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								      本申請涉及集成電路設計技術領域，尤其涉及一種用于存儲器指定地址注錯的自檢電路及自檢方法，包括處理器、存儲器、讀寫控制模塊、注錯控制模塊和注錯配置模塊，存儲器和讀寫控制模塊分別連有ECC產生器和ECC校驗器；處理器分別與注錯配置模塊以及存儲器...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及計算機技術領域，尤其涉及一種基于養(yǎng)成型兒童玩具的學習方法及系統(tǒng)，其方法包括：通過AI玩具獲取兒童輸入的語音信息，并根據語音信息，識別兒童在語音輸入時的情緒狀態(tài)；將語音信息轉化為文本信息，根據文本信息及語音信息，檢測語法錯誤及發(fā)音偏...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于靜力?動力?環(huán)境量融合的危巖風險預警方法及系統(tǒng)，涉及地質災害監(jiān)測與預警技術領域，方法包括：獲取待測危巖的巖體監(jiān)測數據和環(huán)境監(jiān)測數據，其中，巖體監(jiān)測數據包括巖體振動時域信號和巖體靜力學參數；根據巖體振動時域信號，提取待測巖體的動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于多模態(tài)感知與權限博弈的智能地鎖控制方法及系統(tǒng)，涉及智能停車管理領域。本方法由毫米波雷達掃描入庫意圖軌跡，判定是否有入庫意圖，若是，則采集車牌識別特征；由毫米波雷達掃描車輛的寬度和高度，由壓力傳感器陣列測得輪胎接觸面積，得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于差分梯度進行關鍵幀增強的視頻理解方法及系統(tǒng)，該方法包括步驟1：構建行為識別數據集；步驟2：對行為發(fā)生原始視頻進行預處理；步驟3：時空梯度注意力運動增強；步驟4：將經過時空梯度注意力運動增強處理后的數據處理后，再進行時空平...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝嘶谶吘壧卣饕龑У妮p量化可見光艦船目標檢測方法，涉及艦船檢測圖像數據處理技術領域，包括采集遙感衛(wèi)星圖像，篩選和標注后隨機分配圖像得到訓練集和驗證集；骨干網絡模塊包括多個相互堆疊的Conv模塊和C3k2模塊；頸部模塊包括細節(jié)增強的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開一種基于遷移學習的跨膚色光譜校準方法、系統(tǒng)及存儲介質，涉及圖像處理技術領域，包括：分析獲取至少兩個指定特征間的關聯(lián)關系并存儲為標志特征；獲取預訓練模型并在其后新增全連接層以形成中間模型；凍結預訓練模型的各層參數，對所述中間模型進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于圖像處理的鋁合金管靶的鍛造成型方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術領域，包括建立三維數字網格模型及拓撲關系圖；采用雙光譜相機陣列獲取多視角圖像并融合；通過神經輻射場網絡重建溫度輻射強度映射圖像；執(zhí)行圖像增強處理；利用多尺度紋理解耦...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于條件擴散模型的桌面層物體生成方法，該方法首先獲取桌面場景數據，包括不同視角的圖片和家具點云數據，并進行預處理。其次利用預處理后訓練數據集中的不同視角的圖片，以及對應的語義標簽，通過預訓練模型提取桌面風格語義特征；利用預處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種三維場景重建方法、裝置及XR設備，涉及圖像處理技術領域，該三維場景重建方法應用于XR設備，包括：接收所述XR設備獲取的場景圖像；對所述場景圖像進行特征提取和特征匹配，得到匹配點對；將所述匹配點對，轉換為全局坐標系下的三維地標點...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于雙路徑注意力與分形結構的高保真點云補全方法及系統(tǒng)，包括迭代最遠點采樣算法處理輸入點云；擴展組合多層感知機結合雙路注意力機制提取構建聯(lián)合特征向量；利用金字塔點生成器分層重建缺失區(qū)域點云；設計復合損失函數和動態(tài)權重調度策略優(yōu)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像處理技術領域，尤其涉及基于機器視覺的發(fā)電機斷路器箱體焊接點定位方法；方法包括獲取發(fā)電機斷路器箱體的待處理圖像，并對其進行多尺度分解，提取出表征表面紋理與焊接點形態(tài)的高頻細節(jié)層；從高頻細節(jié)層中提取箱體結構特征，與預存的包含理想焊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種楊梅成熟度檢測方法及系統(tǒng)，涉及楊梅成熟度檢測技術領域。該方法包括步驟：對楊梅果實圖像進行處理，得到目標圖像；根據目標圖像中楊梅果實表面肉柱的三維結構在固定光照下形成的亮度分布特性，識別并分割目標圖像中的陰影區(qū)域和高光區(qū)域；提...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及生物工程技術領域，具體為一種基于紅外?拉曼圖像恢復模型的細胞培養(yǎng)監(jiān)測方法及系統(tǒng)，方法包括：1、搭建代謝活性綜合評分模型，采用代謝活性綜合評分模型搭建代謝躍區(qū)域集合；2、在代謝活躍區(qū)域集合中選擇代謝活躍前N個區(qū)域作為選定區(qū)域，將選定...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及智慧農業(yè)技術領域，為一種棚內作物自動化檢測方法，具體涉及一種棚內作物病蟲害檢測方法及系統(tǒng)。本發(fā)明提供的實施例根據不同區(qū)域的檢測數據對該區(qū)域的作物生長偏差程度進行判斷，并基于不同的偏差程度配置對應的采樣策略，并基于對應的采樣策略獲取...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N針對金融服務操作風險的事件根因智能診斷方法及系統(tǒng)，首先采集金融服務系統(tǒng)中操作風險事件產生的包含多種信息的操作風險事件數據集合，接著對操作風險事件數據集合進行特征提取，生成包含多方面特征的事件特征集合，然后基于事件特征集合構建動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數字孿生模型的建筑結構安全監(jiān)控方法及系統(tǒng)，包括獲取建筑結構的目標環(huán)境參數和目標監(jiān)測點參數，輸入損傷特征預測模型中得到建筑結構在不同時段的損傷速率分布特征系數；將建筑結構的損傷分布特征模態(tài)和該系數非線性組合生成目標損傷速率...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供面向會議流程管控的音視頻會議全生命周期管理實現方法，涉及會議流程管控技術領域，包括以下步驟：通過會議管理與服務驅動引擎在會前提供智能預約與議題標準化管理；會前多端通知與參會確認；建立設備生命周期服務引擎，用于動態(tài)監(jiān)控議程進度；會后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種干細胞培養(yǎng)基開發(fā)全流程智能管理系統(tǒng)，屬于智能管理技術領域。本發(fā)明融合人工智能、大數據分析及知識圖譜技術，涵蓋從需求分析、配方智能設計與虛擬模擬、小規(guī)模培養(yǎng)驗證與迭代優(yōu)化、中試放大工藝優(yōu)化到質量合規(guī)與追溯的整個流程。通過中央智能...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種數據驅動的易腐品多級庫存水平優(yōu)化方法及系統(tǒng)，涉及深度強化學習技術領域。包括步驟：對于零售節(jié)點，采集易腐品的歷史銷售數據和外部特征數據，并輸入神經網絡訓練；采集易腐品的運輸環(huán)境信息；構造并初始化訓練網絡和目標網絡、經驗回放池；...
								
            
							
            
							
						
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