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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(jì)數(shù)據(jù)、工件實(shí)物圖像數(shù)據(jù)和工件三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)；基于預(yù)設(shè)模板從工件設(shè)計(jì)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(shí)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(duì)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(shí)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(duì)齊；訓(xùn)練跨模態(tài)網(wǎng)絡(luò)，設(shè)計(jì)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(jì)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(duì)光子數(shù)據(jù)進(jìn)行提取和條帶濾波處理；整合多個(gè)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(duì)待參數(shù)化的幾何面進(jìn)行特征識(shí)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(shí)別模擬特征網(wǎng)面點(diǎn)集，根據(jù)模擬特征網(wǎng)面點(diǎn)集與實(shí)際校驗(yàn)網(wǎng)面點(diǎn)集計(jì)算模擬精度，根據(jù)單元測(cè)試網(wǎng)格面積與模擬精度進(jìn)行描點(diǎn)，得到面積精度點(diǎn)集，對(duì)面積精度點(diǎn)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(jí)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(qǐng)涉及一種基于圖像的城管案件分類方法，屬于計(jì)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(duì)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(cè)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(cè)模型對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到多個(gè)類別的軌跡預(yù)測(cè)結(jié)果；根據(jù)多個(gè)類別的軌跡預(yù)測(cè)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(duì)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(duì)所述車輛區(qū)域圖像集合進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于改進(jìn)YOLOv8模型的行人衣著識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)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(shí)別，該模型包含三個(gè)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(cè)方法和監(jiān)測(cè)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(duì)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(qǐng)公開了一種顯示數(shù)據(jù)處理方法、顯示驅(qū)動(dòng)方法、驅(qū)動(dòng)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(gè)顯示幀內(nèi)的顯示數(shù)據(jù)對(duì)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(duì)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(gè)隔聲單元，每個(gè)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(gè)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(duì)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(shí)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(shí)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(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種陶粒物料混合度智能評(píng)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(píng)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(chǔ)部件和檢測(cè)組件，存儲(chǔ)歷史混合異常信息（含異常時(shí)間點(diǎn)、顏色、粒...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療信息學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于深度學(xué)習(xí)的心衰患者死亡風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括存儲(chǔ)器和處理器，處理器執(zhí)行存儲(chǔ)器存儲(chǔ)的計(jì)算機(jī)程序，以實(shí)現(xiàn)如下步驟：獲取目標(biāo)人員的心電圖數(shù)據(jù)和呼吸頻率數(shù)據(jù)；根據(jù)心電圖數(shù)據(jù)上的數(shù)據(jù)差異和時(shí)間間隔獲得平穩(wěn)程...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于鋰電池材料技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種石墨烯包覆硫化鋰復(fù)合材料及其制備方法和應(yīng)用。本發(fā)明將硫源、鋰源和液態(tài)石墨烯前驅(qū)體制成預(yù)混料，將預(yù)混料進(jìn)行預(yù)燒結(jié)處理，預(yù)燒結(jié)處理是對(duì)預(yù)混料進(jìn)行低溫固化，使石墨烯前驅(qū)體梯形化，得到了石墨烯前驅(qū)體均勻包覆...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及鋰電池生產(chǎn)技術(shù)領(lǐng)域的一種電解液及鋰離子電池，包括第一化合物、第二化合物和第三化合物；本申請(qǐng)的電解液同時(shí)含有第一化合物、第二化合物及第三化合物，可有效提高電解液在高電壓下的穩(wěn)定性，抑制電解液產(chǎn)氣，提高電解液對(duì)于極片的浸潤(rùn)性，從而提升...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種電池注液裝置及注液方法，用于配合負(fù)壓杯模組向電池加注電解液，包括第一蓋體單元，其包括第一蓋體以及第一進(jìn)液組件，第一蓋體的邊緣具有沿第一蓋體厚度方向延伸的擋板，以形成能夠容納電解液的收容槽；第二蓋體單元，其包括第二蓋體和連接銷組...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于具有連鎖功能的環(huán)保氣體環(huán)網(wǎng)柜領(lǐng)域，具體地說是一種具有連鎖功能的環(huán)保氣體環(huán)網(wǎng)柜，包括：主體和連鎖裝置；所述連鎖裝置包括若干個(gè)固定板，若干個(gè)所述固定板位于機(jī)箱內(nèi)部，所述固定板的外表面上設(shè)有若干自鎖裝置，所述固定板的兩側(cè)分別鉸接設(shè)有第一...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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