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								      本發(fā)明涉及一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測方法，所述方法，包括：獲取針對(duì)不同時(shí)間生產(chǎn)的產(chǎn)品的檢測數(shù)據(jù)序列；將所述檢測數(shù)據(jù)序列分別輸入長短期記憶網(wǎng)絡(luò)算法和門控循環(huán)單元算法，得到由所述長短期記憶網(wǎng)絡(luò)算法輸出的第一數(shù)據(jù)和由所述門控循環(huán)單元算法輸出的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于動(dòng)態(tài)算力算法的提高酒店效率的OTA系統(tǒng)，包括以下模塊：動(dòng)態(tài)算力算法模塊、碎片時(shí)間管理模塊以及零傭金組織架構(gòu)。本發(fā)明與現(xiàn)有的技術(shù)相比的優(yōu)點(diǎn)在于：本發(fā)明可以將酒店的空置率降低，用戶端將獲得低于市場價(jià)的非標(biāo)時(shí)段客房，此外平臺(tái)端將運(yùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)碼產(chǎn)品租賃技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于電子數(shù)碼產(chǎn)品的租賃方法，包括，周期性統(tǒng)計(jì)的各區(qū)域內(nèi)產(chǎn)品的租出數(shù)量、歸還數(shù)量和損壞數(shù)量；確定針對(duì)單個(gè)區(qū)域的波動(dòng)參量；逐個(gè)確定對(duì)各區(qū)域的租賃管理是否合格；依據(jù)對(duì)各區(qū)域的租賃管理判定結(jié)果，確定是否各...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種航線資產(chǎn)證券化的管理方法及系統(tǒng)，其方法包括如下步驟：計(jì)算航班利潤，得到數(shù)字利潤信息；將所述數(shù)字利潤信息轉(zhuǎn)換成數(shù)字資產(chǎn)；通過區(qū)塊鏈將所述數(shù)字資產(chǎn)證券化；通過互聯(lián)網(wǎng)發(fā)布證券化的所述數(shù)字資產(chǎn)。本發(fā)明將航空公司航班利潤等非流動(dòng)性資產(chǎn)轉(zhuǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種通用化高性能星載圖像智能處理系統(tǒng)，整合了高速數(shù)據(jù)接口、智能圖像處理、存儲(chǔ)、主控、電源及底板模塊。高速數(shù)據(jù)接口模塊基于高性能FPGA，配備DDR4內(nèi)存，負(fù)責(zé)原始數(shù)據(jù)接收、緩存、預(yù)處理及分發(fā)。智能圖像處理模塊采用高性能GPU/N...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及飛機(jī)裝配質(zhì)量數(shù)字化檢測技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于特征輕量化的加權(quán)識(shí)別方法、系統(tǒng)及相關(guān)設(shè)備，方法包括：獲取待檢測物體的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)；將三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行特征輕量化處理，并對(duì)特征輕量化處理后的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取輪廓信息，確定輪廓點(diǎn)集；將輪廓點(diǎn)集...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種醫(yī)學(xué)圖像檢測方法和裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取目標(biāo)醫(yī)學(xué)檢測圖像；基于預(yù)設(shè)圖像檢測模型的圖像分割子模型對(duì)目標(biāo)醫(yī)學(xué)檢測圖像進(jìn)行圖像分割，得到目標(biāo)分割掩碼圖像；將目標(biāo)分割掩碼圖像和目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種行李體積及姿態(tài)動(dòng)態(tài)識(shí)別方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。本發(fā)明公開了一種通過攝像頭采集傳送帶上行李運(yùn)送的視頻信息；再使用目標(biāo)檢測模型檢測對(duì)所述視頻信息進(jìn)行檢測，得到關(guān)于行李的二維圖像分割后的點(diǎn)云；最后根據(jù)點(diǎn)云坐標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種圖像編輯方法、潛編碼特征融合模型的訓(xùn)練方法、計(jì)算設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。其中，圖像編輯方法通過引入潛編碼特征融合模塊，充分挖掘擴(kuò)散過程中潛編碼(latent code)所蘊(yùn)含的全局特征信息，從而在保持原...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向新能源汽車電池包異常檢測的雙目結(jié)構(gòu)光三維成像方法，包括：調(diào)整雙目結(jié)構(gòu)光成像平臺(tái)，直至相機(jī)的視野和投影圖像覆蓋被測區(qū)域；利用數(shù)字投影儀向被測區(qū)域投影正弦條紋圖案和格雷碼圖案，雙目相機(jī)采集每幅投影圖案的圖像并計(jì)算絕對(duì)相位；基...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N地圖生成方法、裝置、服務(wù)器、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，方法包括：獲取連續(xù)多幀地圖采集數(shù)據(jù)，其中，每幀所述地圖采集數(shù)據(jù)包括圖像數(shù)據(jù)和點(diǎn)云數(shù)據(jù)；針對(duì)每幀所述地圖采集數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和特征融合，得到子融合特征；對(duì)所述連續(xù)多幀地圖采集數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，揭示了一種三維語義地圖構(gòu)建方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括獲取單目視覺裝置拍攝的高空視頻；從高空視頻的圖像序列中分離出靜態(tài)背景和運(yùn)動(dòng)物體；從高空視頻中選擇若干關(guān)鍵幀圖像，通過高斯插入和剪枝進(jìn)行三維高斯建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種自助標(biāo)本交接儀的控制方法及自助標(biāo)本交接儀。其中，自助標(biāo)本交接儀的控制方法包括以下步驟：打開所述自助標(biāo)本交接儀的進(jìn)出口，待標(biāo)本放置到所述自助標(biāo)本交接儀后關(guān)閉自助標(biāo)本交接儀的進(jìn)出口；控制所述抓取裝置將標(biāo)本逐一抓取至所述攝像頭的位...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種特征提取模型的訓(xùn)練方法、特征提取方法及相關(guān)裝置，該訓(xùn)練方法包括：基于若干歷史樣本圖像的分類準(zhǔn)確度，選出至少一個(gè)歷史樣本圖像，以得到當(dāng)前輪的第一樣本圖像集；其中，歷史樣本圖像為歷史輪的第二樣本圖像集中的樣本圖像，分類準(zhǔn)確度表征...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于高內(nèi)涵成像和計(jì)算機(jī)程序的圖像分析方法。傳統(tǒng)的細(xì)菌細(xì)胞學(xué)分析方法受限于顯微成像中的低細(xì)胞數(shù)和通量，數(shù)據(jù)采集耗時(shí)和低效，樣本代表性不足，形態(tài)學(xué)判斷依賴主觀經(jīng)驗(yàn)，以及現(xiàn)有分析管道需多個(gè)工具包和特定的配置環(huán)境，操作繁瑣且技術(shù)要求高...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于混合特征的龍井茶湯鮮醇度的判別方法及應(yīng)用，構(gòu)建測定模型，獲取訓(xùn)練樣本，基于混合特征對(duì)測定模型進(jìn)行訓(xùn)練；所述混合特征包括龍井茶湯中的特征化合物的含量；基于預(yù)設(shè)方法獲得龍井茶湯，測定龍井茶湯中特征化合物的含量，將含量輸入訓(xùn)練后...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及交通控制領(lǐng)域，提供了車輛行駛狀態(tài)檢測方法，該方法包括：通過視頻采集設(shè)備獲取車輛行駛的原始視頻數(shù)據(jù)；對(duì)原始視頻數(shù)據(jù)的每個(gè)幀組進(jìn)行運(yùn)動(dòng)特征建模，生成包含時(shí)空信息的運(yùn)動(dòng)特征圖像；構(gòu)建多流融合分類模型，其中，多流融合分類模型包括空間特征提...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種車型識(shí)別方法及裝置，方法包括：通過搭載在可移動(dòng)平臺(tái)上的三維激光雷達(dá)設(shè)備從多個(gè)角度采集車輛的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，形成初始點(diǎn)云數(shù)據(jù)；對(duì)初始點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理包括去噪、濾波和點(diǎn)云分割；使用SAC?IA算法對(duì)預(yù)處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種乘用自主移動(dòng)車契約達(dá)成方法及系統(tǒng)。該方法融合了人臉、聲紋和手勢等多種模態(tài)信息，提出了公共環(huán)境中乘用自主移動(dòng)車契約達(dá)成方法，形成載人服務(wù)機(jī)器人搭乘契約框架。多模態(tài)生物特征融合技術(shù)能夠整合多種生物特征輸入方式，包括語音、聲紋、手...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了存儲(chǔ)芯片的性能評(píng)估方法、裝置及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括根據(jù)不同頻率模式分別對(duì)存儲(chǔ)芯片進(jìn)行功耗測試得到所述存儲(chǔ)芯片在不同頻率模式下的功耗性能數(shù)據(jù)；根據(jù)所述不同頻率模式分別對(duì)所述存儲(chǔ)芯片進(jìn)行溫度測試得到所述存儲(chǔ)芯片在所述不同頻率模式...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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