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								      本發(fā)明公開了一種芯片的封裝工藝及封裝結構，涉及芯片封裝技術領域，本發(fā)明包括芯片，芯片具有多個電極；導電凸點，形成于芯片的電極上。本發(fā)明通過引入絕緣保護層、金屬布線層和再分布層，優(yōu)化了芯片的電極信號分布，減少了信號傳輸延遲和寄生效應，絕緣保護...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及超臨界水堆熱工分析領域，具體而言，涉及一種基于定位格架修正的多通道超臨界水堆熱工分析方法，該方法包括以下步驟：獲取目標超臨界條件下的實時核反應堆工況數據；將上述核反應堆工況數據輸入多通道超臨界水堆熱工模型中，得到全局計算結果，上述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種妊娠早期預測妊娠期糖尿病風險的方法及系統(tǒng)，該方法包括以下步驟，獲取源孕婦妊娠早期的多維度生理指標數據樣本；采用預訓練生物醫(yī)學領域大語言模型，通過參數高效微調技術對生物醫(yī)學領域大語言模型進行微調，生成微調大語言模型；利用微調大...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及展示裝置技術領域，公開了一種區(qū)域經濟學動態(tài)數據展示裝置，包括移動式底座以及滑動連接在移動式底座內部的展示裝置本體，還包括固定連接在移動式底座底部的連接盒，移動式底座設置有收納機構，移動式底座設置有收納機構，移動式底座的內部固定連接...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于腹腔鏡手術360度縫合理論的訓練模塊及訓練評價系統(tǒng)，訓練模塊包括一硅膠墊，所述硅膠墊的表面標記有十二組預定針點對，十二組預定針點對呈鐘表刻度式的放射狀分布，且每組所述預定針點對包括一預定入針點和一預定出針點。本發(fā)明的訓練...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明主要用于電子信息及磁懸浮電機技術領域。本發(fā)明公開了一種磁懸浮電機自動鎖定設置方法、裝置、系統(tǒng)及介質，該方法通過第一界面的輸入區(qū)獲取密碼，驗證后進入第二界面，界面包含多個密碼子模塊，可分別設置鎖定時間和解鎖密碼。當當前時間達到或超過設定...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書一個或多個實施例提供一種裝卸平臺的安全風險防控方法和系統(tǒng)。該方法包括：實時獲取裝卸平臺的監(jiān)控視頻流；對所述監(jiān)控視頻流進行目標檢測，檢測出所述監(jiān)控視頻流中的人員和車輛；針對檢測出的每個人員，對所述人員進行違規(guī)行為動態(tài)識別；在所述人員出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了人體運動捕捉與智能康復訓練評估方法和系統(tǒng)，通過Kinect深度相機實時獲取到人體三維骨骼關節(jié)點坐標序列，利用基于骨架信息的行為識別算法實時識別出患者正在進行的動作類型，并在一小段動作完成之后給出評分，能夠及時有效地輔助患者進行康...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于yolov8實例分割的電子數字儀表識別方法，方法為：獲取包含數字儀表的現場圖片；使用yolov8模型提取數顯儀表所在的區(qū)域；截取數顯儀表的感興趣區(qū)域，利用直線檢測確定屏幕的四個角點然根據角點對屏幕圖像進行透視變換，得到校正后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于yolov8分類的變電站表計類型及量程識別方法，方法為：獲取變電現場圖片并輸入yolov8進行儀表檢測得到儀表類型；當檢測到儀表為關注的儀表類型時，對儀表的矩形區(qū)域進行截取并獲得儀表所屬的大類名稱；再儀表區(qū)域截圖輸入訓練好的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及信號檢測領域，特別是一種基于Seg?Yolo模型的非合作無人機突發(fā)頻點檢測方法及設備。本發(fā)明提出的Seg?Yolo模型，完全不需要非合作無人機信號的先驗序列，也不需要對具體序列進行預測，能夠直接實現時頻圖中連續(xù)的、非連續(xù)的、重疊的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于圖像處理技術領域，提供了一種圖像分割方法、裝置、終端設備及計算機程序產品，所述方法包括：獲取待處理圖像；將待處理圖像輸入至已訓練的圖像分割模型進行處理，得到待處理圖像對應的初始分割掩膜；對初始分割掩膜進行邊緣增強處理，得到目標分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于分層深度估計的座艙特征融合雙耳追蹤方法，該方法包括以下步驟：首先，基于單目相機采集視頻流，利用多尺度深度估計算法生成乘員視頻的深度圖，并結合固定背景邊緣檢測提取座艙幾何特征；其次，通過面部關鍵點檢測提取多面部特征(如眼間距...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于自適應標簽分布的胎兒腦齡估計網絡訓練方法，屬于醫(yī)學圖像處理技術領域，其訓練方法包括：將胎兒大腦磁共振圖像輸入初始胎兒腦齡估計網絡，得到腦齡預測分布，根據腦齡預測分布和對應真實腦齡確定預測損失；根據真實腦齡構建腦齡目標標簽...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雙向層次協同注意力的腦膠質瘤患者生存預測方法，首先獲取患者的病理圖像及其多參數MRI并進行病理圖像特征提取及放射學影像特征提取；隨后通過第一雙向層次協同注意力模塊和第二雙向層次協同注意力模塊進行兩階段的深度融合，得到最終...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種基于多目立體視覺與超分辨的條紋投影圖像增強方法及裝置、電子設備和存儲介質，該方法包括：獲取包含投射有條紋圖案的待測物體的主視圖像，以及側視圖像；對側視圖像進行重建，得到重建側視圖像，重建側視圖像的質量優(yōu)于所述側視圖像；確定重建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種考慮出行成本的活動鏈時間分配行為建模方法，包括獲取車輛的出行軌跡，根據活動相關屬性及個體自身屬性對個體偏好的影響，計算活動的固有效用，基于到達活動地點所必需的出行相關屬性對個體偏好的影響，計活動的出行負效用，構建綜合考慮活動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種電力系統(tǒng)容量規(guī)劃方法，包括：建立具有內生不確定性的電力系統(tǒng)魯棒容量規(guī)劃模型；采用Benders分解算法將電力系統(tǒng)魯棒容量規(guī)劃模型分解為單個主問題和一系列子問題進行迭代求解，得到最優(yōu)解；將最優(yōu)解作為最優(yōu)的電力系統(tǒng)魯棒容量規(guī)劃方案...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種基于大模型的請求處理方法、裝置、電子設備及存儲介質，涉及機器學習與自然語言處理等人工智能技術領域。具體實現方案為：獲取用戶的處理請求；基于所述用戶的處理請求，采用預先生成的深度草稿模型和預先訓練的目標模型，分別進行循環(huán)解碼和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖對比學習領域，涉及一種基于拓撲基本原理增強的圖對比學習方法和系統(tǒng)。準備數據集并初始化神經網絡；分別計算節(jié)點級和子結構級拓撲基本原理學習模塊的損失Ln和Ls；計算圖對比學習損失
							
            
							
						
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