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基于机器学习的黄河下游险工险情预警方法开了基于机器学习的黄河下游险工险情预警方分析方法能够从大量历史数据中学习到潜在的23通过卷积运算提取图像特征，通过池化降维和特征聚合，最终通45-a567[0035]其中，W是权重矩阵，x是输入特征向量，b是偏置向量，σ是激活函数ReLU或8[0051](2)本发明中从局部的图像特征到整体的环境因素，模型能够综合考虑各类影响[0052](3)本发明结合黄河下游险工管理痛点问题，利用深度学习模型响应速度快等特[0071]提取时间点：08:00,08:05,08:10,08:15,08:20,08:25,08:30,08:35,08:40,08:9[0098]diff_frame_20240701_085本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或

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