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          • 本發(fā)明公開了一種智能制造生產(chǎn)線的產(chǎn)品質(zhì)量檢測方法,屬于產(chǎn)品質(zhì)量檢測領(lǐng)域,該方法包括構(gòu)建生產(chǎn)工藝庫,確定各生產(chǎn)工藝的質(zhì)檢指標(biāo);確定各生產(chǎn)工藝的時序,基于各生產(chǎn)工藝的質(zhì)檢指標(biāo),獲取各生產(chǎn)工藝之間的關(guān)聯(lián)程度;生產(chǎn)時,第m道生產(chǎn)工藝完成后,對當(dāng)前半...
          • 本申請公開了一種多模型分割方法、手術(shù)機(jī)器人及相關(guān)產(chǎn)品。該方法包括:基于第一模型和第二模型分別從第一三維電子計算機(jī)斷層掃描圖像中分割得到目標(biāo)對象的第一組織的第一分割結(jié)果和目標(biāo)對象的第二組織的第二分割結(jié)果,然后基于第一分割結(jié)果在第一三維電子計算...
          • 本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于改進(jìn)SwinUNet的醫(yī)學(xué)圖像分割方法。其技術(shù)方案包括以下步驟:采集腹部或心臟區(qū)域的CT/MRI醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù),并進(jìn)行預(yù)處理,所述預(yù)處理包括圖像灰度歸一化、尺寸重采樣至224×224及增強(qiáng)處理;...
          • 本發(fā)明公開了一種基于MobileNetV2的多尺度特征融合的圖像分類方法,屬于圖像處理與分類技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:采集模板圖像,將模板圖像輸入到MobileNetV2中提取多尺度特征;分別計算模板圖像的多尺度特征的平均值,形成對應(yīng)的類別特征...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于YOLOv12優(yōu)化的生產(chǎn)環(huán)境手機(jī)違規(guī)使用檢測方法及系統(tǒng),在YOLOv12算法模型的基礎(chǔ)上,引入了多尺度注意力機(jī)制,通過關(guān)注特征圖的通道和空間維度上的重要性來增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的表示能力,并創(chuàng)新性地設(shè)計了MLA...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于YOLO?Unet的火災(zāi)檢測方法及裝置,方法包括:獲取樣本圖像集;對樣本圖像集進(jìn)行增強(qiáng)得到增強(qiáng)圖像集;基于增強(qiáng)圖像集對初始火災(zāi)檢測模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到目標(biāo)火災(zāi)檢測模型,初始火災(zāi)檢測模型包括YOLOv1...
          • 本發(fā)明涉及智能車遠(yuǎn)程駕駛安全監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及一種多車監(jiān)管場景下的云艙安全員疲勞辨識預(yù)警方法及系統(tǒng),包括通過LSTM模型?注意力機(jī)制構(gòu)建不同人車比場景下的差異化子模型體系,生成適應(yīng)各人車比場景下疲勞規(guī)律的個性化疲勞辨識子模型;各個個性...
          • 本發(fā)明涉及交通控制領(lǐng)域,具體為一種道路交通安全設(shè)施智能網(wǎng)聯(lián)感應(yīng)控制平臺。包括交通數(shù)據(jù)采集模塊:采集交通傳感器的數(shù)據(jù)流,通過識別技術(shù),輸出帶有交通數(shù)據(jù)源標(biāo)識的交通數(shù)據(jù);交通數(shù)據(jù)處理模塊:根據(jù)交通數(shù)據(jù)源標(biāo)識適配解析協(xié)議,得到標(biāo)準(zhǔn)化的交通參數(shù);并...
          • 本發(fā)明公開了基于BIM?GIS?MLP下元胞自動機(jī)的綠波優(yōu)化方法,涉及公路數(shù)字化領(lǐng)域,本發(fā)明包括,依據(jù)BIM和GIS平臺對道路分段;基于IOT統(tǒng)計每一輛車的多段行程的終點信息,并反饋給后序車輛對應(yīng)的紅綠燈校準(zhǔn)信息,后續(xù)車輛通過IOT接入信息...
          • 本發(fā)明涉及存儲器技術(shù)領(lǐng)域,具體提供了一種ROM存儲器及其數(shù)據(jù)讀取方法、電子設(shè)備,包括:存儲電路,參考電路,比較電路;存儲電路包括多路選擇器和存儲陣列;參考電路的參考負(fù)載大于讀取位線的最小負(fù)載且小于最大負(fù)載,讀取時產(chǎn)生的參考電壓的電壓?時間變...
          • 本發(fā)明提供了一種基于基因距離分析的HIV分子網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法和分析系統(tǒng),涉及生物信息學(xué)領(lǐng)域,該系統(tǒng)依次包括數(shù)據(jù)輸入、序列質(zhì)量控制、多序列比對、遺傳距離分析、網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與簇識別、網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)計算、可視化渲染及用戶協(xié)同控制等模塊;各模塊通過預(yù)設(shè)接口協(xié)同工...
          • 本發(fā)明公開了大模型協(xié)同的材料多目標(biāo)交互設(shè)計與決策方法,涉及合金材料設(shè)計優(yōu)化領(lǐng)域,旨在通過知識圖譜構(gòu)建、動態(tài)代理模型優(yōu)化、進(jìn)化算法搜索及大模型實時反饋的閉環(huán)流程,實現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)的高效設(shè)計與多目標(biāo)決策。該方法包括從跨領(lǐng)域知識中構(gòu)建知識圖譜并與大模...
          • 本發(fā)明公開了漆包線熱蠟自動涂覆裝置,涉及涂覆裝置技術(shù)領(lǐng)域,包括裝置本體,所述裝置本體的頂面位置固定連接有托板,所述托板的頂面位置固定安裝有加工箱,所述加工箱的頂面中部位置固定連接有頂板,所述頂板上固定連接有一對軸座,一對所述軸座上固定連接有...
          • 本申請涉及載熔件的技術(shù)領(lǐng)域,公開一種載熔件組裝設(shè)備,包括基座,基座上設(shè)有工位、移動模塊、沖壓模塊、開孔模塊和銷釘模塊,移動模塊包括第一移動結(jié)構(gòu)和第一定位結(jié)構(gòu),第一移動結(jié)構(gòu)包括第一推動組件、第一抬升組件和推動塊,第一抬升組件用于帶動推動塊升降...
          • 本發(fā)明涉及高速電機(jī)領(lǐng)域,尤其涉及一種高效冷卻的高速電機(jī),包括有殼體、安裝塊、圓盤、電機(jī)和輸出軸;殼體固接有若干個安裝塊;殼體通過若干個安裝塊連接有兩個對稱設(shè)置的圓盤;兩個圓盤共同設(shè)置有一個電機(jī),且圓盤與電機(jī)貼合;電機(jī)設(shè)置有輸出軸,輸出軸貫穿...
          • 本發(fā)明提供了一種可調(diào)節(jié)光伏板防傾倒支架,包括光伏架組件和升降調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu),所述光伏架組件包括預(yù)埋式基座、兩個支撐板架和支撐框架;其中,兩個所述支撐板架均設(shè)于所述預(yù)埋式基座的上方;本發(fā)明通過升降調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)配合連桿傳動機(jī)構(gòu)利用切換式驅(qū)動機(jī)構(gòu)的動力帶動...
          • 本發(fā)明涉及光伏設(shè)備領(lǐng)域,尤其涉及一種光伏組件用防護(hù)固定設(shè)備。本發(fā)明提供了這樣一種光伏組件用防護(hù)固定設(shè)備,包括有安裝支架和升降滑塊等;安裝支架連接升降滑塊。升降滑塊轉(zhuǎn)動連接有左旋臂和右旋臂,左旋臂與右旋臂配合控制連桿和拉繩組成多連桿結(jié)構(gòu),共同...
          • 本發(fā)明涉及通信信號檢測技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種高鐵通信信號檢測裝置及方法,包括用于安裝在軌道旁的固定底板,且固定底板的上方中間位置固定有支撐伸縮桿,并且支撐伸縮桿的上端連接有太陽能板,所述支撐伸縮桿的外側(cè)通過承載架安裝有信號檢測器,且信號檢測器...
          • 本發(fā)明公開了一種基于矢網(wǎng)眼圖的生成方法及計算機(jī)可讀存儲介質(zhì),獲取被測件的S參數(shù),通過TDR技術(shù)得到T參數(shù)作為信道;獲取矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀中內(nèi)置的信號模擬發(fā)生器的設(shè)備參數(shù)以及信道周期時長,根據(jù)設(shè)備參數(shù)和信道周期時長設(shè)置矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀的數(shù)據(jù)傳輸速率...
          • 本發(fā)明公開了一種基于人工智能的數(shù)據(jù)安全態(tài)勢分析系統(tǒng)及方法,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明通過設(shè)置網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控滑動窗口與周期,對網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行特征數(shù)據(jù)提取,經(jīng)歸一化與特征融合模型生成綜合特征,利用馬哈拉諾比斯距離計算異常值并構(gòu)建態(tài)勢曲線圖,實...
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