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          • 本申請(qǐng)涉及一種醫(yī)學(xué)圖像分割方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括:通過在插值一致性訓(xùn)練框架的師生模型基礎(chǔ)上引入KAN模塊,構(gòu)建師生模型中包含級(jí)聯(lián)卷積編碼器、級(jí)聯(lián)KAN編碼器、級(jí)聯(lián)KAN解碼器和級(jí)聯(lián)卷積解碼器的醫(yī)學(xué)圖像分割網(wǎng)絡(luò)。本發(fā)明...
          • 本發(fā)明公開了基于多模態(tài)擴(kuò)散模型的視覺誘發(fā)腦信號(hào)解碼方法及系統(tǒng),該方法能夠從fMRI信號(hào)中重建高分辨率圖像,并生成描述性文本。該方法通過輕量級(jí)回歸模型將fMRI信號(hào)映射到圖像?文本細(xì)節(jié)潛在特征空間,以及CLIP模型的圖像?文本高級(jí)語義特征空間...
          • 基于分形規(guī)則重建樹狀根植物纖維根三維矢量構(gòu)型方法,針對(duì)待重建植物,進(jìn)行植物根系的生長數(shù)據(jù)采集,獲取該種植物根系的原始圖像數(shù)據(jù)集;構(gòu)建機(jī)器標(biāo)注模型對(duì)原始圖像數(shù)據(jù)集內(nèi)的圖像進(jìn)行機(jī)器標(biāo)注,參考機(jī)器標(biāo)注的圖像對(duì)原始圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行人工精確標(biāo)注;將標(biāo)注...
          • 本發(fā)明公開了一種幾何和姿態(tài)感知的文本生成三維對(duì)象方法及系統(tǒng),包括以下步驟:將文本輸入三維擴(kuò)散生成模型獲得粗糙三維對(duì)象,利用粗糙三維對(duì)象初創(chuàng)化目標(biāo)三維對(duì)象;將目標(biāo)三維對(duì)象通過渲染獲得法向貼圖;利用粗糙三維對(duì)象初創(chuàng)化目標(biāo)三維對(duì)象,并將目標(biāo)三維對(duì)...
          • 基于人工智能的染色體圖像分割方法,能夠解決依賴于人工標(biāo)注高倍鏡圖像中染色體的輪廓,標(biāo)注工作量大,人工標(biāo)注的準(zhǔn)確性和一致性難以保證的問題,實(shí)現(xiàn)多樣性的染色體圖像樣本集的訓(xùn)練,保證染色體圖像分割模型的有效性,提高模型的泛化能力和準(zhǔn)確性。其包括:...
          • 本發(fā)明提供了一種空間相機(jī)外方位元素?zé)岱€(wěn)定性校正方法及系統(tǒng),包括:步驟S1:獲取多景下的無控定位誤差與衛(wèi)星溫度,擬合計(jì)算空間相機(jī)外方位元素?zé)岱€(wěn)定性的溫度相關(guān)系數(shù);步驟S2:獲取不同成像時(shí)間對(duì)應(yīng)的無控定位誤差與衛(wèi)星溫升速率,計(jì)算空間相機(jī)外方位元...
          • 本申請(qǐng)公開了一種TIR場(chǎng)景下的深度學(xué)習(xí)推薦方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì),方法包括:將目標(biāo)用戶的用戶行為序列輸入會(huì)話處理層輸出具有目標(biāo)項(xiàng)的目標(biāo)會(huì)話和具有觸發(fā)項(xiàng)的觸發(fā)會(huì)話;計(jì)算各個(gè)目標(biāo)會(huì)話的第一關(guān)聯(lián)程度及各個(gè)觸發(fā)會(huì)話的第二關(guān)聯(lián)程度;計(jì)算不同目標(biāo)會(huì)話之...
          • 本發(fā)明提供一種基于AI的崗位勝任力與招聘崗位的匹配方法,涉及大數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取多源異構(gòu)數(shù)據(jù),提取候選人的顯性技能實(shí)體及隱式能力實(shí)體;構(gòu)建候選人能力演化圖譜;結(jié)合時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型解析崗位動(dòng)態(tài)需求,形成包含當(dāng)前需求、隱性需求及未來演...
          • 本發(fā)明涉及智慧管網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于數(shù)字孿生與跨系統(tǒng)協(xié)同的城市管網(wǎng)管理系統(tǒng)及方法,包括多源數(shù)據(jù)采集層以及動(dòng)態(tài)孿生建模層以及數(shù)據(jù)共享與交換系統(tǒng)和智能決策層,所述動(dòng)態(tài)孿生建模層包括分層數(shù)字孿生體;所述數(shù)據(jù)共享與交換系統(tǒng)獲取多源數(shù)據(jù)采集層的數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明公開了智能調(diào)解業(yè)務(wù)審批系統(tǒng),包括開始節(jié)點(diǎn),調(diào)解員將案件信息輸入至審批系統(tǒng)內(nèi),啟動(dòng)審批系統(tǒng),并識(shí)別案件的編號(hào),且系統(tǒng)將案件對(duì)應(yīng)的編號(hào)信息反饋給調(diào)節(jié)員;設(shè)置智能審批開關(guān),在系統(tǒng)內(nèi)設(shè)置有閾值信息,在系統(tǒng)啟動(dòng)后,智能審批開關(guān)對(duì)輸入的案件信息中...
          • 本發(fā)明公開了智能法律調(diào)解全流程監(jiān)控系統(tǒng),包括:輸入信息模塊、全流程監(jiān)測(cè)與回溯模塊、調(diào)解室模塊、電子簽章與身份驗(yàn)證模塊、電子卷宗模塊、糾紛案件分析工具模塊、用戶反饋模塊以及系統(tǒng)學(xué)習(xí)優(yōu)化模塊;所述全流程監(jiān)測(cè)與回溯模塊用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和自動(dòng)記錄糾紛案...
          • 本公開涉及一種物品分發(fā)設(shè)備的控制方法、設(shè)備及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,其中,該方法包括:確定為第一訂單分配的第一放置位,控制第一放置位對(duì)應(yīng)的第一顯示位顯示第一訂單的設(shè)定訂單信息和第一狀態(tài)信息,第一訂單的設(shè)定訂單信息包括訂單標(biāo)識(shí)信息,第一狀態(tài)信息為表示...
          • 本發(fā)明涉及一種無人機(jī)貨運(yùn)服務(wù)管理方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:根據(jù)貨運(yùn)訂單的貨物屬性和無人機(jī)資源參數(shù),分配目標(biāo)無人機(jī);根據(jù)所述目標(biāo)無人機(jī)的無人機(jī)參數(shù)、所述運(yùn)輸信息和民航局空域信息規(guī)劃初始航線,在待處理貨運(yùn)任務(wù)執(zhí)行中,實(shí)時(shí)監(jiān)控目標(biāo)無...
          • 本發(fā)明涉及一種民航航班補(bǔ)貼的動(dòng)態(tài)管理方法及系統(tǒng),其方法包括如下步驟:利用所述預(yù)處理歷史航班數(shù)據(jù)、所述預(yù)處理歷史交通數(shù)據(jù)以及所述預(yù)處理歷史補(bǔ)貼數(shù)據(jù)訓(xùn)練所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型,得到補(bǔ)貼權(quán)重預(yù)測(cè)模型;通過將所述標(biāo)準(zhǔn)化后的實(shí)時(shí)航班數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)以及實(shí)...
          • 本發(fā)明公開了新能源場(chǎng)站電力交易市場(chǎng)的定價(jià)模型優(yōu)化方法,涉及數(shù)據(jù)處理相關(guān)領(lǐng)域,該方法包括:對(duì)電力定價(jià)業(yè)務(wù)進(jìn)行拆解,獲取定價(jià)關(guān)聯(lián)因素矩陣;根據(jù)定價(jià)關(guān)聯(lián)因素矩陣設(shè)定因素多線程,調(diào)取電力交易數(shù)據(jù)并挖掘業(yè)務(wù)狀態(tài)鏈與多線程耦合的因素狀態(tài)鏈;針對(duì)新能源場(chǎng)...
          • 本發(fā)明涉及一種基于約束多任務(wù)優(yōu)化的自然災(zāi)害預(yù)警與響應(yīng)方法,屬于自然災(zāi)害預(yù)警與資源調(diào)度的技術(shù)領(lǐng)域,其方法包括:通過獲取包含多種災(zāi)害預(yù)測(cè)、資源調(diào)度、路徑規(guī)劃和救援協(xié)同任務(wù)的任務(wù)列表,基于所述多個(gè)任務(wù)構(gòu)建種群,并利用多因子進(jìn)化算法以最小多種災(zāi)害聯(lián)...
          • 本發(fā)明公開了一種垂直聯(lián)邦學(xué)習(xí)中考慮誠實(shí)度的核心數(shù)據(jù)選擇方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:獲取每個(gè)參與方所有第一數(shù)據(jù)的敏感度之和,得到第一數(shù)據(jù)敏感度;根據(jù)所述第一數(shù)據(jù)敏感度,獲取每個(gè)所述參與方的被采樣概率;根據(jù)所述被采樣概率,獲取每個(gè)所述參...
          • 本發(fā)明提供了基于有限時(shí)間收斂微分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性非凸優(yōu)化方法,包括如下步驟:1)通過懲罰函數(shù)將帶多型約束的非線性非凸優(yōu)化問題中的等式約束轉(zhuǎn)化為目標(biāo)函數(shù)中的懲罰項(xiàng);2)將步驟1)中的優(yōu)化問題根據(jù)庫恩塔克條件和投影定理轉(zhuǎn)化為等價(jià)的方程組;3)將...
          • 本發(fā)明公開了一種功率模塊溫度混合模型預(yù)測(cè)方法,涉及電力電子器件可靠性技術(shù)領(lǐng)域,包括如下步驟:基于功率模塊的幾何尺寸和內(nèi)部特征建立功率模塊有限元熱模型;基于功率模塊有限元熱模型獲取溫度場(chǎng)采樣快照;基于動(dòng)態(tài)模態(tài)分解法提取采樣快照中功率模塊溫度場(chǎng)...
          • 本發(fā)明公開一種阻尼環(huán)接觸界面摩擦特性及減振效果分析方法,包括以下步驟:S1計(jì)算接觸界面的載荷和壓力;S2計(jì)算摩擦力和力矩;S3建立含阻尼環(huán)的齒輪系統(tǒng)集中參數(shù)動(dòng)力學(xué)模型,利用龍格庫塔法求解,得到扭轉(zhuǎn)振動(dòng)、軸向振動(dòng)、相對(duì)滑動(dòng)速度;S4計(jì)算油膜摩...
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