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          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于數(shù)據(jù)采集的設(shè)備偏差報(bào)警系統(tǒng)及方法,根據(jù)本申請(qǐng)的系統(tǒng)包括:工業(yè)網(wǎng)關(guān)采集器,用于對(duì)工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備產(chǎn)生的需求數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集,將采集的現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備實(shí)際數(shù)據(jù)上傳至設(shè)備管理單元;設(shè)備管理單元,用于對(duì)工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備進(jìn)行虛擬轉(zhuǎn)換,將生...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了證照抽取場(chǎng)景的多模態(tài)大模型幻覺(jué)抑制方法及系統(tǒng)。方法包括:獲取證件圖像并區(qū)分清晰圖片和模糊圖片;對(duì)清晰圖片及模糊圖片進(jìn)行標(biāo)注,以得到微調(diào)數(shù)據(jù)集;選擇基礎(chǔ)模型,并采用微調(diào)數(shù)據(jù)集進(jìn)行自適應(yīng)微調(diào),以得到微調(diào)后的多模態(tài)大模型;利用微調(diào)后的...
          • 本發(fā)明涉及驗(yàn)光報(bào)告解讀技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種自動(dòng)掃描解讀驗(yàn)光報(bào)告的方法,包括以下步驟:對(duì)輸入的驗(yàn)光報(bào)告圖像進(jìn)行去噪和增強(qiáng)處理,以提高后續(xù)文字識(shí)別的清晰度,將圖像轉(zhuǎn)換為黑白二值圖,突出文字區(qū)域以便精準(zhǔn)提取文本信息。本發(fā)明結(jié)合深度學(xué)習(xí)的OCR精準(zhǔn)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種事件相機(jī)輔助的多模態(tài)車(chē)載三維占用預(yù)測(cè)方法,包括:獲取連續(xù)采集的激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)、圖像、事件及IMU測(cè)量數(shù)據(jù),對(duì)各類(lèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行空間維度及時(shí)間維度的同步,并基于同步后的激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)及IMU測(cè)量數(shù)據(jù),得到稠密點(diǎn)云數(shù)據(jù);對(duì)稠密點(diǎn)云...
          • 一種基于深度學(xué)習(xí)的乳腺癌病理圖像預(yù)篩選方法,屬于圖像處理及篩選方法領(lǐng)域。現(xiàn)有的圖像特征提取過(guò)程中存在的遷移學(xué)習(xí)的源數(shù)據(jù)集與目標(biāo)數(shù)據(jù)集相似性較小,且缺乏對(duì)將局部特征和全局特征進(jìn)行融合的處理方法的問(wèn)題。一種基于深度學(xué)習(xí)的乳腺癌病理圖像預(yù)篩選方法...
          • 本公開(kāi)提供一種基于自監(jiān)督學(xué)習(xí)的病理圖像特征建模方法及分析方法,該建模方法包括:將病理圖像裁剪為多個(gè)Patch,特征提取獲得歸一化的Patch特征,無(wú)監(jiān)督聚類(lèi)處理生成聚類(lèi)結(jié)果,構(gòu)建用于Patch特征提取的深度學(xué)習(xí)模型,提取每個(gè)病理樣本的Pat...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于上下文注意力機(jī)制的腦瘤圖像分割系統(tǒng),包括依次連接的特征提取子系統(tǒng)、特征融合子系統(tǒng)及分割頭子系統(tǒng);特征提取子系統(tǒng)其包括依次連接的卷積基礎(chǔ)組件、多個(gè)串聯(lián)的增強(qiáng)卷積組件、批歸一化層及激活函數(shù)層;從多個(gè)串聯(lián)的增強(qiáng)卷積組件中輸出不...
          • 本申請(qǐng)涉及工程制圖輔助技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種管徑標(biāo)注方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),用于優(yōu)化管徑標(biāo)注布局,提升管徑標(biāo)注的可讀性。管徑標(biāo)注方法包括:獲取管道系統(tǒng)數(shù)據(jù);根據(jù)所述管道系統(tǒng)數(shù)據(jù)中各管件對(duì)應(yīng)的連接件信息,將管件兩側(cè)管徑相同的原始管道合并,得...
          • 本發(fā)明涉及影視制作技術(shù)領(lǐng)域,具體提供一種結(jié)合物理引擎的影視動(dòng)畫(huà)角色動(dòng)作生成方法及系統(tǒng),首先獲取包含多個(gè)連續(xù)動(dòng)作幀的目標(biāo)角色初始動(dòng)作序列,再調(diào)用物理引擎對(duì)其進(jìn)行物理模擬處理,得到初始物理數(shù)據(jù),接著基于預(yù)設(shè)運(yùn)動(dòng)約束條件對(duì)初始物理數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整,生...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種圖片校對(duì)的方法和裝置,涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:對(duì)原始圖片進(jìn)行降維處理,得到各個(gè)像素點(diǎn)分別對(duì)應(yīng)的像素值;原始圖片包含至少一種物品和至少一個(gè)標(biāo)題;根據(jù)各個(gè)像素點(diǎn)分別對(duì)應(yīng)的像素值對(duì)原始圖片進(jìn)行裁剪,得到多個(gè)子圖片;對(duì)多個(gè)子...
          • 本申請(qǐng)涉及一種圖紙分割方法及其相關(guān)裝置,包括:獲取目標(biāo)圖紙,并根據(jù)目標(biāo)圖紙的圖形元素,確定目標(biāo)圖紙的待分割區(qū)域;根據(jù)矩形圖框的圖框方向,確定矩形圖框在待分割區(qū)域的第一排列方向和第二排列方向;根據(jù)待分割區(qū)域在第一排列方向上的長(zhǎng)度,確定矩形圖框...
          • 本發(fā)明屬于機(jī)器視覺(jué)與螺栓松動(dòng)角度監(jiān)測(cè)、運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)和泰勒展開(kāi)的螺栓松動(dòng)角度監(jiān)測(cè)方法與系統(tǒng)。本發(fā)明使用深度學(xué)習(xí)的方法對(duì)螺栓和螺栓角點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別,識(shí)別完成后通過(guò)一個(gè)基于泰勒展開(kāi)數(shù)學(xué)模型的松動(dòng)角度計(jì)算方法來(lái)對(duì)螺栓松動(dòng)角度進(jìn)行...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于熱像圖的設(shè)備故障檢測(cè)方法及相關(guān)裝置,涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:基于高低頻圖像分割對(duì)電子設(shè)備的熱像圖數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理;對(duì)增強(qiáng)熱像圖數(shù)據(jù)進(jìn)行溫度修正;基于溫度修正后的增強(qiáng)熱像圖數(shù)據(jù)對(duì)電子設(shè)備中的電路板進(jìn)行發(fā)熱強(qiáng)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種CT單幀多幀超分融合圖像增強(qiáng)方法,包括如下步驟:S1:建立投影張數(shù)?圖像效果模型;S2:建立噪聲聯(lián)合投影張數(shù)?圖像效果模型;S3:基于構(gòu)建的投影張數(shù)?圖像效果模型、噪聲聯(lián)合投影張數(shù)?圖像效果模型對(duì)CT圖像集進(jìn)行退化,得到退化后...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種科研經(jīng)費(fèi)管理監(jiān)控方法與系統(tǒng),方法包括以下步驟:收集用戶需求,并根據(jù)用戶需求設(shè)計(jì)微服務(wù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)庫(kù)、技術(shù)棧以及預(yù)算控制算法和預(yù)算監(jiān)控算法框架;利用所述預(yù)算控制算法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)匹配預(yù)算模板,自動(dòng)計(jì)算預(yù)算使用情況和預(yù)測(cè)未來(lái)預(yù)算消耗趨勢(shì);...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了反洗錢(qián)智能識(shí)別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括:獲取標(biāo)注日期前一段時(shí)間內(nèi)的商戶收單流水,按交易日期對(duì)每個(gè)商戶的商戶收單流水進(jìn)行分組,以得到分組結(jié)果;對(duì)分組結(jié)果內(nèi)的商戶收單流水采用不同的編碼策略進(jìn)行多類(lèi)型字段編碼,以得到...
          • 本公開(kāi)涉及一種軌道交通票務(wù)管理方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì),屬于票務(wù)管理技術(shù)領(lǐng)域,所述軌道交通票務(wù)管理方法包括以下步驟:基于BlockDAG和加密算法構(gòu)建數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存機(jī)制;基于BlockDAG和智能合約構(gòu)建結(jié)算機(jī)制;在發(fā)生票務(wù)交易時(shí),基于所述儲(chǔ)存機(jī)...
          • 一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的多AGV協(xié)同調(diào)度系統(tǒng)、方法及電子設(shè)備,所述方法包括以下步驟:S1:貨艙向多AGV協(xié)同調(diào)度物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)模塊申請(qǐng)搬移并提供當(dāng)前位置、目的地貨架位置信息、貨艙尺寸、貨艙重量以及時(shí)間要求,然后構(gòu)建倉(cāng)儲(chǔ)點(diǎn)位坐標(biāo)體系,以倉(cāng)儲(chǔ)平面上要素...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于AI輔助的供應(yīng)鏈韌性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法及系統(tǒng),包括:首先構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò);其次獲取各實(shí)體的實(shí)體特征拓?fù)浼案黠L(fēng)險(xiǎn)事件的風(fēng)險(xiǎn)屬性拓?fù)洌蛔詈蠡谌?lèi)拓?fù)溆?xùn)練韌性評(píng)估模型,輸出供應(yīng)鏈實(shí)體針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)事件的抗風(fēng)險(xiǎn)韌性系數(shù)。如此設(shè)計(jì),通過(guò)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種結(jié)合電網(wǎng)自適應(yīng)調(diào)控的儲(chǔ)能配置優(yōu)化方法及系統(tǒng),具體涉及儲(chǔ)能配置優(yōu)化領(lǐng)域,包括基于儲(chǔ)能節(jié)點(diǎn)的認(rèn)證行為生成認(rèn)證行為快照,所述認(rèn)證行為快照包括認(rèn)證發(fā)起者標(biāo)識(shí)、目標(biāo)身份標(biāo)識(shí)、角色切換標(biāo)志、認(rèn)證時(shí)間戳和認(rèn)證類(lèi)型標(biāo)簽;根據(jù)所述認(rèn)證行為快照...
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