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          • 本發(fā)明提供一種輸液港護(hù)理質(zhì)量評(píng)價(jià)的問(wèn)卷生成管理方法與系統(tǒng),屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體包括:對(duì)各個(gè)科室的調(diào)查問(wèn)卷進(jìn)行解析得到調(diào)查問(wèn)卷中的患者在輸液港的使用過(guò)程中的異常描述數(shù)據(jù),基于異常描述數(shù)據(jù)的解析結(jié)果,確定問(wèn)卷更新科室的調(diào)查問(wèn)卷的更新處理問(wèn)...
          • 本申請(qǐng)涉及集成電路設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種用于存儲(chǔ)器指定地址注錯(cuò)的自檢電路及自檢方法,包括處理器、存儲(chǔ)器、讀寫(xiě)控制模塊、注錯(cuò)控制模塊和注錯(cuò)配置模塊,存儲(chǔ)器和讀寫(xiě)控制模塊分別連有ECC產(chǎn)生器和ECC校驗(yàn)器;處理器分別與注錯(cuò)配置模塊以及存儲(chǔ)器...
          • 本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于養(yǎng)成型兒童玩具的學(xué)習(xí)方法及系統(tǒng),其方法包括:通過(guò)AI玩具獲取兒童輸入的語(yǔ)音信息,并根據(jù)語(yǔ)音信息,識(shí)別兒童在語(yǔ)音輸入時(shí)的情緒狀態(tài);將語(yǔ)音信息轉(zhuǎn)化為文本信息,根據(jù)文本信息及語(yǔ)音信息,檢測(cè)語(yǔ)法錯(cuò)誤及發(fā)音偏...
          • 本發(fā)明提供基于靜力?動(dòng)力?環(huán)境量融合的危巖風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法及系統(tǒng),涉及地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)與預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取待測(cè)危巖的巖體監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),其中,巖體監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)包括巖體振動(dòng)時(shí)域信號(hào)和巖體靜力學(xué)參數(shù);根據(jù)巖體振動(dòng)時(shí)域信號(hào),提取待測(cè)巖體的動(dòng)...
          • 本發(fā)明提供了一種基于多模態(tài)感知與權(quán)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(lǐng)域。本方法由毫米波雷達(dá)掃描入庫(kù)意圖軌跡,判定是否有入庫(kù)意圖,若是,則采集車牌識(shí)別特征;由毫米波雷達(dá)掃描車輛的寬度和高度,由壓力傳感器陣列測(cè)得輪胎接觸面積,得...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于差分梯度進(jìn)行關(guān)鍵幀增強(qiáng)的視頻理解方法及系統(tǒng),該方法包括步驟1:構(gòu)建行為識(shí)別數(shù)據(jù)集;步驟2:對(duì)行為發(fā)生原始視頻進(jìn)行預(yù)處理;步驟3:時(shí)空梯度注意力運(yùn)動(dòng)增強(qiáng);步驟4:將經(jīng)過(guò)時(shí)空梯度注意力運(yùn)動(dòng)增強(qiáng)處理后的數(shù)據(jù)處理后,再進(jìn)行時(shí)空平...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝嘶谶吘壧卣饕龑?dǎo)的輕量化可見(jiàn)光艦船目標(biāo)檢測(cè)方法,涉及艦船檢測(cè)圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括采集遙感衛(wèi)星圖像,篩選和標(biāo)注后隨機(jī)分配圖像得到訓(xùn)練集和驗(yàn)證集;骨干網(wǎng)絡(luò)模塊包括多個(gè)相互堆疊的Conv模塊和C3k2模塊;頸部模塊包括細(xì)節(jié)增強(qiáng)的...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)一種基于遷移學(xué)習(xí)的跨膚色光譜校準(zhǔn)方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:分析獲取至少兩個(gè)指定特征間的關(guān)聯(lián)關(guān)系并存儲(chǔ)為標(biāo)志特征;獲取預(yù)訓(xùn)練模型并在其后新增全連接層以形成中間模型;凍結(jié)預(yù)訓(xùn)練模型的各層參數(shù),對(duì)所述中間模型進(jìn)行...
          • 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(shù)領(lǐng)域,包括建立三維數(shù)字網(wǎng)格模型及拓?fù)潢P(guān)系圖;采用雙光譜相機(jī)陣列獲取多視角圖像并融合;通過(guò)神經(jīng)輻射場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)重建溫度輻射強(qiáng)度映射圖像;執(zhí)行圖像增強(qiáng)處理;利用多尺度紋理解耦...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于條件擴(kuò)散模型的桌面層物體生成方法,該方法首先獲取桌面場(chǎng)景數(shù)據(jù),包括不同視角的圖片和家具點(diǎn)云數(shù)據(jù),并進(jìn)行預(yù)處理。其次利用預(yù)處理后訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的不同視角的圖片,以及對(duì)應(yīng)的語(yǔ)義標(biāo)簽,通過(guò)預(yù)訓(xùn)練模型提取桌面風(fēng)格語(yǔ)義特征;利用預(yù)處...
          • 本發(fā)明提供一種三維場(chǎng)景重建方法、裝置及XR設(shè)備,涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,該三維場(chǎng)景重建方法應(yīng)用于XR設(shè)備,包括:接收所述XR設(shè)備獲取的場(chǎng)景圖像;對(duì)所述場(chǎng)景圖像進(jìn)行特征提取和特征匹配,得到匹配點(diǎn)對(duì);將所述匹配點(diǎn)對(duì),轉(zhuǎn)換為全局坐標(biāo)系下的三維地標(biāo)點(diǎn)...
          • 本發(fā)明涉及一種基于雙路徑注意力與分形結(jié)構(gòu)的高保真點(diǎn)云補(bǔ)全方法及系統(tǒng),包括迭代最遠(yuǎn)點(diǎn)采樣算法處理輸入點(diǎn)云;擴(kuò)展組合多層感知機(jī)結(jié)合雙路注意力機(jī)制提取構(gòu)建聯(lián)合特征向量;利用金字塔點(diǎn)生成器分層重建缺失區(qū)域點(diǎn)云;設(shè)計(jì)復(fù)合損失函數(shù)和動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)度策略優(yōu)化...
          • 本申請(qǐng)涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于機(jī)器視覺(jué)的發(fā)電機(jī)斷路器箱體焊接點(diǎn)定位方法;方法包括獲取發(fā)電機(jī)斷路器箱體的待處理圖像,并對(duì)其進(jìn)行多尺度分解,提取出表征表面紋理與焊接點(diǎn)形態(tài)的高頻細(xì)節(jié)層;從高頻細(xì)節(jié)層中提取箱體結(jié)構(gòu)特征,與預(yù)存的包含理想焊...
          • 本發(fā)明提供了一種楊梅成熟度檢測(cè)方法及系統(tǒng),涉及楊梅成熟度檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括步驟:對(duì)楊梅果實(shí)圖像進(jìn)行處理,得到目標(biāo)圖像;根據(jù)目標(biāo)圖像中楊梅果實(shí)表面肉柱的三維結(jié)構(gòu)在固定光照下形成的亮度分布特性,識(shí)別并分割目標(biāo)圖像中的陰影區(qū)域和高光區(qū)域;提...
          • 本發(fā)明涉及生物工程技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于紅外?拉曼圖像恢復(fù)模型的細(xì)胞培養(yǎng)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng),方法包括:1、搭建代謝活性綜合評(píng)分模型,采用代謝活性綜合評(píng)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(gè)區(qū)域作為選定區(qū)域,將選定...
          • 本申請(qǐng)涉及智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域,為一種棚內(nèi)作物自動(dòng)化檢測(cè)方法,具體涉及一種棚內(nèi)作物病蟲(chóng)害檢測(cè)方法及系統(tǒng)。本發(fā)明提供的實(shí)施例根據(jù)不同區(qū)域的檢測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)該區(qū)域的作物生長(zhǎng)偏差程度進(jìn)行判斷,并基于不同的偏差程度配置對(duì)應(yīng)的采樣策略,并基于對(duì)應(yīng)的采樣策略獲取...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N針對(duì)金融服務(wù)操作風(fēng)險(xiǎn)的事件根因智能診斷方法及系統(tǒng),首先采集金融服務(wù)系統(tǒng)中操作風(fēng)險(xiǎn)事件產(chǎn)生的包含多種信息的操作風(fēng)險(xiǎn)事件數(shù)據(jù)集合,接著對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)事件數(shù)據(jù)集合進(jìn)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(gòu)建動(dòng)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)字孿生模型的建筑結(jié)構(gòu)安全監(jiān)控方法及系統(tǒng),包括獲取建筑結(jié)構(gòu)的目標(biāo)環(huán)境參數(shù)和目標(biāo)監(jiān)測(cè)點(diǎn)參數(shù),輸入損傷特征預(yù)測(cè)模型中得到建筑結(jié)構(gòu)在不同時(shí)段的損傷速率分布特征系數(shù);將建筑結(jié)構(gòu)的損傷分布特征模態(tài)和該系數(shù)非線性組合生成目標(biāo)損傷速率...
          • 本發(fā)明提供面向會(huì)議流程管控的音視頻會(huì)議全生命周期管理實(shí)現(xiàn)方法,涉及會(huì)議流程管控技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:通過(guò)會(huì)議管理與服務(wù)驅(qū)動(dòng)引擎在會(huì)前提供智能預(yù)約與議題標(biāo)準(zhǔn)化管理;會(huì)前多端通知與參會(huì)確認(rèn);建立設(shè)備生命周期服務(wù)引擎,用于動(dòng)態(tài)監(jiān)控議程進(jìn)度;會(huì)后...
          • 本發(fā)明提供一種干細(xì)胞培養(yǎng)基開(kāi)發(fā)全流程智能管理系統(tǒng),屬于智能管理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明融合人工智能、大數(shù)據(jù)分析及知識(shí)圖譜技術(shù),涵蓋從需求分析、配方智能設(shè)計(jì)與虛擬模擬、小規(guī)模培養(yǎng)驗(yàn)證與迭代優(yōu)化、中試放大工藝優(yōu)化到質(zhì)量合規(guī)與追溯的整個(gè)流程。通過(guò)中央智能...
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