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          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種木材制品各部件用材的樹(shù)種鑒定方法,首先采集各紅木木材的圖像數(shù)據(jù),對(duì)圖像數(shù)據(jù)規(guī)整后劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集,構(gòu)建木材圖像鑒別多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),采用訓(xùn)練集對(duì)所述木材圖像鑒別多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深度學(xué)習(xí),采用所述測(cè)試集對(duì)深度學(xué)習(xí)的模型...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種木材種類(lèi)快速鑒定裝置及方法,首先采集各紅木木材的圖像數(shù)據(jù),對(duì)圖像數(shù)據(jù)規(guī)整后劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集,構(gòu)建木材圖像鑒別多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),采用訓(xùn)練集對(duì)所述木材圖像鑒別多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深度學(xué)習(xí),采用所述測(cè)試集對(duì)深度學(xué)習(xí)的模型進(jìn)行測(cè)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于Mamba與CNN的多尺度生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的PET與MRI圖像融合方法,本發(fā)明所提方法的主體為三支路的生成器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。該網(wǎng)絡(luò)利用CNN對(duì)輸入圖像進(jìn)行多尺度局部特征的提取,利用Mamba進(jìn)一步提取輸入數(shù)據(jù)的全局特征信息,并將提...
          • 本發(fā)明提供一種目標(biāo)檢測(cè)方法、裝置、電子終端及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),目標(biāo)檢測(cè)方法包括:確定檢測(cè)目標(biāo)對(duì)應(yīng)的檢測(cè)框,所述檢測(cè)框至少包含所述檢測(cè)目標(biāo)的局部,且所述檢測(cè)框根據(jù)包含的所述檢測(cè)目標(biāo)的局部信息分為至少兩種不同的類(lèi)別;基于所述當(dāng)前檢測(cè)框的類(lèi)別選...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝藞D像處理方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:獲取待處理圖像的復(fù)雜度等級(jí),以及在待處理圖像中生成多個(gè)初始聚類(lèi)中心;基于復(fù)雜度等級(jí)和多個(gè)初始聚類(lèi)中心,將待處理圖像的像素點(diǎn)進(jìn)行分配,得到多個(gè)聚類(lèi)簇;為每一聚類(lèi)簇重新確定出第一聚類(lèi)中心,并...
          • 本發(fā)明實(shí)施例涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種動(dòng)態(tài)壓縮圖像的方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),方法為獲取待處理圖像的縮略圖、第一尺寸相同的第一數(shù)量個(gè)第一子圖以及目標(biāo)閱讀順序;針對(duì)第一數(shù)量個(gè)第一子圖中各第一子圖,獲取第一比例和第二比例,第一比例為第...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種電力桿塔點(diǎn)云數(shù)據(jù)的對(duì)稱(chēng)面構(gòu)建系統(tǒng)及方法,該系統(tǒng)包括:原始點(diǎn)云選取模塊,用于在電力桿塔的點(diǎn)云全體中,選取部分點(diǎn)云作為原始點(diǎn)云A;平面構(gòu)建模塊,用于在原始點(diǎn)云A內(nèi)選取不共線(xiàn)的三點(diǎn)來(lái)構(gòu)建平面S;鏡像點(diǎn)云構(gòu)建模塊,用于以平面S為對(duì)稱(chēng)面...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于幾何信息的立體匹配方法、裝置、網(wǎng)絡(luò)、設(shè)備及介質(zhì),采用多尺度聚合模塊捕捉并融合多尺度的幾何信息,增強(qiáng)立體匹配精度,再構(gòu)建基于幾何傳播機(jī)制的增強(qiáng)幾何信息的相關(guān)性體積模塊,將幾何尺度信息跨尺度傳播與放大,使得通過(guò)學(xué)習(xí)到的邊緣特...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種圖像恢復(fù)方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),首先通過(guò)坐標(biāo)感知注意力模塊增強(qiáng)位置信息并捕捉局部細(xì)節(jié)特征,再基于分層特征恢復(fù)模塊中構(gòu)建的密集跳躍連接的DenseHourglass結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)提示機(jī)制彌補(bǔ)多次下采樣過(guò)程中丟失的局部...
          • 本發(fā)明屬于虛擬交互技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)多通道低延遲云渲染交互方法及系統(tǒng),該方法包括:建立客戶(hù)端與云渲染服務(wù)器之間的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)連接;客戶(hù)端根據(jù)本地的定位算法生成變換矩陣;云渲染服務(wù)器根據(jù)變換矩陣,更新虛擬場(chǎng)景中的虛擬相機(jī)位姿;云渲染服務(wù)器根據(jù)虛擬相機(jī)位...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)支撐的智能鍵合銅絲加工控制方法及系統(tǒng),其包括通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備實(shí)時(shí)采集鍵合銅絲加工過(guò)程中的多源數(shù)據(jù),將多源數(shù)據(jù)上傳至云端大數(shù)據(jù)平臺(tái),基于預(yù)設(shè)的加工質(zhì)量評(píng)價(jià)模型對(duì)加工工序進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估,生成加工狀態(tài)評(píng)估結(jié)果;若加工...
          • 本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種水汽預(yù)報(bào)模型的訓(xùn)練方法、使用方法及相關(guān)裝置,方法包括:獲取目標(biāo)研究區(qū)域的多源氣象數(shù)據(jù);對(duì)所述多源氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,得到預(yù)處理后的多源氣象數(shù)據(jù);利用預(yù)設(shè)的空間網(wǎng)格劃分規(guī)則對(duì)所述目標(biāo)研究區(qū)域進(jìn)行空間網(wǎng)格劃分,得到若干...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種核反應(yīng)堆的燃料棒傳熱數(shù)值計(jì)算方法和裝置,屬于核領(lǐng)域。該方法包括:根據(jù)燃料棒的當(dāng)前時(shí)間步的界面初值和各節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前時(shí)間步的溫度初值,確定燃料棒的各節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前時(shí)間步的溫度計(jì)算值;在各節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前時(shí)間步的溫度計(jì)算值滿(mǎn)足溫度收斂條...
          • 本發(fā)明涉及鋼結(jié)構(gòu)技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)一種鋼結(jié)構(gòu)設(shè)備基座的環(huán)氧樹(shù)脂澆注墊片及其計(jì)算方法,墊片,包括環(huán)氧樹(shù)脂膠注墊片、海綿條、頂升螺栓和緊固螺栓,環(huán)氧樹(shù)膠注墊片外側(cè)設(shè)有海綿條,環(huán)氧樹(shù)脂膠注墊片通過(guò)頂升螺栓和緊固螺栓進(jìn)行固定。方法:確認(rèn)設(shè)備重量、螺栓數(shù)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于量子支持向量機(jī)的分布式光纖盲源分析方法及系統(tǒng),涉及分布式光纖傳感技術(shù)與量子計(jì)算領(lǐng)域,包括:通過(guò)在城市地下供水管網(wǎng)上布設(shè)分布式光纖傳感器,采集多維光纖信號(hào);基于所述多維光纖信號(hào),結(jié)合量子支持向量機(jī)、稀疏表示、深度學(xué)習(xí)和多模態(tài)數(shù)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于量子協(xié)同優(yōu)化驅(qū)動(dòng)的分布式光纖盲源分析方法及系統(tǒng),涉及城市地下管網(wǎng)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,包括:依據(jù)在城市地下管網(wǎng)布設(shè)的分布式光纖傳感器,采集地下管網(wǎng)沿線(xiàn)的振動(dòng)信號(hào);通過(guò)將盲源分離問(wèn)題轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問(wèn)題,構(gòu)造量子哈密頓函數(shù),并利用改進(jìn)的量子...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于對(duì)話(huà)模型的互動(dòng)娛樂(lè)對(duì)話(huà)方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。方法包括:接收用戶(hù)在互動(dòng)娛樂(lè)內(nèi)容中輸入的當(dāng)前對(duì)話(huà)信息;從預(yù)設(shè)的互動(dòng)歷史記錄存儲(chǔ)模塊中,檢索與當(dāng)前對(duì)話(huà)信息相關(guān)的用戶(hù)互動(dòng)行為數(shù)據(jù)和事實(shí)性數(shù)據(jù),得到歷史記錄檢索...
          • 本申請(qǐng)涉及一種智能家居控制界面的交互方法。所述方法包括:在空間配置界面展示第一設(shè)備類(lèi)型的第一設(shè)備卡片和第二設(shè)備類(lèi)型的第二設(shè)備卡片;響應(yīng)于空間配置界面中使第一設(shè)備卡片靠近第二設(shè)備卡片的控制指令,若第一設(shè)備卡片和第二設(shè)備卡片均未被分配,根據(jù)第一...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)的無(wú)人水下航行器避障控制方法,包括:構(gòu)建UUV的運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)方程;構(gòu)造無(wú)建模誤差和外部干擾的標(biāo)稱(chēng)UUV系統(tǒng),以及帶擾動(dòng)補(bǔ)償?shù)腢UV運(yùn)動(dòng)模型;基于狀態(tài)向量與控制向量構(gòu)造成本函數(shù);結(jié)合成本函數(shù)與預(yù)設(shè)的約束條...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種用于染整設(shè)備的提布調(diào)節(jié)控制方法,包括以下步驟:?jiǎn)?dòng)提布輪后,提布輪按設(shè)定速度運(yùn)行;實(shí)時(shí)檢測(cè)提布輪的提布扭矩:當(dāng)提布扭矩大于正常運(yùn)行扭矩時(shí),則輸出報(bào)警或降低提布速度,直到提布扭矩不再大于正常運(yùn)行扭矩或者提布速度達(dá)到提布速度下限...
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