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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)和視頻分析的豆莢數(shù)量預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，其包括以下步驟：S1：錄制一段完整覆蓋大豆植株多角度視圖信息的視頻；S2：從錄制的視頻中按固定時(shí)間間隔依次提取若干視頻幀圖像，并對(duì)視頻幀圖像中可見(jiàn)的豆莢進(jìn)行中心點(diǎn)標(biāo)注；S3：將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于U?Net的腰叢神經(jīng)超聲分割識(shí)別方法及應(yīng)用，涉及醫(yī)療輔助診斷技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：構(gòu)建腰部超聲圖像數(shù)據(jù)集；構(gòu)建能夠識(shí)別腰大肌、腰方肌、豎脊肌、橫突和腰叢神經(jīng)的U?Net模型，并進(jìn)行訓(xùn)練；所述U?Net模型包括編碼器、跳...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及生成式人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種結(jié)合AI算法的影視動(dòng)畫(huà)場(chǎng)景快速生成方法及系統(tǒng)，首先接收?qǐng)鼍懊枋鑫谋据斎氩⑦M(jìn)行語(yǔ)義解析，得到場(chǎng)景元素集合與元素關(guān)聯(lián)特征，接著調(diào)用預(yù)訓(xùn)練的場(chǎng)景資源匹配模型，依據(jù)解析結(jié)果在多模態(tài)資源庫(kù)中匹配場(chǎng)景資源組...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及影視動(dòng)畫(huà)渲染技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種應(yīng)用于實(shí)時(shí)渲染的影視動(dòng)畫(huà)材質(zhì)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，首先獲取目標(biāo)場(chǎng)景的材質(zhì)數(shù)據(jù)集合，其中包含多個(gè)由基礎(chǔ)材質(zhì)屬性和對(duì)應(yīng)渲染效果屬性組成的材質(zhì)單元，接著對(duì)材質(zhì)數(shù)據(jù)集合進(jìn)行多層級(jí)特征提取，得到每個(gè)材質(zhì)單元的材質(zhì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及深度學(xué)習(xí)，具體涉及基于YOLOv8的甲狀腺乳頭狀癌的癌細(xì)胞檢測(cè)方法，采集相關(guān)醫(yī)學(xué)影像，并對(duì)醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行預(yù)處理；對(duì)預(yù)處理后的醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行癌細(xì)胞標(biāo)注，并對(duì)標(biāo)注后的各類醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行多模態(tài)數(shù)據(jù)融合；根據(jù)融合后的數(shù)據(jù)構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；利用訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種用于混凝土表觀質(zhì)量缺陷檢測(cè)的圖像分析方法及其系統(tǒng)，涉及混凝土表觀質(zhì)量缺陷檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括使用攝像設(shè)備在指定距離區(qū)間采集混凝土表面圖像，并控制相機(jī)鏡頭光軸與混凝土表面垂直；對(duì)采集的混凝土表面圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，并進(jìn)行缺陷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種智能調(diào)整在線訂單的方法，屬于裝備制造行業(yè)在線訂單調(diào)整領(lǐng)域。所述方法，在不預(yù)留產(chǎn)能的前提下，通過(guò)結(jié)合多種參數(shù)，對(duì)新增訂單加以分析，選擇出利益最大化的一種策略進(jìn)行調(diào)整。本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)在生產(chǎn)企業(yè)滿負(fù)荷的前提下，新增訂單時(shí)的訂單調(diào)整。
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能終端控制技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種急救一體箱智能管理方法及系統(tǒng)，本發(fā)明中，通過(guò)長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)設(shè)定步長(zhǎng)，前向滾動(dòng)與后向滾動(dòng)同步生成趨勢(shì)變化曲線，提取趨勢(shì)差異，標(biāo)記靈敏度閾值下的周期波動(dòng)物資類別，在趨勢(shì)動(dòng)態(tài)捕捉與變化識(shí)別中實(shí)現(xiàn)了雙向時(shí)序...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種故障處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，可應(yīng)用于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，在該方法中，獲取故障描述文本以及包含多個(gè)知識(shí)單元的運(yùn)維知識(shí)庫(kù)，每個(gè)知識(shí)單元包括：預(yù)設(shè)的故障處理文檔的摘要信息、從所述故障處理文檔中切分出的文本片段，以及從所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于注意力機(jī)制的U?Net++模型改進(jìn)方法及應(yīng)用，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：使用醫(yī)療診斷設(shè)備采集醫(yī)學(xué)圖像；使用完成訓(xùn)練的U?Net++模型對(duì)前述醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行分割識(shí)別；所述U?Net++模型包括下采樣結(jié)構(gòu)、密集跳躍連...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種構(gòu)網(wǎng)型換流閥的故障測(cè)試平臺(tái)及故障測(cè)試方法，該故障測(cè)試平臺(tái)通過(guò)故障測(cè)試系統(tǒng)存儲(chǔ)構(gòu)網(wǎng)型換流閥的多個(gè)故障測(cè)試類型，能夠高效、便捷、準(zhǔn)確地模擬閥控系統(tǒng)和閥模塊的出現(xiàn)的多種故障，避免采用仿真軟件對(duì)構(gòu)網(wǎng)型換流閥的故障測(cè)試進(jìn)行模擬，從而消除...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種簡(jiǎn)化隧道減碳優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，屬于隧道設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，解決了應(yīng)用生命周期評(píng)價(jià)方法需要很強(qiáng)LCA基礎(chǔ)的問(wèn)題，簡(jiǎn)化了隧道設(shè)計(jì)生命周期評(píng)價(jià)方法，幫助設(shè)計(jì)師明確了隧道設(shè)計(jì)對(duì)環(huán)境的影響，并指出改進(jìn)潛力，有效降低了隧道設(shè)計(jì)對(duì)環(huán)境的影響。本發(fā)明...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基坑工程、水電工程領(lǐng)域，具體地指一種格形地連墻十字鋼板接頭受彎承載力計(jì)算方法和系統(tǒng)。包括，根據(jù)混凝土最大拉應(yīng)力、十字鋼板接頭的腹板與混凝土最大法向粘聚力以及十字鋼板接頭的翼緣單表面與混凝土接觸面剪切強(qiáng)度確定破壞模式；基于腹板與混凝...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種CAD點(diǎn)曲矛盾識(shí)別方法及系統(tǒng)，屬于測(cè)繪數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，包括：基于待識(shí)別CAD圖面等高線數(shù)據(jù)，得到若干等高線節(jié)點(diǎn)并任意選擇兩個(gè)等高線節(jié)點(diǎn)構(gòu)建初始基線邊；基于所述初始基線邊和若干所述等高線節(jié)點(diǎn)，得到待識(shí)別CAD多邊形剖分圖；基于所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及焊接熔透狀態(tài)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于改進(jìn)YOLO X模型的焊接熔透狀態(tài)識(shí)別方法，包括實(shí)時(shí)采集深熔氬弧焊在焊接過(guò)程中的熔池圖像序列和焊接參數(shù)數(shù)據(jù)，形成原始多模態(tài)焊接數(shù)據(jù)集；對(duì)原始多模態(tài)焊接數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化多模態(tài)焊接...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，尤其是涉及一種社交媒體內(nèi)容效果預(yù)測(cè)方法、裝置及介質(zhì)，主要步驟包括：獲取達(dá)人數(shù)據(jù)和筆記數(shù)據(jù)；從所述綜合數(shù)據(jù)集中提取特征，所述特征包括達(dá)人特征、筆記特征和創(chuàng)意方向特征，形成特征數(shù)據(jù)集；實(shí)時(shí)獲取社交媒體的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，提取所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種活動(dòng)推薦系統(tǒng)、方法及裝置，用以解決人工策劃活動(dòng)方案效率及精準(zhǔn)性低的問(wèn)題，該方法為：接收活動(dòng)推薦請(qǐng)求信息，活動(dòng)推薦請(qǐng)求信息中包括目標(biāo)用戶標(biāo)識(shí)信息、目標(biāo)活動(dòng)主題信息和活動(dòng)約束信息；從提示詞模板庫(kù)中獲取目標(biāo)活動(dòng)主題對(duì)應(yīng)的提示詞模板...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)管理方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。該方法包括：響應(yīng)于接收到的數(shù)據(jù)段分配請(qǐng)求，獲取至少一個(gè)當(dāng)前哈希表、以及每個(gè)當(dāng)前哈希表對(duì)應(yīng)的分配位圖，當(dāng)前哈希表包括n個(gè)哈希桶，哈希桶的深度為1，分配位圖包括n個(gè)哈希桶分別對(duì)應(yīng)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種信息收集方法、多核異構(gòu)芯片以及車載域控制器，在第一核心處理器發(fā)生異常的情況下，將第一核心處理器的異常上下文信息存儲(chǔ)至第一內(nèi)存的第一子區(qū)域，并更新第一子區(qū)域中異常字段；其中，異常字段包括異常標(biāo)識(shí)；響應(yīng)于第二核心處理器發(fā)送的內(nèi)存讀...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)的實(shí)施例揭示了一種隨機(jī)數(shù)發(fā)生器及用于檢測(cè)隨機(jī)數(shù)發(fā)生器的方法、介質(zhì)。該隨機(jī)數(shù)發(fā)生器包括：信號(hào)發(fā)生器，用于生成時(shí)鐘信號(hào)；光源，處于多個(gè)光路的一端；光源用于根據(jù)時(shí)鐘信號(hào)發(fā)射光子；每個(gè)光路獲取光子的概率相同；多個(gè)光路與多個(gè)雪崩單光子探測(cè)模塊一...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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