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          • 本發(fā)明公開了一種用于脊柱側彎康復訓練的訓練評估方法、裝置、終端設備及存儲介質(zhì),所述方法獲取所述脊柱側彎患者在每一預設的訓練時段下的姿態(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),計算脊柱側彎患者在康復訓練過程中的動態(tài)側彎角度、靜態(tài)平衡能力、動...
          • 本申請涉及交通預測技術領域,特別涉及一種基于人工智能的跨區(qū)域交通預測方法及裝置,方法包括:采集多個城市的滿足處理條件的目標交通數(shù)據(jù),并利用目標交通數(shù)據(jù)構建多個城市的初始交通模型;利用初始交通模型將目標交通數(shù)據(jù)中的時空特征遷移至目標城市的原始...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于數(shù)據(jù)采集的設備偏差報警系統(tǒng)及方法,根據(jù)本申請的系統(tǒng)包括:工業(yè)網(wǎng)關采集器,用于對工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場設備產(chǎn)生的需求數(shù)據(jù)進行實時采集,將采集的現(xiàn)場設備實際數(shù)據(jù)上傳至設備管理單元;設備管理單元,用于對工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場設備進行虛擬轉換,將生...
          • 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注,以得到微調(diào)數(shù)據(jù)集;選擇基礎模型,并采用微調(diào)數(shù)據(jù)集進行自適應微調(diào),以得到微調(diào)后的多模態(tài)大模型;利用微調(diào)后的...
          • 本發(fā)明涉及驗光報告解讀技術領域,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,將圖像轉換為黑白二值圖,突出文字區(qū)域以便精準提取文本信息。本發(fā)明結合深度學習的OCR精準...
          • 本發(fā)明公開了一種事件相機輔助的多模態(tài)車載三維占用預測方法,包括:獲取連續(xù)采集的激光雷達點云數(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...
          • 一種基于深度學習的乳腺癌病理圖像預篩選方法,屬于圖像處理及篩選方法領域。現(xiàn)有的圖像特征提取過程中存在的遷移學習的源數(shù)據(jù)集與目標數(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。一種基于深度學習的乳腺癌病理圖像預篩選方法...
          • 本公開提供一種基于自監(jiān)督學習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果,構建用于Patch特征提取的深度學習模型,提取每個病理樣本的Pat...
          • 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...
          • 本申請涉及工程制圖輔助技術領域,公開了一種管徑標注方法、裝置、設備及存儲介質(zhì),用于優(yōu)化管徑標注布局,提升管徑標注的可讀性。管徑標注方法包括: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)中各管件對應的連接件信息,將管件兩側管徑相同的原始管道合并,得...
          • 本發(fā)明涉及影視制作技術領域,具體提供一種結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),接著基于預設運動約束條件對初始物理數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整,生...
          • 本發(fā)明公開了一種圖片校對的方法和裝置,涉及計算機技術領域。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的像素值;原始圖片包含至少一種物品和至少一個標題;根據(jù)各個像素點分別對應的像素值對原始圖片進行裁剪,得到多個子圖片;對多個子...
          • 本申請涉及一種圖紙分割方法及其相關裝置,包括:獲取目標圖紙,并根據(jù)目標圖紙的圖形元素,確定目標圖紙的待分割區(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)明屬于機器視覺與螺栓松動角度監(jiān)測、運維技術領域,公開了一種基于深度學習和泰勒展開的螺栓松動角度監(jiān)測方法與系統(tǒng)。本發(fā)明使用深度學習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)學模型的松動角度計算方法來對螺栓松動角度進行...
          • 本發(fā)明公開了一種基于熱像圖的設備故障檢測方法及相關裝置,涉及圖像處理技術領域,所述方法包括:基于高低頻圖像分割對電子設備的熱像圖數(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)對電子設備中的電路板進行發(fā)熱強...
          • 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)用戶需求設計微服務架構、數(shù)據(jù)庫、技術棧以及預算控制算法和預算監(jiān)控算法框架;利用所述預算控制算法實現(xiàn)自動匹配預算模板,自動計算預算使用情況和預測未來預算消耗趨勢;...
          • 本發(fā)明公開了反洗錢智能識別方法、裝置、計算機設備及存儲介質(zhì)。方法包括:獲取標注日期前一段時間內(nèi)的商戶收單流水,按交易日期對每個商戶的商戶收單流水進行分組,以得到分組結果;對分組結果內(nèi)的商戶收單流水采用不同的編碼策略進行多類型字段編碼,以得到...
          • 本公開涉及一種軌道交通票務管理方法、系統(tǒng)、設備和介質(zhì),屬于票務管理技術領域,所述軌道交通票務管理方法包括以下步驟:基于BlockDAG和加密算法構建數(shù)據(jù)的儲存機制;基于BlockDAG和智能合約構建結算機制;在發(fā)生票務交易時,基于所述儲存機...
          • 一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術的多AGV協(xié)同調(diào)度系統(tǒng)、方法及電子設備,所述方法包括以下步驟:S1:貨艙向多AGV協(xié)同調(diào)度物聯(lián)網(wǎng)服務模塊申請搬移并提供當前位置、目的地貨架位置信息、貨艙尺寸、貨艙重量以及時間要求,然后構建倉儲點位坐標體系,以倉儲平面上要素...
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