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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種智能識(shí)別缺陷深度的裝置，包括：運(yùn)行邏輯模塊，SEM機(jī)臺(tái)，第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。運(yùn)行邏輯模塊用于在智能識(shí)別缺陷深度時(shí)控制SEM機(jī)臺(tái)和第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行。在智能識(shí)別缺陷深度時(shí)，SEM機(jī)臺(tái)對(duì)晶圓上缺陷所在第一芯片的缺陷位置進(jìn)行不同電壓下的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及核反應(yīng)堆工程技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)一種反應(yīng)堆堆芯組件及其裝載方法。其中，反應(yīng)堆堆芯組件包括鋁填塊、控制棒導(dǎo)管、金屬組件和多個(gè)定位凸臺(tái)。鋁填塊限定出裝載空間。控制棒導(dǎo)管和金屬組件沿所述鋁填塊的軸向延伸并間隔布置于所述裝載空間內(nèi)。所述金屬組件...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N測(cè)量SRAM寫(xiě)和讀最低工作電壓的方法，按列次序?qū)?shù)據(jù)寫(xiě)入存儲(chǔ)單元陣列中的每個(gè)存儲(chǔ)單元，測(cè)量SRAM寫(xiě)最低工作電壓時(shí)，對(duì)存儲(chǔ)單元陣列的每一列重復(fù)實(shí)施寫(xiě)入數(shù)據(jù)后進(jìn)行讀出判定的操作，可以避免按行于存儲(chǔ)單元中寫(xiě)入數(shù)據(jù)時(shí)字線產(chǎn)生的干擾，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及虛擬數(shù)字人技術(shù)領(lǐng)域，尤其為基于AI分身虛擬數(shù)字人實(shí)時(shí)交互系統(tǒng)及使用方法，包括以下步驟：步驟一：獲取麥克風(fēng)采集的原始語(yǔ)言信號(hào)數(shù)據(jù)
							  2025-09-27
							
            
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)一種基于無(wú)人機(jī)巡檢的違規(guī)占道識(shí)別方法，首先確定巡檢區(qū)域，依據(jù)該區(qū)域規(guī)劃搭載攝像設(shè)備的無(wú)人機(jī)的目標(biāo)飛行路徑。隨后，無(wú)人機(jī)按照目標(biāo)飛行路徑執(zhí)行巡檢任務(wù)，同步采集道路圖像。接著，利用所采集的道路圖像搭建目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)。完成網(wǎng)絡(luò)搭建后，將無(wú)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供一種充電設(shè)備的認(rèn)證方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，方法包括：向充電設(shè)備發(fā)送獲取實(shí)時(shí)物理特征的請(qǐng)求，接收充電設(shè)備發(fā)送的實(shí)時(shí)物理特征；獲取充電設(shè)備對(duì)應(yīng)的基準(zhǔn)物理特征，基于基準(zhǔn)物理特征對(duì)實(shí)時(shí)物理特征進(jìn)行物理特征認(rèn)證；響應(yīng)于確定實(shí)時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種能源自給型智能隧道巡檢裝置及系統(tǒng)，包括巡檢裝置，巡檢裝置包括運(yùn)動(dòng)定位裝置、能源儲(chǔ)存裝置、智能云端管理系統(tǒng)、檢測(cè)識(shí)別系統(tǒng)、智能輔助裝置和上位機(jī)，運(yùn)動(dòng)定位裝置與能源儲(chǔ)存裝置連接，運(yùn)動(dòng)定位裝置、能源儲(chǔ)存裝置和上位機(jī)均與智能云端管理...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種基于圖像識(shí)別的導(dǎo)盲方法、電子設(shè)備、導(dǎo)盲系統(tǒng)及介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取目標(biāo)環(huán)境圖像并進(jìn)行識(shí)別，得到目標(biāo)障礙物區(qū)域和障礙物類型。根據(jù)障礙物類型對(duì)目標(biāo)障礙物區(qū)域的障礙物進(jìn)行運(yùn)動(dòng)判斷，得到運(yùn)動(dòng)屬性。根據(jù)目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種災(zāi)害救援場(chǎng)景下的無(wú)人機(jī)航拍視頻語(yǔ)言定位方法，包括：獲取多個(gè)連續(xù)幀圖像的無(wú)人機(jī)航拍視頻以及待定位目標(biāo)的自然語(yǔ)言描述文本，共同輸入無(wú)人機(jī)航拍視頻語(yǔ)言定位系統(tǒng)中，得到語(yǔ)言定位結(jié)果；其中，無(wú)人機(jī)航拍視頻語(yǔ)言定位系統(tǒng)包括視頻文本特征提...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種木材制品各部件用材的樹(shù)種鑒定方法，首先采集各紅木木材的圖像數(shù)據(jù)，對(duì)圖像數(shù)據(jù)規(guī)整后劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，構(gòu)建木材圖像鑒別多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用訓(xùn)練集對(duì)所述木材圖像鑒別多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，采用所述測(cè)試集對(duì)深度學(xué)習(xí)的模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種木材種類快速鑒定裝置及方法，首先采集各紅木木材的圖像數(shù)據(jù)，對(duì)圖像數(shù)據(jù)規(guī)整后劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，構(gòu)建木材圖像鑒別多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用訓(xùn)練集對(duì)所述木材圖像鑒別多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，采用所述測(cè)試集對(duì)深度學(xué)習(xí)的模型進(jìn)行測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于Mamba與CNN的多尺度生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的PET與MRI圖像融合方法，本發(fā)明所提方法的主體為三支路的生成器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。該網(wǎng)絡(luò)利用CNN對(duì)輸入圖像進(jìn)行多尺度局部特征的提取，利用Mamba進(jìn)一步提取輸入數(shù)據(jù)的全局特征信息，并將提...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種目標(biāo)檢測(cè)方法、裝置、電子終端及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，目標(biāo)檢測(cè)方法包括：確定檢測(cè)目標(biāo)對(duì)應(yīng)的檢測(cè)框，所述檢測(cè)框至少包含所述檢測(cè)目標(biāo)的局部，且所述檢測(cè)框根據(jù)包含的所述檢測(cè)目標(biāo)的局部信息分為至少兩種不同的類別；基于所述當(dāng)前檢測(cè)框的類別選...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝藞D像處理方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取待處理圖像的復(fù)雜度等級(jí)，以及在待處理圖像中生成多個(gè)初始聚類中心；基于復(fù)雜度等級(jí)和多個(gè)初始聚類中心，將待處理圖像的像素點(diǎn)進(jìn)行分配，得到多個(gè)聚類簇；為每一聚類簇重新確定出第一聚類中心，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種動(dòng)態(tài)壓縮圖像的方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法為獲取待處理圖像的縮略圖、第一尺寸相同的第一數(shù)量個(gè)第一子圖以及目標(biāo)閱讀順序；針對(duì)第一數(shù)量個(gè)第一子圖中各第一子圖，獲取第一比例和第二比例，第一比例為第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種電力桿塔點(diǎn)云數(shù)據(jù)的對(duì)稱面構(gòu)建系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)包括：原始點(diǎn)云選取模塊，用于在電力桿塔的點(diǎn)云全體中，選取部分點(diǎn)云作為原始點(diǎn)云A；平面構(gòu)建模塊，用于在原始點(diǎn)云A內(nèi)選取不共線的三點(diǎn)來(lái)構(gòu)建平面S；鏡像點(diǎn)云構(gòu)建模塊，用于以平面S為對(duì)稱面...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于幾何信息的立體匹配方法、裝置、網(wǎng)絡(luò)、設(shè)備及介質(zhì)，采用多尺度聚合模塊捕捉并融合多尺度的幾何信息，增強(qiáng)立體匹配精度，再構(gòu)建基于幾何傳播機(jī)制的增強(qiáng)幾何信息的相關(guān)性體積模塊，將幾何尺度信息跨尺度傳播與放大，使得通過(guò)學(xué)習(xí)到的邊緣特...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種圖像恢復(fù)方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，首先通過(guò)坐標(biāo)感知注意力模塊增強(qiáng)位置信息并捕捉局部細(xì)節(jié)特征，再基于分層特征恢復(fù)模塊中構(gòu)建的密集跳躍連接的DenseHourglass結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)提示機(jī)制彌補(bǔ)多次下采樣過(guò)程中丟失的局部...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于虛擬交互技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)多通道低延遲云渲染交互方法及系統(tǒng)，該方法包括：建立客戶端與云渲染服務(wù)器之間的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)連接；客戶端根據(jù)本地的定位算法生成變換矩陣；云渲染服務(wù)器根據(jù)變換矩陣，更新虛擬場(chǎng)景中的虛擬相機(jī)位姿；云渲染服務(wù)器根據(jù)虛擬相機(jī)位...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)支撐的智能鍵合銅絲加工控制方法及系統(tǒng)，其包括通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備實(shí)時(shí)采集鍵合銅絲加工過(guò)程中的多源數(shù)據(jù)，將多源數(shù)據(jù)上傳至云端大數(shù)據(jù)平臺(tái)，基于預(yù)設(shè)的加工質(zhì)量評(píng)價(jià)模型對(duì)加工工序進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估，生成加工狀態(tài)評(píng)估結(jié)果；若加工...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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