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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明屬于隧道施工監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于三維點(diǎn)云的隧道初支形變檢測方法及系統(tǒng)。該方法包括對(duì)原始隧道初支點(diǎn)云進(jìn)行自適應(yīng)特征增強(qiáng)處理，輸出增強(qiáng)點(diǎn)云；基于增強(qiáng)點(diǎn)云構(gòu)建雙平面幾何約束的邊緣向量場；基于邊緣向量場，通過包含配準(zhǔn)項(xiàng)與形變檢測項(xiàng)權(quán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N個(gè)性化數(shù)字人的即時(shí)生成與實(shí)時(shí)交互的系統(tǒng)、方法、設(shè)備，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)旨在解決個(gè)性化數(shù)字人生成與交互脫節(jié)、制作周期長、成本高的問題。該方法通過采集用戶的音視頻數(shù)據(jù)，經(jīng)預(yù)處理后，利用預(yù)訓(xùn)練生成模型即時(shí)生成與用戶對(duì)應(yīng)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，尤其是指一種非對(duì)齊可見光?熱紅外圖像語義分割方法和系統(tǒng)，包括：將可見光圖像和熱紅外圖像分別經(jīng)過其對(duì)應(yīng)的特征編碼器，得到五個(gè)層級(jí)的可見光特征和熱紅外特征；將同一層級(jí)的可見光特征和熱紅外特征輸入該層級(jí)的變形感知對(duì)齊...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于狀態(tài)空間的圖像變化檢測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，其中方法包括：將雙時(shí)相遙感圖像分別輸入至兩個(gè)權(quán)值共享的孿生網(wǎng)絡(luò)分支中，通過多個(gè)編碼階段的輕量狀態(tài)空間模塊進(jìn)行編碼處理，分別得到第一時(shí)相特征圖，以及第二時(shí)相特...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種掌靜脈圖像生成方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備，涉及信息技術(shù)領(lǐng)域。其中方法包括：獲取初始噪聲圖像、擴(kuò)散步數(shù)和條件控制信息，其中，條件控制信息包括個(gè)體身份標(biāo)識(shí)，以及用于模擬真實(shí)場景的手掌姿態(tài)信息和光照信息；根據(jù)條件控制信息，生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種用于腦卒中患者復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的訓(xùn)練集擴(kuò)展方法，該方法包括：獲取由不同復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)下的歷史影像構(gòu)成的初始訓(xùn)練集；基于不同歷史影像之間的相似情況進(jìn)行聚類，并確定每個(gè)目標(biāo)簇對(duì)應(yīng)的復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)；對(duì)每個(gè)目標(biāo)簇內(nèi)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了面向無人駕駛清掃車的實(shí)時(shí)工況三維動(dòng)態(tài)可視化監(jiān)控系統(tǒng)，涉及無人駕駛清掃車工況監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，包括建模監(jiān)測模塊、區(qū)域劃分模塊、特征評(píng)估模塊、策略調(diào)控模塊以及可視記錄模塊；區(qū)域劃分模塊，在連續(xù)場景更新中存在模型遮擋殘留的情況下，提取存在...
								
            
							
            
							
						
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								      駕駛?cè)俗⒁饬︻A(yù)測方法、系統(tǒng)、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)以及產(chǎn)品，屬于智能汽車駕駛?cè)俗⒁饬︻A(yù)測方法技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)在準(zhǔn)確性上仍然存在不足，容易受到噪聲的干擾，導(dǎo)致模型輸出不穩(wěn)定的問題。生成隨機(jī)高斯噪聲圖像；生成運(yùn)動(dòng)模式圖；隨機(jī)高斯噪聲圖像進(jìn)行逆向...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及采集數(shù)據(jù)的處理方法、設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括：獲取目標(biāo)網(wǎng)站的采集數(shù)據(jù)；如果目標(biāo)網(wǎng)站的采集數(shù)據(jù)包括圖片，則獲取目標(biāo)網(wǎng)站的采集數(shù)據(jù)包括的圖片的模糊程度；如果模糊程度小于等于預(yù)設(shè)的模糊程度閾值，則使用OC...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及交通控制系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，公開一種基于空地一體化數(shù)據(jù)的車輛人員管控方法及系統(tǒng)，包括：構(gòu)建以唯一的、與地理坐標(biāo)無關(guān)的拓?fù)渎范螛?biāo)識(shí)符為基準(zhǔn)的數(shù)字地圖，地面單元感知并廣播與該標(biāo)識(shí)符綁定的交通流狀態(tài)，空中單元?jiǎng)t接收該狀態(tài)信息并在其預(yù)置的拓?fù)涞?..
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于人工智能的低空安全監(jiān)測系統(tǒng)及方法，涉及低空安全監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，包括空域劃分存儲(chǔ)模塊、目標(biāo)碰撞事件篩選模塊、深度區(qū)分模塊、碰撞風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)波動(dòng)率分析模塊和可疑碰撞節(jié)點(diǎn)響應(yīng)監(jiān)測模塊；空域劃分存儲(chǔ)模塊用于將歷史存儲(chǔ)各低空空域內(nèi)低空設(shè)備...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及演示用具領(lǐng)域，尤其是涉及一種胸部按壓訓(xùn)練模型，針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中存在無法判斷按壓位置是否正確，導(dǎo)致訓(xùn)練效果較差，且無法模擬在進(jìn)行按壓時(shí)人體的反應(yīng)，導(dǎo)致按壓感受不真實(shí)的缺點(diǎn)，現(xiàn)提出以下方案，其包括固定板；兩個(gè)支撐腿，均固定連接于所述固定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的回聲消除降噪方法，涉及回聲降噪優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，用于解決回聲消除過程情感捕捉差的問題；本發(fā)明通過結(jié)合時(shí)頻域變換、情感識(shí)別網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)模型，有效保留語音的情感信息，通過提取回聲語音信號(hào)的時(shí)頻特征，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及多模態(tài)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于多模態(tài)大模型的食品營養(yǎng)成分含量智能評(píng)估方法、系統(tǒng)、終端及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，得到目標(biāo)多模態(tài)數(shù)據(jù)；采用預(yù)訓(xùn)練的多模態(tài)大模型對(duì)目標(biāo)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取、特征對(duì)齊和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了面料抗菌性能評(píng)估方法及系統(tǒng)，涉及抗菌數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該面料抗菌性能評(píng)估方法，包括獲取待評(píng)估樣品面料進(jìn)行細(xì)菌培養(yǎng)后的細(xì)菌數(shù)據(jù)集；基于細(xì)菌數(shù)據(jù)集對(duì)待評(píng)估樣品面料進(jìn)行初次評(píng)估，篩選出初次評(píng)估合格的初篩樣品面料；獲取初篩樣品面料的物理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及材料物理性質(zhì)分析技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于溫度反饋的黏土水泥漿固化阻水性能動(dòng)態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括控制數(shù)據(jù)采集模塊、水化程度分析模塊、微觀結(jié)構(gòu)觀測模塊和阻水性能監(jiān)測模塊，所述控制數(shù)據(jù)采集模塊對(duì)目標(biāo)控制數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，所述水化程度分析模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N非侵入式電子病歷生成方法及系統(tǒng)，涉及醫(yī)療信息化及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法獲取醫(yī)患對(duì)話音頻，經(jīng)說話人角色區(qū)分和語音轉(zhuǎn)文字后，基于自然語言處理模型提取結(jié)構(gòu)化病歷信息；將該信息與病歷規(guī)范比對(duì)以校驗(yàn)完整性，并在信息缺失時(shí)生成提示引導(dǎo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實(shí)施例涉及疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測方法，方法包括：獲取受試者的個(gè)體特征；將受試者的個(gè)體特征分別輸入多個(gè)基風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型，得到對(duì)應(yīng)的預(yù)測概率值；將各個(gè)基風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型輸出的預(yù)測概率值作為受試者對(duì)應(yīng)的查詢點(diǎn)的坐標(biāo)值加入預(yù)測...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N智能藥盒中藥物的耐受性評(píng)估系統(tǒng)及方法，通過分別從智能藥盒內(nèi)藥物的重量變化數(shù)據(jù)和目標(biāo)患者用藥后的生理信號(hào)中提取用藥行為特征向量和生理特征向量，進(jìn)而確定藥物耐受性評(píng)估的融合特征，根據(jù)融合特征結(jié)合藥物的代謝半衰期識(shí)別目標(biāo)患者用藥事...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于導(dǎo)電漿料制備領(lǐng)域，具體公開一種含氧化釕的導(dǎo)電漿料及其制備方法。該導(dǎo)電漿料以質(zhì)量百分比計(jì)，包含40%?50%氧化釕、3.8%?5%碳納米管、5%?10%PbO?B2O3?SiO2...
								
            
							
            
							
						
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