)害預(yù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于深度學(xué)習(xí)的碳排放評(píng)估的施工方案優(yōu)化方法及系統(tǒng)，屬于綠色施工技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：S1.通過無(wú)人機(jī)獲取施工現(xiàn)場(chǎng)圖像數(shù)據(jù)，進(jìn)行時(shí)序一致性分析、光照歸一化處理及混合去噪，提取圖像特征并進(jìn)行配準(zhǔn)，采用深度學(xué)習(xí)生成實(shí)景三維模型；S2.基...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種一體化渦輪箱多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，通過響應(yīng)面模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、熱?流?固耦合仿真與遺傳算法相結(jié)合，應(yīng)用于高功重比發(fā)動(dòng)機(jī)一體化渦輪箱多目標(biāo)結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)。主要步驟如下：建立一體化渦輪箱幾何結(jié)構(gòu)參數(shù)模型，確定優(yōu)化的幾何結(jié)構(gòu)參數(shù)與優(yōu)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于知識(shí)圖譜人崗個(gè)性化匹配推薦方法及系統(tǒng)，該方法收集招聘企業(yè)發(fā)布的招聘職位信息，進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，并通過關(guān)系抽取得到招聘職位三元組，得到職位知識(shí)圖譜；采集用戶包括點(diǎn)擊瀏覽、評(píng)論、收藏在內(nèi)的歷史求職行為數(shù)據(jù)，得到用戶偏好的職位數(shù)據(jù)集...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種瀝青路面裂縫檢測(cè)方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取瀝青路面圖像；根據(jù)預(yù)設(shè)圖像處理方式對(duì)瀝青路面圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到目標(biāo)瀝青路面圖像；利用瀝青路面裂縫檢測(cè)模型對(duì)目標(biāo)瀝青路面圖像進(jìn)行分析，輸出瀝青路面裂縫檢測(cè)結(jié)果，該瀝青路面裂縫檢測(cè)模...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于人工智能的隱蔽工程解析識(shí)別系統(tǒng)，其技術(shù)方案要點(diǎn)是：包括：數(shù)據(jù)采集模塊、圖像或信號(hào)處理模塊、模型訓(xùn)練模塊、結(jié)構(gòu)解析模塊、集成智能通知模塊以及輸出和報(bào)告模塊；系統(tǒng)集成了超聲波、雷達(dá)、紅外測(cè)距儀等高精度傳感器，以及搭載這些傳感器的...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列與高速存儲(chǔ)器的協(xié)同設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于FPGA的協(xié)同存儲(chǔ)系統(tǒng)和方法。所述系統(tǒng)包括：輸入接口模塊，用于接收FPGA的存取指令及數(shù)據(jù)；動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)決策模塊，用于根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)特征和系統(tǒng)資源狀態(tài)動(dòng)態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)分塊策略；地址...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種建筑質(zhì)檢管理系統(tǒng)，包括：分布式智能傳感網(wǎng)絡(luò)，包含部署在建筑結(jié)構(gòu)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的多類型傳感器陣列、移動(dòng)檢測(cè)終端和無(wú)人機(jī)巡檢單元；多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模塊，用于對(duì)傳感器數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)及BIM模型數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空對(duì)齊與特征提取；數(shù)字孿生可視化平臺(tái)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的小麥赤霉病識(shí)別與害病斑分割方法，包括：1獲取健康小麥麥穗圖像以及不同病斑程度的小麥麥穗圖像并進(jìn)行預(yù)處理；2構(gòu)建小麥病斑程度識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型；3離線訓(xùn)練構(gòu)建的小麥病斑程度識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型；4構(gòu)建小麥病斑分割網(wǎng)絡(luò)模型；...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于RNN的肺動(dòng)脈分割方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，涉及利用人工智能技術(shù)進(jìn)行肺動(dòng)脈分割，其目的在于解決現(xiàn)有技術(shù)中因肺動(dòng)脈的外周分支標(biāo)注困難致使標(biāo)簽數(shù)據(jù)不完整影響肺動(dòng)脈分割準(zhǔn)確性的技術(shù)問題。其樣本包括有標(biāo)簽與未標(biāo)記的肺部CT樣本圖像...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的風(fēng)電塔筒動(dòng)態(tài)響應(yīng)自適應(yīng)調(diào)整方法，包括：S1、獲取風(fēng)電塔筒的多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建狀態(tài)空間；S2、構(gòu)建深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，所述深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型包括策略網(wǎng)絡(luò)和價(jià)值網(wǎng)絡(luò)，初始化深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型；S3、確定風(fēng)電塔筒的設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)和安...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于狀態(tài)空間模型的自監(jiān)督單目深度估計(jì)方法及系統(tǒng)，屬于計(jì)算機(jī)視覺與深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域；所述方法包括：使用初始網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像序列進(jìn)行下采樣操作得到三個(gè)尺度的特征序列；使用隱藏狀態(tài)層對(duì)初始網(wǎng)絡(luò)輸出的三個(gè)尺度的特征序列分別進(jìn)行下采樣操作后再執(zhí)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了面向AUV的多尺度輕量化水下圖像實(shí)例分割模型構(gòu)建方法，包括：獲取水下目標(biāo)物體圖像數(shù)據(jù)集，實(shí)例分割標(biāo)注；轉(zhuǎn)換標(biāo)注文件格式，按比例隨機(jī)劃分?jǐn)?shù)據(jù)集為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集；構(gòu)建新型C3K2_MSGC模塊；在分割檢測(cè)頭中引入分組卷積，構(gòu)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及金融交易安全技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的POS機(jī)交易風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法。該方法實(shí)時(shí)采集交易數(shù)據(jù)流，經(jīng)多維度特征提取、動(dòng)態(tài)時(shí)序分割后，輸入第一深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行初步風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，篩選高風(fēng)險(xiǎn)時(shí)間窗口并對(duì)其交易數(shù)據(jù)細(xì)粒度特征增強(qiáng)，再...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及風(fēng)電場(chǎng)布局技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種基于雙種群的風(fēng)電場(chǎng)布局處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，旨在解決現(xiàn)有風(fēng)電場(chǎng)布局導(dǎo)致風(fēng)電場(chǎng)的總輸出功率低且建設(shè)成本高的技術(shù)問題。為此目的，本申請(qǐng)包括：在多次迭代中，根據(jù)第一優(yōu)化目標(biāo)和第二優(yōu)化目標(biāo)，對(duì)第一風(fēng)電...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種動(dòng)態(tài)環(huán)境下基于深度學(xué)習(xí)的視覺SLAM方法，該方法包括以下步驟:采用GCNv2網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征點(diǎn)提取；利用語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)和多視圖幾何結(jié)合的方法檢測(cè)動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)，進(jìn)行動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)剔除，其中采用改進(jìn)后的DeepLabV3plus網(wǎng)絡(luò)對(duì)RGB...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及融入領(lǐng)域雙語(yǔ)詞典的泰?漢法律領(lǐng)域神經(jīng)機(jī)器翻譯方法，屬于自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域。包括步驟：構(gòu)建泰?漢法律領(lǐng)域平行文本語(yǔ)料；使用工具從構(gòu)建好的泰?漢法律領(lǐng)域平行文本語(yǔ)料中挖掘領(lǐng)域雙語(yǔ)詞典；利用領(lǐng)域雙語(yǔ)詞典從泰?漢公共數(shù)據(jù)集中篩選“偽領(lǐng)域...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及人工智能與計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，公開了深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別與分類系統(tǒng)及方法，所述系統(tǒng)包括：輸入預(yù)處理模塊，動(dòng)態(tài)裁剪?重建模塊，特征提取與建模模塊，注意力稀疏正則化模塊，動(dòng)態(tài)難度估計(jì)與多級(jí)優(yōu)化器控制模塊，分類決策模塊；所述方法包括：接收...
								
        
							
        
							
						
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