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                  		計算;推算;計數(shù)設(shè)備的制造及其應(yīng)用技術(shù)
                  	
                  
      
                
      
                
      
                    
        
					
						
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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(tǒng)，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(shù)據(jù)；將骨架序列數(shù)據(jù)輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的多級語義時空圖卷積網(wǎng)絡(luò)中；其中，多級語義時空圖卷積網(wǎng)絡(luò)包括若干...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種混合架構(gòu)專家驅(qū)動遙感語義分割自學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)搜索方法，包括：獲取遙感語義分割的數(shù)據(jù)集；基于先驗參數(shù)設(shè)計混合架構(gòu)專家網(wǎng)路作為特征編碼器；構(gòu)建異構(gòu)編碼動態(tài)搜索空間，通過自適應(yīng)搜索學(xué)習(xí)融合混合架構(gòu)專家的多粒度視覺特征；構(gòu)建粗?細(xì)粒度表征搜...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及電子政務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于OCR識別技術(shù)的智能政務(wù)服務(wù)方法及終端。該方法包括：獲取文檔圖像數(shù)據(jù)集，對文檔圖像數(shù)據(jù)集內(nèi)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(shù)據(jù)集，確定文檔內(nèi)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(yīng)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，首先獲取并處理推送標(biāo)的的信息，然后通過自然語言處理技術(shù)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(biāo)簽集，從歷史推送交互記錄中提取信息。通過協(xié)同注意力融...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于機械柔性化優(yōu)化設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于多系統(tǒng)多層次協(xié)同的產(chǎn)品一體化建模方法及系統(tǒng)，針對現(xiàn)有技術(shù)中的機械柔性化設(shè)計方法對于對于系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜的柔性化設(shè)計精度低以及可靠性低的技術(shù)問題，通過生成初步生產(chǎn)待建模產(chǎn)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(shù)據(jù)融合的智慧配電間運維方法及系統(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)；對原始多源數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，獲得標(biāo)準(zhǔn)化異構(gòu)數(shù)據(jù)；通過時空圖卷積網(wǎng)絡(luò)對設(shè)備振動特性與設(shè)備電力參數(shù)進行時空關(guān)聯(lián)建...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及茶葉病害檢測領(lǐng)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(shù)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(yù)處理，預(yù)處理包括光照歸一化、幾何增強、光照增強、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)時間序列自適應(yīng)異常檢測方法與系統(tǒng)，涉及物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，方法包括S1、構(gòu)建異常檢測模型；S2、獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；S3、訓(xùn)練異常檢測模型；S4、獲取待檢測數(shù)據(jù)；S5、分析待檢測數(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.通過無人機獲取施工現(xiàn)場圖像數(shù)據(jù)，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(zhǔn)，采用深度學(xué)習(xí)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(biāo)優(yōu)化設(shè)計方法，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)動機一體化渦輪箱多目標(biāo)結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計。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圖譜人崗個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，得到職位知識圖譜；采集用戶包括點擊瀏覽、評論、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)圖像處理方式對瀝青路面圖像進行預(yù)處理，得到目標(biāo)瀝青路面圖像；利用瀝青路面裂縫檢測模型對目標(biāo)瀝青路面圖像進行分析，輸出瀝青路面裂縫檢測結(jié)果，該瀝青路面裂縫檢測模...
								
        
							
        
							
						
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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別系統(tǒng)，其技術(shù)方案要點是：包括：數(shù)據(jù)采集模塊、圖像或信號處理模塊、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告模塊；系統(tǒng)集成了超聲波、雷達(dá)、紅外測距儀等高精度傳感器，以及搭載這些傳感器的...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及現(xiàn)場可編程門陣列與高速存儲器的協(xié)同設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于FPGA的協(xié)同存儲系統(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)；動態(tài)存儲決策模塊，用于根據(jù)實時數(shù)據(jù)特征和系統(tǒng)資源狀態(tài)動態(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(shù)據(jù)融合模塊，用于對傳感器數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)及BIM模型數(shù)據(jù)進行時空對齊與特征提取；數(shù)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(yù)處理；2構(gòu)建小麥病斑程度識別網(wǎng)絡(luò)模型；3離線訓(xùn)練構(gòu)建的小麥病斑程度識別網(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)進行肺動脈分割，其目的在于解決現(xiàn)有技術(shù)中因肺動脈的外周分支標(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化學(xué)習(xí)的風(fēng)電塔筒動態(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)建深度強化學(xué)習(xí)模型，所述深度強化學(xué)習(xí)模型包括策略網(wǎng)絡(luò)和價值網(wǎng)絡(luò)，初始化深度強化學(xué)習(xí)模型；S3、確定風(fēng)電塔筒的設(shè)計標(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)督單目深度估計方法及系統(tǒng)，屬于計算機視覺與深度學(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(wǎng)絡(luò)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(gòu)建方法，包括：獲取水下目標(biāo)物體圖像數(shù)據(jù)集，實例分割標(biāo)注；轉(zhuǎn)換標(biāo)注文件格式，按比例隨機劃分?jǐn)?shù)據(jù)集為訓(xùn)練集、驗證集和測試集；構(gòu)建新型C3K2_MSGC模塊；在分割檢測頭中引入分組卷積，構(gòu)...
								
        
							
        
							
						
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