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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明涉及材料鍛造成形領(lǐng)域，公開(kāi)輪轂軸承動(dòng)態(tài)再結(jié)晶微觀組織演變可視化預(yù)測(cè)方法，步驟如下：對(duì)原材料進(jìn)行等溫?zé)釅嚎s試驗(yàn)基于試驗(yàn)數(shù)據(jù)建立原材料本構(gòu)模型、峰值應(yīng)變模型、臨界應(yīng)變模型和動(dòng)態(tài)再結(jié)晶及晶粒尺寸模型；結(jié)合材料塑性成形技術(shù)，建立鐓粗、預(yù)鍛和終...
								
            
							
            
							
						
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								      多源文本向量融合的高質(zhì)量文本生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：獲取多個(gè)生成式模型在同一任務(wù)下輸出的多源文本集合；通過(guò)預(yù)訓(xùn)練模型的嵌入層對(duì)多源文本進(jìn)行向量嵌入，得到多源文本向量集合；將多源文本向量輸入多向量融合層，通過(guò)動(dòng)態(tài)加權(quán)平均算法進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于人工智能的工程造價(jià)概算設(shè)計(jì)優(yōu)化方法，具備以下有益效果：(1)通過(guò)引入人工智能技術(shù)，自動(dòng)處理分析大量工程數(shù)據(jù)，大幅提高數(shù)據(jù)處理效率；(2)利用人工智能算法對(duì)工程數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度分析和校驗(yàn)，減少人為錯(cuò)誤；(3)對(duì)工程項(xiàng)目的多維...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種民航聯(lián)運(yùn)特殊比例分?jǐn)倕f(xié)議評(píng)估系統(tǒng)及評(píng)估方法，其中該系統(tǒng)包括：協(xié)議維護(hù)模塊、試算條件維護(hù)模塊、數(shù)據(jù)篩選模塊、試算分?jǐn)偰K、結(jié)果分析模塊；協(xié)議維護(hù)模塊用于接收待簽訂的SPA協(xié)議信息；試算條件維護(hù)模塊用于接收用戶輸入的參與本次SP...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)適用于防雷技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種防雷數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取防雷數(shù)據(jù)，所述防雷數(shù)據(jù)包括以下至少一項(xiàng)：防雷器脫扣狀態(tài)數(shù)據(jù)、防雷器漏電流數(shù)據(jù)、防雷器溫度數(shù)據(jù)、雷擊電涌數(shù)據(jù)；對(duì)所述防雷數(shù)據(jù)進(jìn)行壽命分析處理，生成壽命...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于全向特征融合的圖像超分辨率重建方法和裝置。該方法包括：獲取待重建的低分辨率圖像，將其輸入至訓(xùn)練好的圖像超分辨率網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像重建，得到高分辨率圖像；圖像超分辨網(wǎng)絡(luò)包括淺層特征提取模塊、深層特征提取模塊和圖像重構(gòu)模塊；深層特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于電力線路巡檢技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于改進(jìn)YOLO網(wǎng)絡(luò)的電力線路金屬腐蝕檢測(cè)與區(qū)域分割方法，其方法包括：將采集的可見(jiàn)光圖像和紅外光譜圖像對(duì)齊空間位置；對(duì)可見(jiàn)光圖像進(jìn)行去霧處理后，基于顏色偏移特征和紋理畸變特征判定去霧處理后的圖像是...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于全景圖像的玻璃檢測(cè)方法、設(shè)備及介質(zhì)，先獲取RGB全景圖像作為原始輸入，然后利用目標(biāo)檢測(cè)模型對(duì)圖像進(jìn)行檢測(cè)，得到玻璃區(qū)域分割結(jié)果，接著基于分割結(jié)果得到玻璃區(qū)域預(yù)測(cè)圖像。其中，檢測(cè)模型包括編碼模塊、多途徑特征提取模塊和解碼模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種風(fēng)致響應(yīng)的玉米位姿多源實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng)、裝置與方法，屬于計(jì)算機(jī)測(cè)控技術(shù)應(yīng)用與農(nóng)業(yè)航空技術(shù)，該檢測(cè)系統(tǒng)包括：幅擺角檢測(cè)模塊用于獲取風(fēng)場(chǎng)狀態(tài)下玉米植株的姿態(tài)圖像組；加速度檢測(cè)模塊通過(guò)標(biāo)記點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)獲得風(fēng)場(chǎng)狀態(tài)下玉米植株的標(biāo)記點(diǎn)的運(yùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種序列遙感圖像海上多運(yùn)動(dòng)艦船目標(biāo)跟蹤方法，包括：在單幅圖像中采用滑動(dòng)窗口和自適應(yīng)閾值方法自適應(yīng)獲取海面上的感興趣目標(biāo)；基于形態(tài)先驗(yàn)知識(shí)和兩兩關(guān)聯(lián)算法，生成序列圖像檢測(cè)結(jié)果；構(gòu)建已有軌跡與當(dāng)前檢測(cè)結(jié)果間的相似度矩陣；將已有軌跡和當(dāng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種自適應(yīng)配準(zhǔn)框架的開(kāi)發(fā)方法及系統(tǒng)。本發(fā)明方法包括將原始圖像輸入配準(zhǔn)模型和預(yù)先訓(xùn)練的三維醫(yī)學(xué)視覺(jué)基礎(chǔ)模型VFM中，所述配準(zhǔn)模型用于預(yù)測(cè)變形場(chǎng)，所述VFM用于通過(guò)使用雙圖像視覺(jué)查詢?nèi)诤螧IVQF技術(shù)以提取特征向量并生成分割掩碼；利...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于生物視覺(jué)特征解析的息肉分割方法受生物視覺(jué)機(jī)制的深刻啟發(fā)，設(shè)計(jì)了息肉分割卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該息肉分割卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由編碼器和解碼器。解碼器通過(guò)3個(gè)核心模塊即并行特征解析模塊、空間通道注意力融合模塊和特征精細(xì)模塊協(xié)同工作，提取深度信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及公共科學(xué)平臺(tái)的圖像分類與用戶參數(shù)度估計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，質(zhì)量控制機(jī)制篩除不可靠的標(biāo)注易受到隨機(jī)點(diǎn)擊的干擾，且用戶參與度量化與分析方面存在顯著缺陷，本發(fā)明提供一種面向公共平臺(tái)用戶參與多任務(wù)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型及分類方法通過(guò)集成貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及大規(guī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了基于雙分支對(duì)齊的域自適應(yīng)高光譜圖像分類方法，通過(guò)利用優(yōu)化后的教師網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)共享至學(xué)生網(wǎng)絡(luò)，學(xué)生網(wǎng)絡(luò)處理目標(biāo)域高光譜樣本數(shù)據(jù)，得到偽標(biāo)簽樣本數(shù)據(jù)，篩選偽標(biāo)簽樣本數(shù)據(jù)和目標(biāo)域高光譜樣本數(shù)據(jù)，類別數(shù)量均衡的樣本數(shù)據(jù)；基于所述圖結(jié)構(gòu)分支...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)融合的農(nóng)田遮擋作物識(shí)別方法，包括：獲取RGB圖像和深度圖像；通過(guò)跨模態(tài)動(dòng)態(tài)融合模塊融合RGB圖像和深度圖像，提取融合圖像的第一圖像特征和第二圖像特征，自適應(yīng)融合第一圖像特征和第二圖像特征，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及隧道工程施工技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種面向盾構(gòu)施工的物料智能運(yùn)輸及安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)和方法，所述系統(tǒng)包括視覺(jué)感知單元、傳感器網(wǎng)絡(luò)模塊、AI分析中心模塊、安全決策模塊和人機(jī)交互界面；本發(fā)明通過(guò)視覺(jué)感知單元和傳感器網(wǎng)絡(luò)模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，并進(jìn)行目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種復(fù)雜環(huán)境下的牛尾區(qū)域檢測(cè)方法，首先采集牛尾數(shù)據(jù)，構(gòu)造數(shù)據(jù)集；然后基于CBS?YOLOV8n模型對(duì)復(fù)雜環(huán)境下牛尾進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，模型包括CS?Backbone骨干網(wǎng)絡(luò)，BS?Neck頸部網(wǎng)絡(luò)和Head頭部網(wǎng)絡(luò)；最后基于獲取的數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，提出的基于自適應(yīng)偽標(biāo)記與注意力機(jī)制的微表情分析方法及系統(tǒng)，通過(guò)設(shè)計(jì)自適應(yīng)偽標(biāo)記算法和基于融合注意力機(jī)制的微表情分析網(wǎng)絡(luò)，對(duì)于現(xiàn)有方法中偽標(biāo)記誤差大的問(wèn)題，自適應(yīng)偽標(biāo)記算法基于微表情在整個(gè)視頻區(qū)間的占比，結(jié)合滑動(dòng)窗口進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種路面塌陷的預(yù)警方法及裝置，涉及道路工程技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取監(jiān)測(cè)路面的實(shí)時(shí)路面數(shù)據(jù)和監(jiān)測(cè)路面對(duì)應(yīng)的歷史路面數(shù)據(jù)，并基于實(shí)時(shí)路面數(shù)據(jù)和歷史路面數(shù)據(jù)，確定監(jiān)測(cè)路面的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)變化量；獲取監(jiān)測(cè)路面對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)值，并將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)變...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種釋放動(dòng)力學(xué)驅(qū)動(dòng)的采空區(qū)礦井水中硫酸根濃度測(cè)算方法，該方法采用釋放動(dòng)力學(xué)驅(qū)動(dòng)模型進(jìn)行采空區(qū)礦井水中硫酸根濃度測(cè)算。釋放動(dòng)力學(xué)驅(qū)動(dòng)模型的表達(dá)式為：
							  2025-10-04
							
            
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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