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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于自然語言交互的AI診斷模型動(dòng)態(tài)調(diào)優(yōu)方法及系統(tǒng)，接收醫(yī)生輸入的自然語言指令，對自然語言指令進(jìn)行預(yù)處理；將預(yù)處理后的指令輸入到BERT模型中，通過BERT模型中的多頭自注意力機(jī)制，捕捉指令中各個(gè)詞語之間的語...
								
            
							
            
							
						
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								      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)性評估方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：通過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軸模型，同步獲取超聲舒張末期內(nèi)徑，將所述左室長軸模型和所述超聲舒張...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開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)的問題；通過采集邊坡多源地質(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)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的基于智慧漁業(yè)的魚體關(guān)鍵點(diǎn)檢測方法及系統(tǒng)，包括：獲取魚體圖像；將魚體圖像輸入至魚體關(guān)鍵點(diǎn)檢測模型中，在魚體圖像中檢測出多個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)；其中，魚體關(guān)鍵點(diǎn)檢測模型是將HRNet模型中的Basic Block全部替換為BM Block，所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種面向全息通信的三維點(diǎn)云采樣?語義聯(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：語義通信系統(tǒng)中的發(fā)送端提取原始點(diǎn)云的語義特征；針對原始點(diǎn)云中的每個(gè)點(diǎn)，基于該點(diǎn)的多個(gè)相鄰點(diǎn)的語義特征分別與該點(diǎn)的語義特征之間的相關(guān)性，確定...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及FOD檢測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于機(jī)場跑道的車載式FOD動(dòng)態(tài)檢測與定位方法，本申請?zhí)岢鲆韵路桨福椒ㄍㄟ^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。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)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于無人機(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)測區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及用于機(jī)器視覺的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)視覺采集端；視覺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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于工業(yè)安全檢測技術(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)等級評級模型及系統(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)處理層通過歸一化函數(shù)將異構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種分形驅(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氏線分割模型對若干腹腔鏡視頻幀進(jìn)行特征建模，得到多尺度特征圖；對多尺度特征圖進(jìn)行多尺度時(shí)空特征融合與聚合處理，將處理所得結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開基于圖像和路網(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)信息生成對應(yīng)的圖像；步驟2：篩選所有圖像中的有效輪廓，并創(chuàng)...
								
            
							
            
							
						
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								      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照表，測量腔體形變偏差構(gòu)建幾何補(bǔ)償映射關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      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three.js引擎搭建虛擬三維場景，實(shí)例化g...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于結(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)散模型處理三維場景的多視角渲染圖像，對圖像和文本描述進(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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?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，本申請通過獲取用戶上傳的內(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)容圖的語義輪廓和風(fēng)格圖的紋理區(qū)域，建立...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種相機(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)前場景中采集圖像，對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，并對采樣點(diǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及視覺識別領(lǐng)域，尤其涉及基于3D視覺的料架識別定位方法，通過利用3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了對料架的精準(zhǔn)識別和定位，能夠準(zhǔn)確檢測物料的存在、缺失、位置或姿態(tài)異常，以及料架結(jié)構(gòu)的完整性，通過空間區(qū)域劃分、空間突變特征識別、識別周期分析等步驟，能...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于CCD圖像傳感器的圓徑測量誤差補(bǔ)償方法,所述方法包括：獲取待測物體的數(shù)字圖像；對數(shù)字圖像進(jìn)行動(dòng)態(tài)光強(qiáng)評估和修正，以生成修正后的數(shù)字圖像；對修正后的數(shù)字圖像，通過預(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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								      本發(fā)明公開了一種基于全景圖像的視覺多目標(biāo)跟蹤方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過將全景RGB圖像輸入至特征提取網(wǎng)絡(luò)，提取圖像特征并生成可學(xué)習(xí)實(shí)例，并通過解碼網(wǎng)絡(luò)獲取目標(biāo)的邊界框及屬性信息；基于歷史軌跡構(gòu)建軌跡實(shí)例以提取當(dāng)前幀的預(yù)測信息，...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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