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								      本發(fā)明公開了一種晶圓傳輸設備，包括殼體，殼體包括與晶圓裝載裝置對接的清潔腔室，清潔腔室頂部設置有過濾器，過濾器上壓接有一個罩蓋，晶圓傳輸設備還包括一個用于升降罩蓋的升降裝置。升降裝置包括承壓件、連桿機構、導向機構和驅(qū)動機構，承壓件與罩蓋固定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及用于支氣管哮喘評估的一氧化氮數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)。該方法通過標準化采集患者的呼出氣一氧化氮與肺泡一氧化氮、組學數(shù)據(jù)及臨床信息，經(jīng)數(shù)據(jù)清洗融合后構建多維度特征，包括炎癥層級指數(shù)、炎癥區(qū)域熵、炎癥協(xié)同指數(shù)、糖皮質(zhì)激素響應因子、感染?吸煙...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種像素驅(qū)動電路和顯示面板，所述像素驅(qū)動電路在每一像素區(qū)分別包括顯示驅(qū)動電路和感測驅(qū)動電路；所述感測驅(qū)動電路包括感測單元、第一存儲模塊和感測控制模塊，所述感測單元用于接收目標光線后生成感應電流，所述第一存儲模塊用于存儲所述感應電...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N智能郵箱報警方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，所述方法包括：獲取PIR傳感器在智能郵箱外面的預設的檢測區(qū)域內(nèi)的第一紅外數(shù)據(jù)；根據(jù)第一紅外數(shù)據(jù)確定檢測區(qū)域內(nèi)的物體信息；獲取水平開關的門體開啟角度；根據(jù)物體信息和門體開啟角度確定智能郵...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于圖像處理的壓力性損傷分類系統(tǒng)，屬于圖像處理技術領域，系統(tǒng)包括：壓力性損傷圖像采集模塊、壓力性損傷圖像預處理模塊、構建壓力性損傷分類模型模塊和壓力性損傷分類模塊。本發(fā)明具體是基于像素方差、LBP值方差和距離權重得到綜合噪聲特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種圖像識別方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設備，解決了現(xiàn)有技術中存在的低照度圖像增強效果差、識別準確率低的問題。通過對獲取到的圖像進行判斷分類，分為第一圖像集和低照度圖像集，并將低照度的圖像增強處理成第二圖像集；將第一圖像集和第二圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于人工智能的隱蔽工程質(zhì)量檢驗方法及裝置，方法包括：接收輸入的隱蔽工程圖像及隱蔽初始檢測信息，則從建筑虛擬模型中獲取相匹配的目標模型特征，提取圖像特征并與隱蔽初始檢測信息及目標模型特征組合并輸入智能預測模型，得到結(jié)構形變預測...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種形變配準方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設備，涉及醫(yī)療科技領域和圖像處理領域。其中，該方法包括：獲取參考數(shù)據(jù)和浮動數(shù)據(jù)；根據(jù)器官類型對參考數(shù)據(jù)和浮動數(shù)據(jù)分別進行數(shù)據(jù)分離，其中，數(shù)據(jù)分離用于從參考數(shù)據(jù)和浮動數(shù)據(jù)中分離得到每個獨立器官...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大模型自監(jiān)督學習的醫(yī)學影像異常區(qū)域識別方法，屬于圖像數(shù)據(jù)處理技術領域，包括獲取醫(yī)學影像的異常樣本數(shù)據(jù)集D1、健康樣本數(shù)據(jù)集D2；構造并訓練一離散掩碼自編碼器；對D2中樣本生成偽異常圖構成數(shù)據(jù)集D3；對D2和D3自動生成標...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種熒光原位雜交圖像的自動化細胞檢測方法、裝置及其可讀存儲介質(zhì)，該方法融合Yolov12的熒光信號分類檢測能力與Cellpose的精細邊界分割優(yōu)勢，通過數(shù)據(jù)準備與標注、雙模型針對性訓練、分割預測、后處理優(yōu)化及掩碼邏輯與運算實現(xiàn)協(xié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種Demura效果的客觀定量評價方法及裝置。首先，分別計算目標亮度下的對應灰階亮度、觀測屏幕對應的觀察角度和不同尺寸SandyMura對應的空間頻率；其次，使用上述參數(shù)和Barten模型計算不同尺寸SandyMura對應的對比...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種圖像動態(tài)范圍擴展方法及系統(tǒng)，所述方法包括：獲取包括像素值信息的原始圖像；基于滑動窗口和向上疊加機制，對原始圖像構建多層級直方圖；根據(jù)多層級直方圖，獲得混合直方圖；根據(jù)混合直方圖，生成映射曲線；利用映射曲線進行像素映射，調(diào)整原...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及規(guī)劃管理技術領域，具體為一種基于BIM的展覽規(guī)劃系統(tǒng)，系統(tǒng)包括結(jié)構適配模塊、能源接口模塊、職能排布模塊、動線干擾模塊、空間聯(lián)動模塊。本發(fā)明中，通過對構件承載能力、邊界條件與節(jié)點分布信息的解析，實現(xiàn)設備部署位置的結(jié)構適配判斷，結(jié)合動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及企業(yè)管理分析的技術領域，公開了一種基于人工智能技術的企業(yè)管理優(yōu)化方法及系統(tǒng)，本發(fā)明獲取企業(yè)項目組架構與歷史業(yè)務信息，構建項目組模擬單元，解析歷史業(yè)務信息的時間關系，生成業(yè)務信息流并映射至項目組模擬單元，得到業(yè)務執(zhí)行力曲線，提取長期...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢隽艘环N基于流程引擎驅(qū)動的8D質(zhì)量改善協(xié)同方法、裝置及介質(zhì)，可以實現(xiàn)提升問題解決速度、增強質(zhì)量改善效果、改善團隊協(xié)作和溝通及增強持續(xù)改進能力，該方法包括：創(chuàng)建產(chǎn)品生產(chǎn)全過程的各個生產(chǎn)階段對應的8D流程；確定第一生產(chǎn)階段發(fā)現(xiàn)質(zhì)量問題時...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于安全預警技術領域，公開了一種基于天氣變化影響火災潛勢的30?60分鐘應急撤離方案，基于氣象突變構建預警觸發(fā)邏輯、動態(tài)調(diào)控響應級別、實現(xiàn)分鐘級撤離策略聯(lián)動更新。本發(fā)明通過構建風速躍變、濕度驟降、雷擊點火等高敏感度指標庫，結(jié)合微尺度氣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于無人機技術及智能運維管理技術領域，公開了一種無人機維修任務調(diào)度與資源管理平臺及方法，包括：數(shù)據(jù)采集與融合模塊獲取并融合多源數(shù)據(jù)；故障診斷與預測分析模塊用深度學習模型及CNN?LSTM混合模型診斷故障、預測壽命，生成維修任務清單；可...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了用電檢查任務自動生成與分發(fā)方法及系統(tǒng)，涉及供配電技術領域，該方法包括：對區(qū)域節(jié)點進行數(shù)據(jù)采集，建立區(qū)域節(jié)點數(shù)據(jù)集，進行用電風險識別，創(chuàng)建M個用電檢查任務，并建立第一任務優(yōu)先級；激活回溯抽取通道，進行用電情報回溯抽取，建立M個用電...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于儲層計算的多場站充電負荷分布式預測方法和系統(tǒng)，該方法首先獲取多個電動汽車充電場站充電負荷的歷史數(shù)據(jù)，并進行預處理；然后基于高斯核函數(shù)的相似度矩陣對分布在空間上不同地點的電動汽車充電場站之間的時空耦合特性進行評估，依據(jù)耦合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于機器學習的區(qū)域生態(tài)承載力動態(tài)預警方法及平臺，本發(fā)明涉及人工智能與環(huán)境保護交叉技術領域，包括如下步驟：1）采用雙通道深度解耦網(wǎng)絡分離輸入數(shù)據(jù)中的區(qū)域不變性特征與區(qū)域特異性特征；2）將區(qū)域不變性特征輸入基模型生成初級預警信號...
								
            
							
            
							
						
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