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          • 本發(fā)明公開一種科研經(jīng)費管理監(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)計微服務(wù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)庫、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)算控制算法實現(xiàn)自動匹配預(yù)算模板,自動計算預(yù)算使用情況和預(yù)測未來預(yù)算消耗趨勢;...
          • 本發(fā)明公開一種CT單幀多幀超分融合圖像增強方法,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CT圖像集進行退化,得到退化后...
          • 本發(fā)明公開了一種基于熱像圖的設(shè)備故障檢測方法及相關(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電子設(shè)備的熱像圖數(shù)據(jù)進行圖像增強處理;對增強熱像圖數(shù)據(jù)進行溫度修正;基于溫度修正后的增強熱像圖數(shù)據(jù)對電子設(shè)備中的電路板進行發(fā)熱強...
          • 本發(fā)明屬于機器視覺與螺栓松動角度監(jiān)測、運維技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于深度學(xué)習(xí)和泰勒展開的螺栓松動角度監(jiān)測方法與系統(tǒng)。本發(fā)明使用深度學(xué)習(xí)的方法對螺栓和螺栓角點進行識別,識別完成后通過一個基于泰勒展開數(shù)學(xué)模型的松動角度計算方法來對螺栓松動角度進行...
          • 本申請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度,確定矩形圖框...
          • 本發(fā)明公開了一種圖片校對的方法和裝置,涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:對原始圖片進行降維處理,得到各個像素點分別對應(yīng)的像素值;原始圖片包含至少一種物品和至少一個標(biāo)題;根據(jù)各個像素點分別對應(yīng)的像素值對原始圖片進行裁剪,得到多個子圖片;對多個子...
          • 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畫角色動作生成方法及系統(tǒng),首先獲取包含多個連續(xù)動作幀的目標(biāo)角色初始動作序列,再調(diào)用物理引擎對其進行物理模擬處理,得到初始物理數(shù)據(jù),接著基于預(yù)設(shè)運動約束條件對初始物理數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整,生...
          • 本申請涉及工程制圖輔助技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種管徑標(biāo)注方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(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)明公開了一種基于上下文注意力機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、多個串聯(lián)的增強卷積組件、批歸一化層及激活函數(shù)層;從多個串聯(lián)的增強卷積組件中輸出不...
          • 本公開提供一種基于自監(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Patch,特征提取獲得歸一化的Patch特征,無監(jiān)督聚類處理生成聚類結(jié)果,構(gòu)建用于Patch特征提取的深度學(xué)習(xí)模型,提取每個病理樣本的Pat...
          • 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,且缺乏對將局部特征和全局特征進行融合的處理方法的問題。一種基于深度學(xué)習(xí)的乳腺癌病理圖像預(yù)篩選方法...
          • 本發(fā)明公開了一種事件相機輔助的多模態(tài)車載三維占用預(yù)測方法,包括:獲取連續(xù)采集的激光雷達(dá)點云數(shù)據(jù)、圖像、事件及IMU測量數(shù)據(jù),對各類數(shù)據(jù)進行空間維度及時間維度的同步,并基于同步后的激光雷達(dá)點云數(shù)據(jù)及IMU測量數(shù)據(jù),得到稠密點云數(shù)據(jù);對稠密點云...
          • 本發(fā)明涉及驗光報告解讀技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種自動掃描解讀驗光報告的方法,包括以下步驟:對輸入的驗光報告圖像進行去噪和增強處理,以提高后續(xù)文字識別的清晰度,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)明公開了證照抽取場景的多模態(tài)大模型幻覺抑制方法及系統(tǒng)。方法包括:獲取證件圖像并區(qū)分清晰圖片和模糊圖片;對清晰圖片及模糊圖片進行標(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...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于數(shù)據(jù)采集的設(shè)備偏差報警系統(tǒng)及方法,根據(jù)本申請的系統(tǒng)包括:工業(yè)網(wǎng)關(guān)采集器,用于對工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場設(shè)備產(chǎn)生的需求數(shù)據(jù)進行實時采集,將采集的現(xiàn)場設(shè)備實際數(shù)據(jù)上傳至設(shè)備管理單元;設(shè)備管理單元,用于對工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場設(shè)備進行虛擬轉(zhuǎn)換,將生...
          • 本申請涉及交通預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種基于人工智能的跨區(qū)域交通預(yù)測方法及裝置,方法包括:采集多個城市的滿足處理條件的目標(biāo)交通數(shù)據(jù),并利用目標(biāo)交通數(shù)據(jù)構(gòu)建多個城市的初始交通模型;利用初始交通模型將目標(biāo)交通數(shù)據(jù)中的時空特征遷移至目標(biāo)城市的原始...
          • 本發(fā)明公開了一種用于脊柱側(cè)彎康復(fù)訓(xùn)練的訓(xùn)練評估方法、裝置、終端設(shè)備及存儲介質(zhì),所述方法獲取所述脊柱側(cè)彎患者在每一預(yù)設(shè)的訓(xùn)練時段下的姿態(tài)評估數(shù)據(jù)、平衡評估數(shù)據(jù)、以及前庭評估數(shù)據(jù),計算脊柱側(cè)彎患者在康復(fù)訓(xùn)練過程中的動態(tài)側(cè)彎角度、靜態(tài)平衡能力、動...
          • 本發(fā)明提供一種面向智能可穿戴閉環(huán)調(diào)控的邊緣計算控制方法及系統(tǒng),根據(jù)腦電信號頻域特性,研究基于信號頻域特征動態(tài)切換量化策略,低頻信號采用4b it量化策略,高頻段信號采用8b it量化策略。本發(fā)明能夠減少硬件存儲需求,保證模型精度。同時,基于...
          • 本發(fā)明公開了一種改性MXene導(dǎo)電聚合物細(xì)菌纖維素復(fù)合纖維電極及其制備方法和應(yīng)用,屬于復(fù)合導(dǎo)電超強纖維制備領(lǐng)域。本發(fā)明將K?MXene和導(dǎo)電聚合物混合,得到復(fù)合導(dǎo)電油墨;之后條帶狀BC水凝膠通過氫鍵與復(fù)合導(dǎo)電油墨交聯(lián),得到K?MXene/P...
          • 本申請涉及一種防水動力電池系統(tǒng)及控制方法,所述防水動力電池系統(tǒng)包括:電池包和充氣密封組件,所述電池包包括頂部敞口四周封閉的電池箱和密封連接在所述電池箱頂部的電池箱蓋板,所述電池箱蓋板與所述電池箱之間至少設(shè)有兩道間隔設(shè)置的密封件,至少兩個所述...
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