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								      本發(fā)明涉及一種服務于居家健康管理用戶的健康咨詢系統(tǒng)，包括：獲取模塊，用于獲取用戶的健康咨詢問題；醫(yī)療問題回復模塊，用于基于所述健康咨詢問題生成自然語言答案；匹配計算模塊，用于計算所述健康咨詢問題中的醫(yī)療實體與所述用戶HIS信息的醫(yī)療實體的匹...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種三維復合負泊松比單胞結(jié)構(gòu)、超材料及設計方法，包括兩個相互垂直設置的內(nèi)凹單元，所述內(nèi)凹單元包括形狀相同但大小不同的外部內(nèi)凹單元和內(nèi)部內(nèi)凹單元，所述內(nèi)部內(nèi)凹單元位于外部內(nèi)凹單元的內(nèi)部，且外部內(nèi)凹單元的每個角與內(nèi)部內(nèi)凹單元的每個角...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種衰老過程的核心分子的分析方法、裝置、設備、介質(zhì)，涉及衰老分析技術領域。該方法包括：獲取原始數(shù)據(jù)，將原始數(shù)據(jù)分為對照組和多個實驗組，并對原始數(shù)據(jù)進行預處理；對預處理后的原始數(shù)據(jù)進行衰老模式聚類，獲得聚類結(jié)果；對每個聚類模式進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N車輛告警方法及系統(tǒng)；所述車輛告警方法包括：實時獲取多個傳感器數(shù)據(jù)，并基于當前車輛行駛場景匹配對應的數(shù)據(jù)融合算法，以通過匹配的數(shù)據(jù)融合算法對多個傳感器數(shù)據(jù)進行融合處理，獲得目標融合數(shù)據(jù)；其中，多個傳感器數(shù)據(jù)至少包括車輛數(shù)據(jù)和駕駛...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種智能貨運編隊的前車定位方法及裝置。所述方法包括以下步驟：分別獲取安裝在本車上的相機和激光雷達輸出的視頻圖像和數(shù)據(jù)點云；將所述視頻圖像輸入到2D目標檢測模型，得到目標類別和目標檢測框數(shù)據(jù)；根據(jù)目標類別確定前車的目標檢測框，并基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于多模態(tài)大模型的路側(cè)事件理解方法，該方法包括獲取實時交通場景圖像；基于實時交通場景圖像和系統(tǒng)指令利用多模態(tài)大模型獲得關鍵區(qū)域；基于關鍵區(qū)域和實時交通場景圖像利用視覺識別模型生成視覺提示信息，視覺識別模型包括開放世界目標檢測模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖像特征的細粒度霧霾濃度估計方法和裝置，該方法包括下述步驟：獲取霧霾圖像和PM2.5濃度真實測量值的匹配數(shù)據(jù)集冰進行數(shù)據(jù)預處理；其次通過并行計算獲取樣本圖像的暗通道分布圖與色彩衰減特征圖；在此基礎上構(gòu)建雙分支深度學習架構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像檢測技術領域，尤其涉及一種基于多域融合的圖像篡改檢測方法，該方法包括：將待檢測圖像進行預處理，得到多個域中的每個所述域的檢測圖塊集，其中，所述域為轉(zhuǎn)換域；對每個所述域的檢測圖塊集進行編碼，得到編碼后的特征圖；對所述編碼后的特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及PCB板標定技術領域，公開了一種基于視覺標定的PCB板加工糾偏方法及系統(tǒng)，一種基于視覺標定的PCB板加工糾偏方法，包括以下步驟：步驟S101，根據(jù)PCB板的邊界圖像特征點、攝像機的內(nèi)參矩陣和畸變參數(shù)，通過幾何投影方程獲得第一標定參...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種皮膚病變分類模型的訓練方法、分類方法及系統(tǒng)，其中，該訓練方法獲取皮膚訓練圖像；將所述皮膚訓練圖像輸入至皮膚病變分類模型中進行分類，得到所述皮膚病變分類模型每個分類器輸出的分類預測值，以及每個所述分類器的分類器權(quán)重；根據(jù)所有所...
								
            
							
            
							
						
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								      結(jié)合超像素分割和融合的SAR圖像目標檢測方法、裝置，該方法包括：輸入SAR圖像；將SAR圖像均勻分割為預設數(shù)量的初始超像素區(qū)域，并以每個初始超像素區(qū)域的中心點作為初始聚類中心；基于局部熵和灰度分布的聯(lián)合概率分布，更新聚類中心；根據(jù)自適應像素...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種醫(yī)學圖像分割方法、裝置、計算機設備和存儲介質(zhì)。所述方法包括：通過在插值一致性訓練框架的師生模型基礎上引入KAN模塊，構(gòu)建師生模型中包含級聯(lián)卷積編碼器、級聯(lián)KAN編碼器、級聯(lián)KAN解碼器和級聯(lián)卷積解碼器的醫(yī)學圖像分割網(wǎng)絡。本發(fā)明...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多模態(tài)擴散模型的視覺誘發(fā)腦信號解碼方法及系統(tǒng)，該方法能夠從fMRI信號中重建高分辨率圖像，并生成描述性文本。該方法通過輕量級回歸模型將fMRI信號映射到圖像?文本細節(jié)潛在特征空間，以及CLIP模型的圖像?文本高級語義特征空間...
								
            
							
            
							
						
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								      基于分形規(guī)則重建樹狀根植物纖維根三維矢量構(gòu)型方法，針對待重建植物，進行植物根系的生長數(shù)據(jù)采集，獲取該種植物根系的原始圖像數(shù)據(jù)集；構(gòu)建機器標注模型對原始圖像數(shù)據(jù)集內(nèi)的圖像進行機器標注，參考機器標注的圖像對原始圖像數(shù)據(jù)集進行人工精確標注；將標注...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種幾何和姿態(tài)感知的文本生成三維對象方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：將文本輸入三維擴散生成模型獲得粗糙三維對象，利用粗糙三維對象初創(chuàng)化目標三維對象；將目標三維對象通過渲染獲得法向貼圖；利用粗糙三維對象初創(chuàng)化目標三維對象，并將目標三維對...
								
            
							
            
							
						
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								      基于人工智能的染色體圖像分割方法，能夠解決依賴于人工標注高倍鏡圖像中染色體的輪廓，標注工作量大，人工標注的準確性和一致性難以保證的問題，實現(xiàn)多樣性的染色體圖像樣本集的訓練，保證染色體圖像分割模型的有效性，提高模型的泛化能力和準確性。其包括：...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種空間相機外方位元素熱穩(wěn)定性校正方法及系統(tǒng)，包括：步驟S1：獲取多景下的無控定位誤差與衛(wèi)星溫度，擬合計算空間相機外方位元素熱穩(wěn)定性的溫度相關系數(shù)；步驟S2：獲取不同成像時間對應的無控定位誤差與衛(wèi)星溫升速率，計算空間相機外方位元...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種TIR場景下的深度學習推薦方法、裝置、設備、介質(zhì),方法包括：將目標用戶的用戶行為序列輸入會話處理層輸出具有目標項的目標會話和具有觸發(fā)項的觸發(fā)會話；計算各個目標會話的第一關聯(lián)程度及各個觸發(fā)會話的第二關聯(lián)程度；計算不同目標會話之...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于AI的崗位勝任力與招聘崗位的匹配方法，涉及大數(shù)據(jù)處理技術領域，包括：獲取多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，提取候選人的顯性技能實體及隱式能力實體；構(gòu)建候選人能力演化圖譜；結(jié)合時間序列預測模型解析崗位動態(tài)需求，形成包含當前需求、隱性需求及未來演...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智慧管網(wǎng)技術領域，公開了基于數(shù)字孿生與跨系統(tǒng)協(xié)同的城市管網(wǎng)管理系統(tǒng)及方法，包括多源數(shù)據(jù)采集層以及動態(tài)孿生建模層以及數(shù)據(jù)共享與交換系統(tǒng)和智能決策層，所述動態(tài)孿生建模層包括分層數(shù)字孿生體；所述數(shù)據(jù)共享與交換系統(tǒng)獲取多源數(shù)據(jù)采集層的數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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