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        關于龍圖騰

        
        
        
        
        
        
    
          
    
          
        
        
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								      本公開提供了一種焦炭熱態(tài)性能評價方法及裝置、設備、可讀介質(zhì)，屬于高爐煉鐵技術領域，該方法包括：基于六級篩分法對目標焦炭堆進行粒度劃分，得到目標焦炭堆的多個粒度分布；確定每個粒度分布的多個評價指標；基于多個評價指標確定每個粒度分布的綜合質(zhì)量指...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種牡蠣產(chǎn)品全供應鏈碳排放計算方法、介質(zhì)及系統(tǒng)，其中方法包括：獲取水產(chǎn)品相關統(tǒng)計信息，其中，水產(chǎn)品相關統(tǒng)計信息包括全國牡蠣產(chǎn)量；根據(jù)水產(chǎn)品相關統(tǒng)計信息計算各個省份對應的牡蠣需求量；根據(jù)全國牡蠣產(chǎn)量計算育種養(yǎng)殖碳排放量；構(gòu)建省際公...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及邊緣計算技術領域，公開了一種基于區(qū)塊鏈的多方存儲資源交易與定價系統(tǒng)，包括：邊緣聯(lián)盟層，由用戶、多個邊緣服務提供商的邊緣節(jié)點、協(xié)作服務層及存儲資源組成；區(qū)塊鏈層，包括共識節(jié)點、智能合約及共識機制；所述共識節(jié)點通過交易期望證明共識算法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于馬爾科夫鏈的信息往復循環(huán)傳播分析方法,包括：S1，構(gòu)建用于在線社交網(wǎng)絡傳播分析的SIRI信息傳播模型；S2，構(gòu)建基于馬爾科夫鏈理論的節(jié)點狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣P，其中矩陣元素pij表示節(jié)點從狀態(tài)u轉(zhuǎn)移到狀...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于加權(quán)Toeplitz矩陣重構(gòu)的單快拍DOA估計方法。其技術包括改進Toeplitz化協(xié)方差矩陣的秩恢復技術、DOA估計技術。針對超分辨DOA估計算法在單快拍、低信噪比條件下失效的問題，本發(fā)明對常規(guī)Toeplitz矩陣重構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電池CT圖像缺陷檢測方法，涉及圖像識別技術領域，該發(fā)明采用的小波變換去噪技術，能夠在去除噪聲的同時，保留關鍵的邊緣信息，從而提高微小缺陷的檢測精度。多層次小波分解不僅有效區(qū)分噪聲與有用信息，還能保留卷芯內(nèi)部的細微結(jié)構(gòu)，提升了...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種超聲圖像肝腎比的計算方法和裝置，涉及超聲圖像分析技術領域，所述方法包括：獲取目標超聲圖像，通過預先構(gòu)建的級聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡框架對所述目標超聲圖像中的肝臟區(qū)域和腎臟區(qū)域進行識別與分割，得到目標肝掩膜和目標腎掩膜；基于預定義的感興趣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于機動目標跟蹤技術領域，具體涉及一種面向道路交通場景的機動目標跟蹤方法。具體過程為：網(wǎng)絡構(gòu)建過程；包括設置道路信息提取模塊CNN、道路記憶生成模塊CAN以及門控單元ENN，用于輸出估計誤差項
							  2025-10-11
							
            
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于全景相機拍攝識別圓陣的方法，包括以下步驟：讀取全景相機拍攝的原始圖像；將原始圖像按行列四等分得到四張子圖像，采用并行處理方式對每張子圖像進行圖像處理；對每個并行處理后的子圖像應用自適應閾值函數(shù)，得到二值化圖像；獲取二值化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種多源異構(gòu)數(shù)據(jù)跨模態(tài)融合的小行星星體環(huán)境重構(gòu)方法，利用觀測機器人荷載的視覺相機、ToF相機、激光雷達實時獲取在目標空間從不同距離、角度、尺度下的視覺序列圖像、序列RGB?D圖像、雷達點云數(shù)據(jù)；將視覺相機拍攝的視覺序列圖像進行初...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種圖像生成方法、設備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。在該方法中，用戶上傳目標對象的目標三維模型后，即可自動進行模型檢索以確定與目標三維模型相似的參考三維模型，并在目標三維模型的基礎上結(jié)合參考三維模型所關聯(lián)的三維場景，更加準確地生成包...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，提供一種腦膠質(zhì)瘤的分類方法及相關裝置，所述方法包括：獲取參考光譜庫數(shù)據(jù)和疑似腦膠質(zhì)瘤患者的原始MRS信號數(shù)據(jù)；對所述原始MRS信號數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預處理，得到預處理的MRS信號數(shù)據(jù)；根據(jù)所述參考光譜庫數(shù)據(jù)，對所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例公開了一種人工智能生成內(nèi)容圖像檢測的方法、裝置和設備。本發(fā)明實施例中，通過獲取待檢測圖像和問題信息；將所述待檢測圖像和問題信息輸入到目標多模態(tài)大模型，輸出預測結(jié)果，其中，所述目標多模態(tài)大模型是通過思維鏈數(shù)據(jù)集對初始多模態(tài)大模型進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的成串果實識采摘方法，包括以下步驟：使用RGB?D相機獲取待采摘成串果實的彩色圖和深度圖；基于深度學習算法識別出彩色圖中的果實、果梗與主莖三類目標；根據(jù)果實與果梗、果梗與主莖的連通關系篩選出可采摘對象；利用形態(tài)學...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于骨骼序列的人體動作識別方法和系統(tǒng)，方法包括：獲取人體動作數(shù)據(jù)集，并基于數(shù)據(jù)集構(gòu)建骨骼圖；基于時空圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和對比學習對CTR?GCN網(wǎng)絡進行改進,構(gòu)建初步識別模型；所述改進包括在主干網(wǎng)絡中進行骨骼點的絕對位置編碼和相...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種藥品調(diào)配、核對與追溯方法及一體化轉(zhuǎn)運設備，所述藥品調(diào)配、核對與追溯方法包括：智能顯示屏接收待核對藥品列表；在一體化轉(zhuǎn)運設備按照待核對藥品列表移動到多個目標藥品對應的貨架處，將每一目標藥品從對應貨架上取出并放入儲物結(jié)構(gòu)中后，識...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種患者診斷方案推薦模型的訓練方法及相關設備，可以訓練出高精度的患者診斷方案推薦模型。該方法包括：獲取與腦卒中診療所對應的不同類型的數(shù)據(jù)源；對目標數(shù)據(jù)進行預處理，以提取目標數(shù)據(jù)中的時間戳以及空間信息；基于時間戳對目標數(shù)據(jù)進行重采...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于因果推斷的醫(yī)學數(shù)據(jù)增強方法、裝置、存儲介質(zhì)及設備，方法包括：獲取并預處理已有實際病例的原始醫(yī)學數(shù)據(jù)，得到待增強醫(yī)學數(shù)據(jù)；根據(jù)待增強醫(yī)學數(shù)據(jù)，構(gòu)建因果圖；其中，因果圖用于表征疾病、癥狀以及治療方案之間的因果關系；對待增強醫(yī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)自動化技術領域，公開了一種多功能環(huán)網(wǎng)柜自動化控制方法及系統(tǒng)。所述方法包括實時獲取環(huán)網(wǎng)柜的電壓、電流及溫度參數(shù)，基于聚類算法并結(jié)合歷史運行數(shù)據(jù)對負載特性進行分析，生成包含負載類型、季節(jié)性趨勢及負荷分布熱力圖的分類結(jié)果；并基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N離網(wǎng)型風光制氫合成氨系統(tǒng)的調(diào)度方法及相關裝置，涉及新能源發(fā)電技術領域。該方法包括：獲取離網(wǎng)型風光制氫合成氨系統(tǒng)所需達到的合成氨設計產(chǎn)能；根據(jù)合成氨設計產(chǎn)能，確定離網(wǎng)型風光制氫合成氨系統(tǒng)中風光互補發(fā)電系統(tǒng)的發(fā)電量和輸出功率，輸出...
								
            
							
            
							
						
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