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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)明涉及融入領(lǐng)域雙語詞典的泰?漢法律領(lǐng)域神經(jīng)機器翻譯方法，屬于自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域。包括步驟：構(gòu)建泰?漢法律領(lǐng)域平行文本語料；使用工具從構(gòu)建好的泰?漢法律領(lǐng)域平行文本語料中挖掘領(lǐng)域雙語詞典；利用領(lǐng)域雙語詞典從泰?漢公共數(shù)據(jù)集中篩選“偽領(lǐng)域...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種動態(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)進行特征點提取；利用語義分割網(wǎng)絡(luò)和多視圖幾何結(jié)合的方法檢測動態(tài)特征點，進行動態(tài)特征點剔除，其中采用改進后的DeepLabV3plus網(wǎng)絡(luò)對RGB...
								
        
							
        
							
						
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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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								      本申請公開了一種電力現(xiàn)貨市場出清模型優(yōu)化方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)，方法包括：基于歷史發(fā)電數(shù)據(jù)、負(fù)荷數(shù)據(jù)和市場交易數(shù)據(jù)構(gòu)建以發(fā)電總成本最小和社會福利最大化為目標(biāo)的市場出清模型，基于設(shè)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(jié)果；調(diào)整...
								
        
							
        
							
						
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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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								      本申請涉及風(fēng)電場布局技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種基于雙種群的風(fēng)電場布局處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，旨在解決現(xiàn)有風(fēng)電場布局導(dǎo)致風(fēng)電場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)，對第一風(fēng)電...
								
        
							
        
							
						
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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)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)廣告精準(zhǔn)投放方法及系統(tǒng)，涉及互聯(lián)網(wǎng)廣告技術(shù)領(lǐng)域，用于解決模型未能充分采用深度學(xué)習(xí)或強化學(xué)習(xí)等先進算法，導(dǎo)致興趣預(yù)測的準(zhǔn)確性與動態(tài)適應(yīng)性降低的問題，通過動態(tài)行為分析模塊實時捕捉用戶交互特征，結(jié)合深度學(xué)習(xí)對多維...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種3D堆疊芯片的晶圓內(nèi)部缺陷圖像自動識別方法及系統(tǒng)，屬于半導(dǎo)體制造檢測技術(shù)領(lǐng)域。該方法基于多模態(tài)成像技術(shù)同步獲取光學(xué)、X射線及超聲圖像數(shù)據(jù)，通過動態(tài)調(diào)整成像參數(shù)適配不同晶圓層級與材料特性，結(jié)合分層濾波去噪、多分辨率配準(zhǔn)及自監(jiān)督...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明的一種基于雙軸特征交互的無人機圖像小目標(biāo)檢測方法及設(shè)備，通過四個上下文感知交互階段（CAI Stage）級聯(lián)構(gòu)成，每個階段包含兩個上下文感知交互塊（CAI Block）。每個CAI Block通過雙軸并行架構(gòu)實現(xiàn)特征提取，并采用關(guān)鍵要...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供了一種刨花板表面缺陷檢測的方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)，該方法包括：基于特征提取網(wǎng)絡(luò)和特征融合網(wǎng)絡(luò)，確定每個樣本圖像對應(yīng)的待檢測樣本特征圖；基于缺陷檢測模型，確定待檢測樣本特征圖中每個先驗框?qū)?yīng)的預(yù)測框及預(yù)測向量；通過上采樣和...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供的一種邊界注意力輔助的動態(tài)圖卷積視網(wǎng)膜血管圖像分割方法，包括以下步驟：S1.對視網(wǎng)膜血管圖像進行預(yù)處理，并對預(yù)處理后的圖像進行翻轉(zhuǎn)和切片處理，得到尺寸為48×48像素的圖像切片集；S2.將圖像切片集輸入到動態(tài)圖卷積U型網(wǎng)絡(luò)中進行血...
								
        
							
        
							
						
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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機交易風(fēng)險識別方法。該方法實時采集交易數(shù)據(jù)流，經(jīng)多維度特征提取、動態(tài)時序分割后，輸入第一深度學(xué)習(xí)模型進行初步風(fēng)險評分，篩選高風(fēng)險時間窗口并對其交易數(shù)據(jù)細(xì)粒度特征增強，再...
								
        
							
        
							
						
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