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								      本發(fā)明提供了充電樁技術(shù)領(lǐng)域的一種充電樁智能充電方法及系統(tǒng)，方法包括：步驟S1、創(chuàng)建充電策略生成模型；步驟S2、獲取大量的歷史充電數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集；步驟S3、通過(guò)數(shù)據(jù)集對(duì)充電策略生成模型進(jìn)行訓(xùn)練，將訓(xùn)練后的充電策略生成模型部署至充電樁；步驟S4...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了充電樁技術(shù)領(lǐng)域的一種充電樁無(wú)感充電方法及系統(tǒng)，方法包括：步驟S1、創(chuàng)建人臉識(shí)別模型；步驟S2、獲取大量的歷史人臉圖像構(gòu)建數(shù)據(jù)集，通過(guò)數(shù)據(jù)集對(duì)人臉識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練，將訓(xùn)練后的人臉識(shí)別模型部署至充電樁；步驟S3、充電樁對(duì)電動(dòng)汽車上的...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種游戲過(guò)程化內(nèi)容生成方法及系統(tǒng)，該方法包括：當(dāng)實(shí)時(shí)檢測(cè)到玩家操作目標(biāo)游戲角色時(shí)，實(shí)時(shí)檢測(cè)目標(biāo)游戲角色的游戲等級(jí)是否發(fā)生突變，目標(biāo)游戲角色發(fā)生突變的游戲等級(jí)的數(shù)量大于2；若實(shí)時(shí)檢測(cè)到目標(biāo)游戲角色的游戲等級(jí)發(fā)生了突變，則實(shí)時(shí)檢測(cè)出...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種用于時(shí)序生產(chǎn)模擬的儲(chǔ)能機(jī)組出力快速求解方法及系統(tǒng)，屬于電力系統(tǒng)規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明方法，包括：獲取電力系統(tǒng)時(shí)序生產(chǎn)模擬所需的電力數(shù)據(jù)，并基于所述電力數(shù)據(jù)，生成全年等效負(fù)荷曲線；基于所述全年等效負(fù)荷曲線中每日的等效負(fù)荷曲線，確...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于動(dòng)態(tài)供需預(yù)測(cè)的光伏發(fā)電智能調(diào)度方法及裝置。本發(fā)明所述的基于動(dòng)態(tài)供需預(yù)測(cè)的光伏發(fā)電智能調(diào)度方法，包括：獲取當(dāng)前云團(tuán)的位置信息，并與風(fēng)速數(shù)據(jù)結(jié)合，采用卡爾曼濾波進(jìn)行網(wǎng)格化預(yù)測(cè)，獲得云團(tuán)覆蓋狀態(tài)；采用遮擋概率函數(shù)對(duì)云團(tuán)覆蓋狀態(tài)進(jìn)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種電力系統(tǒng)功率波動(dòng)在線自適應(yīng)生成方法及系統(tǒng)，包括：基于電網(wǎng)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和天氣數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，獲取特征數(shù)據(jù)；分別以風(fēng)電波動(dòng)功率、光伏波動(dòng)功率和負(fù)荷波動(dòng)功率為目標(biāo)變量進(jìn)行特征篩選，篩選出目標(biāo)特征；基于目標(biāo)特征確定最佳聚類數(shù)，并基...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種川崎病冠狀動(dòng)脈病變風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)算法及自動(dòng)升級(jí)系統(tǒng)。該川崎病冠狀動(dòng)脈病變風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)算法及自動(dòng)升級(jí)系統(tǒng)，包括，a.獲取川崎病患兒的臨床數(shù)據(jù)，包括疾病日期、性別、月齡、血清鈉水平、D二聚體、紅細(xì)胞分布寬度、凝血酶原時(shí)間、C反應(yīng)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供基于單目與深度攝像的舞蹈動(dòng)作智能對(duì)比評(píng)估方法和系統(tǒng)，對(duì)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行非接觸檢測(cè)，得到目標(biāo)對(duì)象在舞蹈過(guò)程中與基準(zhǔn)參考點(diǎn)的位置變化信息，調(diào)整對(duì)目標(biāo)對(duì)象的單目攝像景深；基于單目攝像景深的變化狀態(tài)信息，將景深動(dòng)態(tài)變化影像分割為若干子影像，從...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供基于單目攝像的舞蹈動(dòng)作時(shí)空整合評(píng)估方法和系統(tǒng)，對(duì)目標(biāo)對(duì)象的舞蹈過(guò)程進(jìn)行連續(xù)單目拍攝和音頻采集，得到相應(yīng)的舞蹈動(dòng)作動(dòng)態(tài)影像和背景音頻數(shù)據(jù)，并將舞蹈動(dòng)作動(dòng)態(tài)影像進(jìn)行分幀處理；對(duì)所有舞蹈動(dòng)作圖像幀進(jìn)行人體關(guān)鍵點(diǎn)識(shí)別和空間整合處理，得到人...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供基于多目攝像的舞蹈動(dòng)作智能評(píng)估與指導(dǎo)方法和系統(tǒng)，對(duì)目標(biāo)對(duì)象的舞蹈過(guò)程進(jìn)行同步多目拍攝，得到若干舞蹈過(guò)程影像，并篩選滿足預(yù)設(shè)畫(huà)面內(nèi)容條件的有效舞蹈過(guò)程影像形成舞蹈過(guò)程影像對(duì)，以此獲取目標(biāo)對(duì)象在不同方位的舞蹈過(guò)程影像；基于舞蹈過(guò)程影像...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了空?頻蒸餾與可變形大核卷積嵌入的YOLOv8櫻桃果實(shí)檢測(cè)方法。首先，在YOLOv8的骨干網(wǎng)絡(luò)中引進(jìn)空間?頻率特征蒸餾模塊，并在空間特征蒸餾塊與頻率特征蒸餾塊之間增加跳躍連接，能夠削弱冗余低效的空間?頻率特征并增強(qiáng)關(guān)鍵特征的表征能...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于動(dòng)態(tài)蒸餾與深度可分離卷積的芯片缺陷輕量化檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備以及介質(zhì)，其方法包括：構(gòu)建多尺度溫度蒸餾框架，以教師模型輸出的特征金字塔為基準(zhǔn)，調(diào)節(jié)教師模型與學(xué)生模型之間的知識(shí)遷移粒度；引入可變形特征對(duì)齊模塊，通過(guò)可學(xué)習(xí)偏移參...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于改進(jìn)YOLOv8的目標(biāo)識(shí)別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，其方法包括：對(duì)YOLOv8模型進(jìn)行改進(jìn)，包括調(diào)用細(xì)節(jié)處理模塊替換骨干網(wǎng)絡(luò)中的C3模塊和增設(shè)低頻增強(qiáng)濾波器，調(diào)用拉普拉斯金字塔模塊替換頸部網(wǎng)絡(luò)中隸屬于下采樣的C3模塊；在將經(jīng)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了點(diǎn)云生成方法、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。該點(diǎn)云生成方法包括：對(duì)初始點(diǎn)云進(jìn)行高斯初始化，得到第一點(diǎn)云分布；對(duì)第一點(diǎn)云分布進(jìn)行參數(shù)建模，至少得到強(qiáng)度參數(shù)和光線丟失概率；以及對(duì)所述第一點(diǎn)云分布進(jìn)行高斯扁平化處理，得到高斯平面；計(jì)算...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種三維地質(zhì)模型砂體連通骨架提取編輯方法及系統(tǒng)，用于三維地質(zhì)建模領(lǐng)域，該方法包括：獲取三維地質(zhì)模型，基于三維地質(zhì)模型中的砂體網(wǎng)格屬性值，通過(guò)種子鄰域搜索算法構(gòu)建種子點(diǎn)在三維空間的傳播路徑，所述種子點(diǎn)為三維地質(zhì)模型中砂體建模的控制點(diǎn)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)的實(shí)施例提供了一種語(yǔ)音驅(qū)動(dòng)3D數(shù)字人眼神和頭部動(dòng)作方法、裝置及設(shè)備。該方法包括：從輸入的語(yǔ)音信號(hào)中提取語(yǔ)音嵌入特征；將語(yǔ)音嵌入特征分別輸入至預(yù)訓(xùn)練的頭部運(yùn)動(dòng)生成模型和眼球運(yùn)動(dòng)生成模型中，以得到頭部運(yùn)動(dòng)的潛在空間表示和眼球運(yùn)動(dòng)的潛在空間...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種肺穿刺手術(shù)機(jī)器人基于點(diǎn)云配準(zhǔn)的定位方法，涉及手術(shù)機(jī)器人領(lǐng)域。本發(fā)明解決了現(xiàn)有肺穿刺手術(shù)過(guò)程中較難迅速且精準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)胸肺部定位的問(wèn)題。包括步驟一：配準(zhǔn)準(zhǔn)備工作：術(shù)前通過(guò)CT掃描患者胸肺部獲取三維圖像，在胸肺部三維圖像中標(biāo)記手術(shù)目標(biāo)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于ZYNQ和Jetson分層協(xié)同的缺陷檢測(cè)方法、裝置和系統(tǒng)，方法包括：ZYNQ處理器接收線陣相機(jī)發(fā)送的待測(cè)物體的表面圖像，對(duì)表面圖像進(jìn)行預(yù)處理以提取Blob區(qū)域圖像，并傳輸至Jetson處理器；Jetson處理器對(duì)Blob區(qū)...
								
        
							
        
							
						
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								      本公開(kāi)提供了一種檢測(cè)方法及裝置，所述方法包括：獲得待檢測(cè)圖像的第一特征圖和至少一張第二特征圖，所述第一特征圖的位置結(jié)構(gòu)信息多于所述第二特征圖；基于第一特征圖獲得所述至少一張第二特征圖分別對(duì)應(yīng)的空間位置彌補(bǔ)信息，并基于對(duì)應(yīng)的空間位置彌補(bǔ)信息對(duì)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了政務(wù)資源管理方法及計(jì)算機(jī)設(shè)備，涉及資源管理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取多個(gè)政務(wù)資源，多個(gè)政務(wù)資源包括應(yīng)用資源、組件資源、數(shù)據(jù)資源或云資源中的一項(xiàng)或多項(xiàng)。基于多個(gè)政務(wù)資源，以政務(wù)資源作為節(jié)點(diǎn)，以政務(wù)資源間的關(guān)聯(lián)關(guān)系作為邊，構(gòu)建資源圖...
								
        
							
        
							
						
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