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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明公開了一種正極，包括集流體、第一正極層、第二正極層和第三正極層；第一正極層包括第一活性物質(zhì)，第二正極層包括第二活性物質(zhì)，第三正極層包括第三活性物質(zhì)；第一活性物質(zhì)的粒徑D50為D1，第二活性物質(zhì)的粒徑D50為D2，第三活性物質(zhì)的粒徑D5...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及心血管代謝健康預測平臺技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于大數(shù)據(jù)的心血管代謝健康預測平臺，包括處理器模塊，所述處理器模塊上連接有數(shù)據(jù)匯總模塊、數(shù)據(jù)存儲模塊、診斷輸出模塊和體檢信息輸入模塊；所述體檢信息輸入模塊上連接有登錄模塊；所述數(shù)據(jù)匯總模塊上連...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種用于交通控制的方法及裝置、系統(tǒng)、計算機可讀存儲介質(zhì)，涉及智慧交通技術(shù)領(lǐng)域。方法包括獲取目標區(qū)域內(nèi)車輛的行駛數(shù)據(jù)；其中，行駛數(shù)據(jù)包括車輛位置、車速和車距；根據(jù)車輛的行駛數(shù)據(jù)，確定目標區(qū)域內(nèi)車道的狀態(tài)信息；其中，狀態(tài)信息包括...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)病蟲害智能監(jiān)測領(lǐng)域，具體設(shè)計一種基于品種抗性?環(huán)境互作的智能化小麥赤霉病田間預警方法與系統(tǒng)。本申請通過將小麥品種抗性因素和環(huán)境因素融合，構(gòu)建的智能化田間預警系統(tǒng)與現(xiàn)有技術(shù)相比，準確率提升17％，誤報率降低了29％，并且可以進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及地質(zhì)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種用于監(jiān)測地質(zhì)災害裂縫的系統(tǒng)，通過融合裂縫多測點采集、邊緣計算識別與遠程趨勢分析功能，實現(xiàn)了對裂縫狀態(tài)的動態(tài)監(jiān)測與災害風險的智能預警。通過邊緣計算終端提取應變?位移特征并識別應力集中區(qū)域，基于風險等級動態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種工業(yè)托盤精準識別方法及系統(tǒng)，包括如下：采集包括工業(yè)托盤的圖像；采用增強型識別學習模型，確定工業(yè)托盤的區(qū)域輪廓，所述區(qū)域輪廓包括托盤側(cè)面及叉口；計算叉口相對于叉車的相對位置，生成拾取路徑規(guī)劃，完成拾取操作。本發(fā)明無需對工廠環(huán)境...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種橋梁病害無人機多傳感器協(xié)同檢測方法，涉及橋梁監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，以下步驟：通過光譜匹配算法生成銹蝕分層厚度分布情況；通過無人機搭載的激光雷達采集橋梁表面的三維點云數(shù)據(jù)，生成形變分布數(shù)據(jù)；根據(jù)蝕分層厚度分布情況計算局部剛度退化系數(shù)矩...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種車輛部件比對方法、裝置、系統(tǒng)、設(shè)備和存儲介質(zhì)。所述方法包括：獲取待比對車輛的車輛圖像；將車輛圖像輸入已訓練的部件分割模型，將車輛圖像輸入已訓練的部件分割模型，通過部件分割模型提取車輛圖像的特征，生成第一特征圖，捕捉和增強第一特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于視覺語言大模型的目標探測方法及裝置，包括：構(gòu)建用于訓練的目標探測數(shù)據(jù)集；運用區(qū)域檢測和目標中心點回歸，對圖像進行分析，提取目標的中心點坐標；將中心點作為提示，輸入分割模型得到目標的初始分割掩膜。借助視覺語言大模型對初始分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力設(shè)備檢測技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種結(jié)構(gòu)光投影變壓器臺架三維模型構(gòu)建裝置及方法，本發(fā)明通過將結(jié)構(gòu)光光源、高分辨率攝像頭與高性能處理計算機相結(jié)合，利用特制結(jié)構(gòu)光投影設(shè)備、精確校準的攝像頭采集數(shù)據(jù)，再借助專業(yè)三維建模軟件進行解碼、坐標計...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種攝像頭校準方法及設(shè)備，涉及計算機視覺領(lǐng)域，包括：獲取車輛四周的多個攝像頭分別采集到的原始圖像，并基于初始內(nèi)/外參對各原始圖像進行投影變換以生成鳥瞰圖；在鳥瞰圖中識別可行駛區(qū)域邊界，以對鳥瞰圖中位于可行駛區(qū)域邊界內(nèi)部的圖像數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計算機視覺相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于空間?語義先驗特征增強的自監(jiān)督單目深度估計方法，離線構(gòu)建的感知模型包括：單目深度估計網(wǎng)絡(luò)的深度編碼器和深度解碼器以及強化深度特征生成模塊，該模塊用于獲取單幀的場景語義、空間先驗特征，對兩個先...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種自適應圖像去灰方法、裝置以及設(shè)備，包括：計算輸入圖像的灰度值概率密度函數(shù)以及灰度值累積分布函數(shù)；基于所述灰度值概率密度函數(shù)，調(diào)整黑場閾值以及白場閾值的搜索范圍，得到黑場閾值調(diào)整范圍以及白場閾值調(diào)整范圍；分別在所述黑場閾值調(diào)整...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于印刷電路板表面缺陷檢測相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，其公開了一種PCB表面微小缺陷檢測模型的構(gòu)建方法及其應用與設(shè)備，構(gòu)建步驟為：(1)基于將大圖分割為小圖的方式對包含微小缺陷標注的實際采集PCB數(shù)據(jù)集內(nèi)的PCB原圖進行分割，分割得到的圖像組成微小...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種傳統(tǒng)聚落三維景觀破碎度的測度方法，該方法包括下述步驟：獲取傳統(tǒng)聚落矢量化地形圖；基于傳統(tǒng)聚落三維空間解構(gòu)簡圖識別三維景觀破碎化評價的物項，包括建筑斑塊、公共空間斑塊和生態(tài)斑塊，根據(jù)聚落空間要素的景觀類型評價依據(jù)，記錄傳統(tǒng)聚落...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于雙網(wǎng)絡(luò)協(xié)同的半監(jiān)督深度學習圖像復原增強方法。該方法包括：構(gòu)建雙任務分支圖像復原網(wǎng)絡(luò)，采用教師?學生半監(jiān)督訓練模式訓練雙任務分支圖像復原網(wǎng)絡(luò)，訓練好的雙任務分支圖像復原網(wǎng)絡(luò)中的復原分支對待復原的圖像進行特征提取和復原增強處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及點云數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其是指一種空間幾何分布約束下的點云任意倍率上采樣方法及系統(tǒng)。所述方法包括：對獲取的激光雷達點云數(shù)據(jù)進行預插值，根據(jù)插值后的點云中各點周圍的空間幾何分布計算局部得分，進而篩除其中得分低于閾值的異常插值點，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于電商大數(shù)據(jù)的智能稅務稽查方法、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括：對平臺電商公開數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預處理，以得到電商網(wǎng)店公開數(shù)據(jù)；其中，電商網(wǎng)店公開數(shù)據(jù)包括：原始商品信息、經(jīng)營主體數(shù)據(jù)、企業(yè)銷售數(shù)據(jù)；對原始商品信息進行銷售參數(shù)分析，以得到商...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于智能廣告推送技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于用戶畫像的廣告推送方法及系統(tǒng)，所述方法包括：在檢測到當前用戶進入指定應用界面后，判斷首展廣告是否屬于高信息負荷廣告，若是，則獲取首展廣告的廣告推薦權(quán)重、當前用戶的可穿戴設(shè)備監(jiān)測數(shù)據(jù)以及指定應用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及生產(chǎn)線布局技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于多智能體強化學習的生產(chǎn)線布局優(yōu)化方法，該方法包括基于復雜網(wǎng)絡(luò)理論，采用有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建生產(chǎn)線的拓撲結(jié)構(gòu)；基于模塊度優(yōu)化的凝聚式層次聚類算法，將拓撲結(jié)構(gòu)中節(jié)點進行社區(qū)劃分，獲取多個社區(qū)；基于MAP...
								
            
							
            
							
						
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