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								      本發(fā)明提供一種基于元認(rèn)知協(xié)調(diào)架構(gòu)智能體集群的連鑄質(zhì)量管控方法，涉及鋼鐵冶金智能制造技術(shù)領(lǐng)域。其中，連鑄質(zhì)量管控方法包括：數(shù)據(jù)輸入與標(biāo)準(zhǔn)化，中樞協(xié)調(diào)，智能體集群運(yùn)維；在中樞協(xié)調(diào)過程中，元認(rèn)知協(xié)調(diào)智能體作為核心，協(xié)調(diào)語義解析智能體、數(shù)據(jù)感知智能...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多尺度混合注意力的無人機(jī)影像超分辨率方法，步驟如下：先切割獲取的無人機(jī)影像制作數(shù)據(jù)集；再對影像降質(zhì)，分別得低、高分辨率圖像數(shù)據(jù)集；接著創(chuàng)建并訓(xùn)練HTMA?RS模型；最后拼接模型輸出的高分辨率圖像，獲完整高分辨率航拍影像。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于動態(tài)物理約束的投影圖像幾何矯正方法和系統(tǒng)，涉及投影圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過物理約束建模確定梯形投影區(qū)域的最小外接矩形，僅對該區(qū)域內(nèi)像素進(jìn)行處理，減少計算量；采用1像素鏡像擴(kuò)展原始圖像，確保插值所需鄰點均在擴(kuò)展圖像內(nèi)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種表面缺陷檢測方法和表面缺陷檢測裝置。所述方法包括：對待檢測表面圖像進(jìn)行特征提取和特征融合，得到融合特征；基于自適應(yīng)權(quán)重參數(shù)對所述融合特征進(jìn)行融合，得到聯(lián)合特征；基于動態(tài)卷積和共享卷積，分別對所述聯(lián)合特征進(jìn)行預(yù)測，得到定位預(yù)測結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種平面流場漩渦中心標(biāo)定方法、運(yùn)動軌跡跟蹤方法及系統(tǒng)；根據(jù)平面漩渦流場特征確定最大值濾波器和最小值濾波器尺寸，以及DBSCAN聚類算法參數(shù)；采用所述最大值濾波器計算局部極大值，采用所述最小值濾波器計算局部極小值；根據(jù)所述局部極大...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種焊縫定位方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及焊接技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：獲取焊接工件的多模態(tài)數(shù)據(jù)，多模態(tài)數(shù)據(jù)包括：工件設(shè)計數(shù)據(jù)、工件實物圖像數(shù)據(jù)和工件三維點云數(shù)據(jù)；基于預(yù)設(shè)模板從工件設(shè)計數(shù)據(jù)中獲取第一焊縫信息；基于預(yù)設(shè)模板和工件實物圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于跨模態(tài)對齊的文本與人臉協(xié)同修復(fù)方法，包括以下步驟：構(gòu)建文本?人臉多模態(tài)數(shù)據(jù)集；基于跨模態(tài)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，實現(xiàn)文本?人臉多模態(tài)數(shù)據(jù)集中的圖像超分辨率以及文本和圖像對齊；訓(xùn)練跨模態(tài)網(wǎng)絡(luò)，設(shè)計優(yōu)化混合損失函數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于LiDAR光子統(tǒng)計的高精度DEM融合構(gòu)建方法，包括：收集區(qū)域內(nèi)的ICESat?2 L3A和GEDI L2A星載LiDAR數(shù)據(jù)，并對光子數(shù)據(jù)進(jìn)行提取和條帶濾波處理；整合多個開源DEM產(chǎn)品，并進(jìn)行大地基準(zhǔn)校準(zhǔn)、空間偏移修正以...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于網(wǎng)格再劃分的圓柱面或類圓柱面同胚參數(shù)化方法，包括：對待參數(shù)化的幾何面進(jìn)行特征識別，如果幾何面存在圓柱面的特征，則：定義完整圓柱面的內(nèi)外邊界；根據(jù)新的邊界將網(wǎng)格全體三角形單元進(jìn)行保角映射的參數(shù)化處理；檢查參數(shù)平面目標(biāo)網(wǎng)格質(zhì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及洞穴三維建模技術(shù)領(lǐng)域，一種基于多傳感器融合的洞穴三維建模方法及系統(tǒng)，包括：識別模擬特征網(wǎng)面點集，根據(jù)模擬特征網(wǎng)面點集與實際校驗網(wǎng)面點集計算模擬精度，根據(jù)單元測試網(wǎng)格面積與模擬精度進(jìn)行描點，得到面積精度點集，對面積精度點集進(jìn)行回歸分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于分層多尺度Transformer的導(dǎo)航語義分割方法，涉及導(dǎo)航語義分割技術(shù)領(lǐng)域，步驟S1，獲取輸入圖像，提取多層次特征圖；步驟S2，將多層次特征圖中的最高層級特征圖輸入至分層多尺度窗口Transformer模塊進(jìn)行處理，得...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于圖像的城管案件分類方法，屬于計算機(jī)視覺領(lǐng)域，方法包括：獲取城管案件數(shù)據(jù)集；構(gòu)建城管案件分類網(wǎng)絡(luò)；基于城管案件數(shù)據(jù)集對城管案件分類網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多教師蒸餾訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的城管案件分類網(wǎng)絡(luò)；將待分類的城管案件圖像輸入訓(xùn)練后的城管案...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種軌跡預(yù)測模型的訓(xùn)練方法、裝置和介質(zhì)。包括：根據(jù)初始軌跡預(yù)測模型對訓(xùn)練樣本進(jìn)行預(yù)測，得到多個類別的軌跡預(yù)測結(jié)果；根據(jù)多個類別的軌跡預(yù)測結(jié)果確定目標(biāo)導(dǎo)向損失、碰撞規(guī)避損失和軌跡分類損失；根據(jù)目標(biāo)導(dǎo)向損失、碰撞規(guī)避損失和軌跡分類損...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于深度學(xué)習(xí)的車輛類型分類方法及系統(tǒng)，通過獲取包含多種車輛類型的車輛圖像集合，對所述車輛圖像集合進(jìn)行車輛區(qū)域提取處理，得到車輛區(qū)域圖像集合，所述車輛區(qū)域圖像集合中的每張車輛區(qū)域圖像僅包含車輛主體部分；對所述車輛區(qū)域圖像集合進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于改進(jìn)YOLOv8模型的行人衣著識別方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取并預(yù)處理行人圖像數(shù)據(jù)，通過歸一化生成高質(zhì)量輸入數(shù)據(jù)。然后，利用改進(jìn)YOLOv8模型進(jìn)行識別，該模型包含三個核心部分：骨干網(wǎng)絡(luò)層...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多源InSAR數(shù)據(jù)融合與深度學(xué)習(xí)的植被茂密區(qū)滑坡監(jiān)測方法和監(jiān)測系統(tǒng)，方法包括：數(shù)據(jù)獲取步驟，獲取目標(biāo)區(qū)域的多源InSAR數(shù)據(jù)；形變解譯步驟，使用預(yù)設(shè)MT?InSAR方法對多源InSAR數(shù)據(jù)的目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行形變解譯處理，得到形...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種顯示數(shù)據(jù)處理方法、顯示驅(qū)動方法、驅(qū)動芯片和電子設(shè)備，該顯示數(shù)據(jù)處理方法包括：獲取一個顯示幀內(nèi)的顯示數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始灰度，為其增加刷新率補(bǔ)償灰度以得到倍增灰度；根據(jù)設(shè)定的高灰閾值和低灰閾值對倍增灰度劃分灰度區(qū)間；在倍增灰度處于低...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種隔聲結(jié)構(gòu)，包括至少一個隔聲單元，每個隔聲單元包括沿第一方向依次連接的多層板體，其中，任意兩層相鄰板體中的一者為多孔材料板，另一者為穿孔板，穿孔板上設(shè)置有至少一個供聲波通過的第一通孔。本發(fā)明可以有效提升隔聲結(jié)構(gòu)對低頻噪聲的隔聲效...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于丁香酚的煙草抑芽劑制備及其復(fù)配減量增效方法，屬于煙草抑芽劑制備技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過多層次保護(hù)策略和智能參數(shù)控制實現(xiàn)了丁香酚混配物向?qū)嵱眯鸵盅縿┑霓D(zhuǎn)化。具體過程包括：首先將丁香酚混配物與β環(huán)糊精形成包合物，實現(xiàn)分子水平保護(hù)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及陶粒物料混合度評估技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種陶粒物料混合度智能評估系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括物料采樣裝置、參數(shù)采集單元、特征分析模塊和評估判定模塊。參數(shù)采集單元設(shè)于各混合工位，含記錄存儲部件和檢測組件，存儲歷史混合異常信息（含異常時間點、顏色、粒...
								
            
							
            
							
						
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