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          • 本發(fā)明提供了基于有害結(jié)局路徑的動(dòng)脈粥樣硬化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法及系統(tǒng),涉及計(jì)算化學(xué)與計(jì)算毒理學(xué)交叉領(lǐng)域,包括:提取待測(cè)化學(xué)物質(zhì)的分子結(jié)構(gòu)特征;將提取的分子結(jié)構(gòu)特征輸入到訓(xùn)練好的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型中,得到動(dòng)脈粥樣硬化的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分;本發(fā)明通過(guò)將AOP的生物傳導(dǎo)...
          • 本發(fā)明涉及醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于自然語(yǔ)言交互的AI診斷模型動(dòng)態(tài)調(diào)優(yōu)方法及系統(tǒng),接收醫(yī)生輸入的自然語(yǔ)言指令,對(duì)自然語(yǔ)言指令進(jìn)行預(yù)處理;將預(yù)處理后的指令輸入到BERT模型中,通過(guò)BERT模型中的多頭自注意力機(jī)制,捕捉指令中各個(gè)詞語(yǔ)之間的語(yǔ)...
          • 本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)影像分析技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于醫(yī)學(xué)影像的左室順應(yīng)性評(píng)估方法及系統(tǒng),包括以下步驟:通過(guò)CT影像獲取左室心尖至二尖瓣環(huán)平面三維坐標(biāo),調(diào)用薄板樣條插值算法建立左室長(zhǎng)軸模型,同步獲取超聲舒張末期內(nèi)徑,將所述左室長(zhǎng)軸模型和所述超聲舒張...
          • 本申請(qǐng)涉及了一種直播講書噪音處理方法以及系統(tǒng),本方法首先分為兩條路線,其中第一條路線是提取音頻片段的聲頻圖,然后將聲頻圖轉(zhuǎn)換為圖結(jié)構(gòu);第二條路線是提取音頻片段的二維時(shí)序圖,然后將二維時(shí)序圖轉(zhuǎn)換為圖結(jié)構(gòu);然后基于圖注意力機(jī)制融合不同域的聲頻圖...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了多源傳感融合的高速公路邊坡地質(zhì)災(zāi)害實(shí)時(shí)預(yù)警方法,具體涉及安全預(yù)警監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,用于解決現(xiàn)有融合系統(tǒng)在深層隱蔽性災(zāi)變初期因多源數(shù)據(jù)虛假一致性導(dǎo)致漏報(bào)的問(wèn)題;通過(guò)采集邊坡多源地質(zhì)參數(shù)時(shí)序數(shù)據(jù),分析能量轉(zhuǎn)換效率微分熵突變以生成異常關(guān)聯(lián)...
          • 本發(fā)明提供的基于智慧漁業(yè)的魚(yú)體關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)方法及系統(tǒng),包括:獲取魚(yú)體圖像;將魚(yú)體圖像輸入至魚(yú)體關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)模型中,在魚(yú)體圖像中檢測(cè)出多個(gè)關(guān)鍵點(diǎn);其中,魚(yú)體關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)模型是將HRNet模型中的Basic Block全部替換為BM Block,所述...
          • 本發(fā)明提供了一種面向全息通信的三維點(diǎn)云采樣?語(yǔ)義聯(lián)合優(yōu)化方法、設(shè)備及介質(zhì),涉及全息通信技術(shù)領(lǐng)域。包括:語(yǔ)義通信系統(tǒng)中的發(fā)送端提取原始點(diǎn)云的語(yǔ)義特征;針對(duì)原始點(diǎn)云中的每個(gè)點(diǎn),基于該點(diǎn)的多個(gè)相鄰點(diǎn)的語(yǔ)義特征分別與該點(diǎn)的語(yǔ)義特征之間的相關(guān)性,確定...
          • 本申請(qǐng)涉及FOD檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于機(jī)場(chǎng)跑道的車載式FOD動(dòng)態(tài)檢測(cè)與定位方法,本申請(qǐng)?zhí)岢鲆韵路桨?,方法通過(guò)車載設(shè)備采集的目標(biāo)數(shù)據(jù)生成目標(biāo)圖像,提取其中的畸變片段并構(gòu)建動(dòng)態(tài)特征樹(shù)。結(jié)合車輛運(yùn)動(dòng)參數(shù)和掃描視角信息,在特征節(jié)點(diǎn)下生成臨時(shí)子節(jié)...
          • 本發(fā)明提供一種基于無(wú)人機(jī)巡檢的林區(qū)監(jiān)控方法及系統(tǒng),首先獲取目標(biāo)林區(qū)包含地理位置標(biāo)識(shí)及地形特征參數(shù)的歷史巡檢數(shù)據(jù)集合,據(jù)此生成指示飛行路徑與圖像采集節(jié)點(diǎn)的初始巡檢航線,接著調(diào)用搭載多光譜傳感器的無(wú)人機(jī)按航線動(dòng)態(tài)巡檢,獲取不同時(shí)間戳下多個(gè)監(jiān)測(cè)區(qū)...
          • 本發(fā)明涉及用于機(jī)器視覺(jué)的AI邊緣計(jì)算方法及系統(tǒng),包括多個(gè)邊緣計(jì)算機(jī)、AI控制終端和多個(gè)視覺(jué)采集端;視覺(jué)采集端包括攝像頭和外殼,外殼的一端穿設(shè)有絕緣管,絕緣管內(nèi)穿設(shè)有內(nèi)管,且絕緣管位于外殼內(nèi)的一端端部封閉;絕緣管位于外殼內(nèi)的一端套設(shè)有安裝固定...
          • 本發(fā)明適用于工業(yè)安全檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于中紅外相機(jī)的氣體泄漏危險(xiǎn)等級(jí)評(píng)級(jí)模型及系統(tǒng)。所述模型以多源異構(gòu)數(shù)據(jù)為輸入,通過(guò)四層邏輯實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)量化:多參數(shù)輸入層接收物理參數(shù)、環(huán)境參數(shù)、介質(zhì)特性參數(shù)及空間參數(shù);數(shù)據(jù)預(yù)處理層通過(guò)歸一化函數(shù)將異構(gòu)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種分形驅(qū)動(dòng)的腹腔鏡Toldt氏線定位方法、裝置及介質(zhì),所述方法包括:獲取若干腹腔鏡視頻幀;根據(jù)Toldt氏線分割模型對(duì)若干腹腔鏡視頻幀進(jìn)行特征建模,得到多尺度特征圖;對(duì)多尺度特征圖進(jìn)行多尺度時(shí)空特征融合與聚合處理,將處理所得結(jié)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)基于圖像和路網(wǎng)拓?fù)潢P(guān)系的交叉口區(qū)域提取方法及系統(tǒng),涉及計(jì)算機(jī)圖形學(xué)與地理信息科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域,解決傳統(tǒng)交叉口提取方法提取效果不佳的技術(shù)問(wèn)題;本發(fā)明包括步驟1:利用道路網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)信息生成對(duì)應(yīng)的圖像;步驟2:篩選所有圖像中的有效輪廓,并創(chuàng)...
          • 本發(fā)明屬于圖像生成領(lǐng)域,具體涉及了一種基于球面反射腔體參數(shù)優(yōu)化的三維圖像生成方法,旨在解決現(xiàn)有技術(shù)缺乏協(xié)同優(yōu)化機(jī)制,導(dǎo)致成像精度低且適應(yīng)性差的問(wèn)題。本發(fā)明包括:獲取腔體內(nèi)壁光學(xué)特性生成反射路徑偏移量對(duì)照表,測(cè)量腔體形變偏差構(gòu)建幾何補(bǔ)償映射關(guān)...
          • 本發(fā)明涉及三維模型圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種三維模型粒子化分裂推散與多模態(tài)反饋的方法,方法包括:根據(jù)設(shè)備工藝結(jié)構(gòu)圖進(jìn)行輕量化三維模型重構(gòu),生成具備工藝信息嵌入特性的glTF格式數(shù)據(jù)包;通過(guò)three.js引擎搭建虛擬三維場(chǎng)景,實(shí)例化g...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于結(jié)構(gòu)感知的多視角紋理重塑方法及系統(tǒng),屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)處理領(lǐng)域。該方法使用結(jié)合控制網(wǎng)絡(luò)的預(yù)訓(xùn)練擴(kuò)散模型處理三維場(chǎng)景的多視角渲染圖像,對(duì)圖像和文本描述進(jìn)行編碼,提取結(jié)構(gòu)信息傳遞到UNet。構(gòu)建重建與編輯雙路徑架構(gòu),采樣噪聲進(jìn)行...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于大模型的圖像生成與風(fēng)格遷移方法和系統(tǒng)。其中,本申請(qǐng)通過(guò)獲取用戶上傳的內(nèi)容圖、風(fēng)格圖及滑動(dòng)條參數(shù),并捕捉滑動(dòng)軌跡生成帶時(shí)間戳的強(qiáng)度序列,經(jīng)動(dòng)態(tài)采樣壓縮為頻域特征向量;利用大模型并行解析內(nèi)容圖的語(yǔ)義輪廓和風(fēng)格圖的紋理區(qū)域,建立...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種相機(jī)內(nèi)參標(biāo)定方法、裝置及電子設(shè)備,該方法包括:在當(dāng)前場(chǎng)景中采集圖像,對(duì)采集到的圖像中存在畸變的線性結(jié)構(gòu)的邊界像素點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別,獲取線性結(jié)構(gòu)的邊界位置信息;根據(jù)邊界位置信息對(duì)水平方向和垂直方向上線性結(jié)構(gòu)的邊界進(jìn)行采樣,并對(duì)采樣點(diǎn)...
          • 本發(fā)明涉及視覺(jué)識(shí)別領(lǐng)域,尤其涉及基于3D視覺(jué)的料架識(shí)別定位方法,通過(guò)利用3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)料架的精準(zhǔn)識(shí)別和定位,能夠準(zhǔn)確檢測(cè)物料的存在、缺失、位置或姿態(tài)異常,以及料架結(jié)構(gòu)的完整性,通過(guò)空間區(qū)域劃分、空間突變特征識(shí)別、識(shí)別周期分析等步驟,能...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于CCD圖像傳感器的圓徑測(cè)量誤差補(bǔ)償方法,所述方法包括:獲取待測(cè)物體的數(shù)字圖像;對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行動(dòng)態(tài)光強(qiáng)評(píng)估和修正,以生成修正后的數(shù)字圖像;對(duì)修正后的數(shù)字圖像,通過(guò)預(yù)設(shè)的邊緣補(bǔ)償模型,生成圖像邊緣坐標(biāo)點(diǎn)集;基于圖像邊緣坐標(biāo)點(diǎn)...
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