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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N智能郵箱報(bào)警方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：獲取PIR傳感器在智能郵箱外面的預(yù)設(shè)的檢測(cè)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(cè)區(qū)域內(nèi)的物體信息；獲取水平開關(guān)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(shù)領(lǐng)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(yù)處理模塊、構(gòu)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(quán)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(shí)別方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備，解決了現(xiàn)有技術(shù)中存在的低照度圖像增強(qiáng)效果差、識(shí)別準(zhǔn)確率低的問題。通過對(duì)獲取到的圖像進(jìn)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(qiáng)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(yàn)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(cè)信息，則從建筑虛擬模型中獲取相匹配的目標(biāo)模型特征，提取圖像特征并與隱蔽初始檢測(cè)信息及目標(biāo)模型特征組合并輸入智能預(yù)測(cè)模型，得到結(jié)構(gòu)形變預(yù)測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種形變配準(zhǔn)方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備，涉及醫(yī)療科技領(lǐng)域和圖像處理領(lǐng)域。其中，該方法包括：獲取參考數(shù)據(jù)和浮動(dòng)數(shù)據(jù)；根據(jù)器官類型對(duì)參考數(shù)據(jù)和浮動(dòng)數(shù)據(jù)分別進(jìn)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(dòng)數(shù)據(jù)中分離得到每個(gè)獨(dú)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(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)影像異常區(qū)域識(shí)別方法，屬于圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取醫(yī)學(xué)影像的異常樣本數(shù)據(jù)集D1、健康樣本數(shù)據(jù)集D2；構(gòu)造并訓(xùn)練一離散掩碼自編碼器；對(duì)D2中樣本生成偽異常圖構(gòu)成數(shù)據(jù)集D3；對(duì)D2和D3自動(dòng)生成標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種熒光原位雜交圖像的自動(dòng)化細(xì)胞檢測(cè)方法、裝置及其可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法融合Yolov12的熒光信號(hào)分類檢測(cè)能力與Cellpose的精細(xì)邊界分割優(yōu)勢(shì)，通過數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與標(biāo)注、雙模型針對(duì)性訓(xùn)練、分割預(yù)測(cè)、后處理優(yōu)化及掩碼邏輯與運(yùn)算實(shí)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(píng)價(jià)方法及裝置。首先，分別計(jì)算目標(biāo)亮度下的對(duì)應(yīng)灰階亮度、觀測(cè)屏幕對(duì)應(yīng)的觀察角度和不同尺寸SandyMura對(duì)應(yīng)的空間頻率；其次，使用上述參數(shù)和Barten模型計(jì)算不同尺寸SandyMura對(duì)應(yīng)的對(duì)比...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種圖像動(dòng)態(tài)范圍擴(kuò)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(dòng)窗口和向上疊加機(jī)制，對(duì)原始圖像構(gòu)建多層級(jí)直方圖；根據(jù)多層級(jí)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(jìn)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(shù)領(lǐng)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(gòu)適配模塊、能源接口模塊、職能排布模塊、動(dòng)線干擾模塊、空間聯(lián)動(dòng)模塊。本發(fā)明中，通過對(duì)構(gòu)件承載能力、邊界條件與節(jié)點(diǎn)分布信息的解析，實(shí)現(xiàn)設(shè)備部署位置的結(jié)構(gòu)適配判斷，結(jié)合動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及企業(yè)管理分析的技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于人工智能技術(shù)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(xiàng)目組架構(gòu)與歷史業(yè)務(wù)信息，構(gòu)建項(xiàng)目組模擬單元，解析歷史業(yè)務(wù)信息的時(shí)間關(guān)系，生成業(yè)務(wù)信息流并映射至項(xiàng)目組模擬單元，得到業(yè)務(wù)執(zhí)行力曲線，提取長期...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢隽艘环N基于流程引擎驅(qū)動(dòng)的8D質(zhì)量改善協(xié)同方法、裝置及介質(zhì)，可以實(shí)現(xiàn)提升問題解決速度、增強(qiáng)質(zhì)量改善效果、改善團(tuán)隊(duì)協(xié)作和溝通及增強(qiáng)持續(xù)改進(jìn)能力，該方法包括：創(chuàng)建產(chǎn)品生產(chǎn)全過程的各個(gè)生產(chǎn)階段對(duì)應(yīng)的8D流程；確定第一生產(chǎn)階段發(fā)現(xiàn)質(zhì)量問題時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于安全預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于天氣變化影響火災(zāi)潛勢(shì)的30?60分鐘應(yīng)急撤離方案，基于氣象突變構(gòu)建預(yù)警觸發(fā)邏輯、動(dòng)態(tài)調(diào)控響應(yīng)級(jí)別、實(shí)現(xiàn)分鐘級(jí)撤離策略聯(lián)動(dòng)更新。本發(fā)明通過構(gòu)建風(fēng)速躍變、濕度驟降、雷擊點(diǎn)火等高敏感度指標(biāo)庫，結(jié)合微尺度氣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于無人機(jī)技術(shù)及智能運(yùn)維管理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種無人機(jī)維修任務(wù)調(diào)度與資源管理平臺(tái)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(yù)測(cè)分析模塊用深度學(xué)習(xí)模型及CNN?LSTM混合模型診斷故障、預(yù)測(cè)壽命，生成維修任務(wù)清單；可...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了用電檢查任務(wù)自動(dòng)生成與分發(fā)方法及系統(tǒng)，涉及供配電技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：對(duì)區(qū)域節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，建立區(qū)域節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)集，進(jìn)行用電風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，創(chuàng)建M個(gè)用電檢查任務(wù)，并建立第一任務(wù)優(yōu)先級(jí)；激活回溯抽取通道，進(jìn)行用電情報(bào)回溯抽取，建立M個(gè)用電...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于儲(chǔ)層計(jì)算的多場(chǎng)站充電負(fù)荷分布式預(yù)測(cè)方法和系統(tǒng)，該方法首先獲取多個(gè)電動(dòng)汽車充電場(chǎng)站充電負(fù)荷的歷史數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理；然后基于高斯核函數(shù)的相似度矩陣對(duì)分布在空間上不同地點(diǎn)的電動(dòng)汽車充電場(chǎng)站之間的時(shí)空耦合特性進(jìn)行評(píng)估，依據(jù)耦合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)域生態(tài)承載力動(dòng)態(tài)預(yù)警方法及平臺(tái)，本發(fā)明涉及人工智能與環(huán)境保護(hù)交叉技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：1）采用雙通道深度解耦網(wǎng)絡(luò)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(jí)預(yù)警信號(hào)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種RC電路健康狀態(tài)評(píng)估方法，屬于設(shè)備的電路健康管理技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中因代數(shù)環(huán)導(dǎo)致的電路健康狀態(tài)評(píng)估失準(zhǔn)、計(jì)算成本高的技術(shù)問題。本發(fā)明的方法為：構(gòu)建RC電路器件多物理場(chǎng)耦合退化模型和框圖仿真模型；獲取框圖仿真模型的仿真模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種樞軌接觸和完全失接觸下的電弧放電仿真方法及系統(tǒng)，涉及電磁軌道發(fā)射裝置技術(shù)領(lǐng)域，包括：構(gòu)建多場(chǎng)耦合的磁流體動(dòng)力學(xué)仿真模型；在不同樞軌接觸狀態(tài)發(fā)展階段下，分析樞軌接觸界面的電熱場(chǎng)耦合分布情況；在三種接觸狀態(tài)共存階段下，分析不同金屬...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及基于微結(jié)構(gòu)優(yōu)化的導(dǎo)光膜光強(qiáng)分布調(diào)控方法技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于微結(jié)構(gòu)優(yōu)化的導(dǎo)光膜光強(qiáng)分布調(diào)控方法及系統(tǒng)，旨在解決現(xiàn)有導(dǎo)光膜光強(qiáng)分布固定、優(yōu)化精度不足及定制困難的問題。該方法包括：構(gòu)建導(dǎo)光膜模型與目標(biāo)光強(qiáng)分布圖，初始化微結(jié)構(gòu)參數(shù)并仿...
								
            
							
            
							
						
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