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								      本發(fā)明屬于圖對(duì)比學(xué)習(xí)領(lǐng)域，涉及一種基于拓?fù)浠驹碓鰪?qiáng)的圖對(duì)比學(xué)習(xí)方法和系統(tǒng)。準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集并初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；分別計(jì)算節(jié)點(diǎn)級(jí)和子結(jié)構(gòu)級(jí)拓?fù)浠驹韺W(xué)習(xí)模塊的損失Ln和Ls；計(jì)算圖對(duì)比學(xué)習(xí)損失
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供了一種基于大模型的請(qǐng)求處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及機(jī)器學(xué)習(xí)與自然語(yǔ)言處理等人工智能技術(shù)領(lǐng)域。具體實(shí)現(xiàn)方案為：獲取用戶的處理請(qǐng)求；基于所述用戶的處理請(qǐng)求，采用預(yù)先生成的深度草稿模型和預(yù)先訓(xùn)練的目標(biāo)模型，分別進(jìn)行循環(huán)解碼和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種電力系統(tǒng)容量規(guī)劃方法，包括：建立具有內(nèi)生不確定性的電力系統(tǒng)魯棒容量規(guī)劃模型；采用Benders分解算法將電力系統(tǒng)魯棒容量規(guī)劃模型分解為單個(gè)主問(wèn)題和一系列子問(wèn)題進(jìn)行迭代求解，得到最優(yōu)解；將最優(yōu)解作為最優(yōu)的電力系統(tǒng)魯棒容量規(guī)劃方案...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種考慮出行成本的活動(dòng)鏈時(shí)間分配行為建模方法，包括獲取車輛的出行軌跡，根據(jù)活動(dòng)相關(guān)屬性及個(gè)體自身屬性對(duì)個(gè)體偏好的影響，計(jì)算活動(dòng)的固有效用，基于到達(dá)活動(dòng)地點(diǎn)所必需的出行相關(guān)屬性對(duì)個(gè)體偏好的影響，計(jì)活動(dòng)的出行負(fù)效用，構(gòu)建綜合考慮活動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及一種基于多目立體視覺(jué)與超分辨的條紋投影圖像增強(qiáng)方法及裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取包含投射有條紋圖案的待測(cè)物體的主視圖像，以及側(cè)視圖像；對(duì)側(cè)視圖像進(jìn)行重建，得到重建側(cè)視圖像，重建側(cè)視圖像的質(zhì)量?jī)?yōu)于所述側(cè)視圖像；確定重建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于雙向?qū)哟螀f(xié)同注意力的腦膠質(zhì)瘤患者生存預(yù)測(cè)方法，首先獲取患者的病理圖像及其多參數(shù)MRI并進(jìn)行病理圖像特征提取及放射學(xué)影像特征提取；隨后通過(guò)第一雙向?qū)哟螀f(xié)同注意力模塊和第二雙向?qū)哟螀f(xié)同注意力模塊進(jìn)行兩階段的深度融合，得到最終...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于自適應(yīng)標(biāo)簽分布的胎兒腦齡估計(jì)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法，屬于醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，其訓(xùn)練方法包括：將胎兒大腦磁共振圖像輸入初始胎兒腦齡估計(jì)網(wǎng)絡(luò)，得到腦齡預(yù)測(cè)分布，根據(jù)腦齡預(yù)測(cè)分布和對(duì)應(yīng)真實(shí)腦齡確定預(yù)測(cè)損失；根據(jù)真實(shí)腦齡構(gòu)建腦齡目標(biāo)標(biāo)簽...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于分層深度估計(jì)的座艙特征融合雙耳追蹤方法，該方法包括以下步驟：首先，基于單目相機(jī)采集視頻流，利用多尺度深度估計(jì)算法生成乘員視頻的深度圖，并結(jié)合固定背景邊緣檢測(cè)提取座艙幾何特征；其次，通過(guò)面部關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)提取多面部特征(如眼間距...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)適用于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種圖像分割方法、裝置、終端設(shè)備及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，所述方法包括：獲取待處理圖像；將待處理圖像輸入至已訓(xùn)練的圖像分割模型進(jìn)行處理，得到待處理圖像對(duì)應(yīng)的初始分割掩膜；對(duì)初始分割掩膜進(jìn)行邊緣增強(qiáng)處理，得到目標(biāo)分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及信號(hào)檢測(cè)領(lǐng)域，特別是一種基于Seg?Yolo模型的非合作無(wú)人機(jī)突發(fā)頻點(diǎn)檢測(cè)方法及設(shè)備。本發(fā)明提出的Seg?Yolo模型，完全不需要非合作無(wú)人機(jī)信號(hào)的先驗(yàn)序列，也不需要對(duì)具體序列進(jìn)行預(yù)測(cè)，能夠直接實(shí)現(xiàn)時(shí)頻圖中連續(xù)的、非連續(xù)的、重疊的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于yolov8分類的變電站表計(jì)類型及量程識(shí)別方法，方法為：獲取變電現(xiàn)場(chǎng)圖片并輸入yolov8進(jìn)行儀表檢測(cè)得到儀表類型；當(dāng)檢測(cè)到儀表為關(guān)注的儀表類型時(shí)，對(duì)儀表的矩形區(qū)域進(jìn)行截取并獲得儀表所屬的大類名稱；再儀表區(qū)域截圖輸入訓(xùn)練好的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于yolov8實(shí)例分割的電子數(shù)字儀表識(shí)別方法，方法為：獲取包含數(shù)字儀表的現(xiàn)場(chǎng)圖片；使用yolov8模型提取數(shù)顯儀表所在的區(qū)域；截取數(shù)顯儀表的感興趣區(qū)域，利用直線檢測(cè)確定屏幕的四個(gè)角點(diǎn)然根據(jù)角點(diǎn)對(duì)屏幕圖像進(jìn)行透視變換，得到校正后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了人體運(yùn)動(dòng)捕捉與智能康復(fù)訓(xùn)練評(píng)估方法和系統(tǒng)，通過(guò)Kinect深度相機(jī)實(shí)時(shí)獲取到人體三維骨骼關(guān)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)序列，利用基于骨架信息的行為識(shí)別算法實(shí)時(shí)識(shí)別出患者正在進(jìn)行的動(dòng)作類型，并在一小段動(dòng)作完成之后給出評(píng)分，能夠及時(shí)有效地輔助患者進(jìn)行康...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書(shū)一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例提供一種裝卸平臺(tái)的安全風(fēng)險(xiǎn)防控方法和系統(tǒng)。該方法包括：實(shí)時(shí)獲取裝卸平臺(tái)的監(jiān)控視頻流；對(duì)所述監(jiān)控視頻流進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，檢測(cè)出所述監(jiān)控視頻流中的人員和車輛；針對(duì)檢測(cè)出的每個(gè)人員，對(duì)所述人員進(jìn)行違規(guī)行為動(dòng)態(tài)識(shí)別；在所述人員出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明主要用于電子信息及磁懸浮電機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明公開(kāi)了一種磁懸浮電機(jī)自動(dòng)鎖定設(shè)置方法、裝置、系統(tǒng)及介質(zhì)，該方法通過(guò)第一界面的輸入?yún)^(qū)獲取密碼，驗(yàn)證后進(jìn)入第二界面，界面包含多個(gè)密碼子模塊，可分別設(shè)置鎖定時(shí)間和解鎖密碼。當(dāng)當(dāng)前時(shí)間達(dá)到或超過(guò)設(shè)定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于腹腔鏡手術(shù)360度縫合理論的訓(xùn)練模塊及訓(xùn)練評(píng)價(jià)系統(tǒng)，訓(xùn)練模塊包括一硅膠墊，所述硅膠墊的表面標(biāo)記有十二組預(yù)定針點(diǎn)對(duì)，十二組預(yù)定針點(diǎn)對(duì)呈鐘表刻度式的放射狀分布，且每組所述預(yù)定針點(diǎn)對(duì)包括一預(yù)定入針點(diǎn)和一預(yù)定出針點(diǎn)。本發(fā)明的訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及展示裝置技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)展示裝置，包括移動(dòng)式底座以及滑動(dòng)連接在移動(dòng)式底座內(nèi)部的展示裝置本體，還包括固定連接在移動(dòng)式底座底部的連接盒，移動(dòng)式底座設(shè)置有收納機(jī)構(gòu)，移動(dòng)式底座設(shè)置有收納機(jī)構(gòu)，移動(dòng)式底座的內(nèi)部固定連接...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種妊娠早期預(yù)測(cè)妊娠期糖尿病風(fēng)險(xiǎn)的方法及系統(tǒng)，該方法包括以下步驟，獲取源孕婦妊娠早期的多維度生理指標(biāo)數(shù)據(jù)樣本；采用預(yù)訓(xùn)練生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域大語(yǔ)言模型，通過(guò)參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)對(duì)生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域大語(yǔ)言模型進(jìn)行微調(diào)，生成微調(diào)大語(yǔ)言模型；利用微調(diào)大...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及超臨界水堆熱工分析領(lǐng)域，具體而言，涉及一種基于定位格架修正的多通道超臨界水堆熱工分析方法，該方法包括以下步驟：獲取目標(biāo)超臨界條件下的實(shí)時(shí)核反應(yīng)堆工況數(shù)據(jù)；將上述核反應(yīng)堆工況數(shù)據(jù)輸入多通道超臨界水堆熱工模型中，得到全局計(jì)算結(jié)果，上述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種芯片的封裝工藝及封裝結(jié)構(gòu)，涉及芯片封裝技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明包括芯片，芯片具有多個(gè)電極；導(dǎo)電凸點(diǎn)，形成于芯片的電極上。本發(fā)明通過(guò)引入絕緣保護(hù)層、金屬布線層和再分布層，優(yōu)化了芯片的電極信號(hào)分布，減少了信號(hào)傳輸延遲和寄生效應(yīng)，絕緣保護(hù)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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