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                  		計算;推算;計數設備的制造及其應用技術
                  	
                  
      
                
      
                
      
                    
        
					
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于集成?深度學習的風電機組齒輪箱軸承溫度故障預警方法。該方法包括：獲取風電機組歷史運行數據，利用所述風電機組歷史運行數據分別訓練BO?RF模型、HHO?LGBM模型和GWO?CNN?BiLSTM?AM模型，利用動態(tài)權重法對訓...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及缺陷檢測技術領域，其具體地公開了一種鐵路扣件缺陷檢測方法及系統，其通過控制高速工業(yè)相機掃描軌道區(qū)域以采集軌道圖像，對軌道圖像進行圖像預處理后基于模板匹配從中提取出包含潛在鐵路扣件的ROI圖像塊，接著，進一步引入目標檢測算法對ROI...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種電力現貨市場出清模型優(yōu)化方法、裝置、設備和介質，方法包括：基于歷史發(fā)電數據、負荷數據和市場交易數據構建以發(fā)電總成本最小和社會福利最大化為目標的市場出清模型，基于設置的約束條件對市場出清模型進行求解，得到第一市場出清結果；調整...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多級語義時空圖卷積的教師行為識別方法及系統，該方法包括：獲取包括待識別教師行為信息的視頻幀，并從視頻幀中提取人體骨架序列數據；將骨架序列數據輸入到預先訓練好的多級語義時空圖卷積網絡中；其中，多級語義時空圖卷積網絡包括若干...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種混合架構專家驅動遙感語義分割自學習網絡搜索方法，包括：獲取遙感語義分割的數據集；基于先驗參數設計混合架構專家網路作為特征編碼器；構建異構編碼動態(tài)搜索空間，通過自適應搜索學習融合混合架構專家的多粒度視覺特征；構建粗?細粒度表征搜...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及電子政務技術領域，尤其是涉及一種基于OCR識別技術的智能政務服務方法及終端。該方法包括：獲取文檔圖像數據集，對文檔圖像數據集內每一文檔圖像進行退化識別處理，確定退化區(qū)域信息；基于退化區(qū)域信息，分析文檔圖像數據集，確定文檔內容多維信...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了面向個性化需求的推送策略自適應優(yōu)化方法及系統，涉及數據處理技術領域，首先獲取并處理推送標的的信息，然后通過自然語言處理技術和雙層注意力解析模型提取并識別商品信息。再建立個性化標簽集，從歷史推送交互記錄中提取信息。通過協同注意力融...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于機械柔性化優(yōu)化設計技術領域，具體涉及基于多系統多層次協同的產品一體化建模方法及系統，針對現有技術中的機械柔性化設計方法對于對于系統結構復雜的柔性化設計精度低以及可靠性低的技術問題，通過生成初步生產待建模產品實體模型，對可修改特征參...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于多源數據融合的智慧配電間運維方法及系統，該方法包括：通過多源傳感設備采集配電間環(huán)境及設備數據，獲得原始多源數據；對原始多源數據進行標準化處理，獲得標準化異構數據；通過時空圖卷積網絡對設備振動特性與設備電力參數進行時空關聯建...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及茶葉病害檢測領域，具體涉及一種基于輕量化YOLOv8模型的茶葉病害檢測方法。技術方案包括：采集多種類型的茶葉病害圖像；對采集的多種類型的茶葉病害圖像進行預處理，預處理包括光照歸一化、幾何增強、光照增強、自適應直方圖均衡化、多尺度R...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了多災種災害物聯網時間序列自適應異常檢測方法與系統，涉及物聯網領域，方法包括S1、構建異常檢測模型；S2、獲取訓練數據集；S3、訓練異常檢測模型；S4、獲取待檢測數據；S5、分析待檢測數據的重構結構；S6、分析異常分數；應急災害預...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于深度學習的碳排放評估的施工方案優(yōu)化方法及系統，屬于綠色施工技術領域，方法包括：S1.通過無人機獲取施工現場圖像數據，進行時序一致性分析、光照歸一化處理及混合去噪，提取圖像特征并進行配準，采用深度學習生成實景三維模型；S2.基...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種一體化渦輪箱多目標優(yōu)化設計方法，通過響應面模型、神經網絡模型、熱?流?固耦合仿真與遺傳算法相結合，應用于高功重比發(fā)動機一體化渦輪箱多目標結構優(yōu)化設計。主要步驟如下：建立一體化渦輪箱幾何結構參數模型，確定優(yōu)化的幾何結構參數與優(yōu)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及現場可編程門陣列與高速存儲器的協同設計技術領域，涉及一種基于FPGA的協同存儲系統和方法。所述系統包括：輸入接口模塊，用于接收FPGA的存取指令及數據；動態(tài)存儲決策模塊，用于根據實時數據特征和系統資源狀態(tài)動態(tài)調整數據分塊策略；地址...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種建筑質檢管理系統，包括：分布式智能傳感網絡，包含部署在建筑結構關鍵節(jié)點的多類型傳感器陣列、移動檢測終端和無人機巡檢單元；多模態(tài)數據融合模塊，用于對傳感器數據、圖像數據及BIM模型數據進行時空對齊與特征提取；數字孿生可視化平臺...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于卷積神經網絡的小麥赤霉病識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行預處理；2構建小麥病斑程度識別網絡模型；3離線訓練構建的小麥病斑程度識別網絡模型；4構建小麥病斑分割網絡模型；...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于RNN的肺動脈分割方法、系統、設備及介質，涉及利用人工智能技術進行肺動脈分割，其目的在于解決現有技術中因肺動脈的外周分支標注困難致使標簽數據不完整影響肺動脈分割準確性的技術問題。其樣本包括有標簽與未標記的肺部CT樣本圖像...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于深度強化學習的風電塔筒動態(tài)響應自適應調整方法，包括：S1、獲取風電塔筒的多源數據，構建狀態(tài)空間；S2、構建深度強化學習模型，所述深度強化學習模型包括策略網絡和價值網絡，初始化深度強化學習模型；S3、確定風電塔筒的設計標準和安...
								
        
							
        
							
						
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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)督單目深度估計方法及系統，屬于計算機視覺與深度學習領域；所述方法包括：使用初始網絡對圖像序列進行下采樣操作得到三個尺度的特征序列；使用隱藏狀態(tài)層對初始網絡輸出的三個尺度的特征序列分別進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例分割模型構建方法，包括：獲取水下目標物體圖像數據集，實例分割標注；轉換標注文件格式，按比例隨機劃分數據集為訓練集、驗證集和測試集；構建新型C3K2_MSGC模塊；在分割檢測頭中引入分組卷積，構...
								
        
							
        
							
						
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