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								      融合局部密度與幾何特征的桿狀物識別方法，包括以下步驟：對點云數據進行預處理；針對點云數據的分布密度不同制定不同的分割條件，對點云簇進行自適應的區(qū)域生長分割；對分割好的點云簇進行性狀約束，以識別其中的桿狀物目標；對相似的點云簇進行分布密度數據...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于鉛基堆SGTR事故模擬研究的氣泡識別方法，涉及目標檢測技術領域，包括：搭建可視化的用于鉛基堆SGTR事故模擬實驗平臺，采集事故模擬實驗中的氣泡圖像并進行預處理；構建鉛基堆SGTR事故模擬實驗氣泡圖像數據集；在傳統(tǒng)yolo...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于自適應步長切片策略的遙感訓練樣本自動生成方法，涉及遙感影像處理領域，方法包括：獲取多源遙感數據并進行融合，得到融合影像；獲取地物標簽數據并進行柵格化處理，將地物標簽數據轉換為與所述融合影像對齊的標簽柵格影像，得到融合影像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的浮游生物智能化檢測方法，包括獲取浮游生物的圖像，輸入至訓練好的檢測模型，得到圖像中浮游生物的位置和類別。本基于深度學習的浮游生物智能化檢測方法通過對比學習模塊和重建圖像模塊相結合，通過多模態(tài)特征融合增強模型表征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多尺度錨圖的水下高光譜圖像聚類方法，屬于水下圖像處理技術領域。主要包括：對水下高光譜圖像進行超像素分割；對分割后的高光譜圖像進行噪聲去除處理；學習去噪后的高光譜圖像的多尺度錨圖；對多種尺度錨圖進行矩陣分解，獲取超像素點的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于共識引導的水下高光譜圖像聚類方法，包括：引入填充矩陣進行視圖重構并恢復缺失像素，以學習像素間的親和表示；將凈化后的特定視圖的親和表示分解為具有線性關系的共識表示和特異性表示；構建高階視圖交互模塊，在共識表示的指導下學習具...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種大視角多視圖工業(yè)零件螺絲孔位匹配方法，包括建立雙層調度模型，首先，在生產車間傳輸帶的不同視角布置攝像頭，采集多視圖汽車零件圖像，通過隨機單應性變換制作數據集，對E?LoFTR模型進行訓練，提升模型適應能力；隨后選取同一時刻兩...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于雙域特征融合的紅外小目標檢測方法，包括：步驟1：將紅外圖像輸入網絡的編碼器模塊，依次提取并輸出四個階段的多尺度特征圖，用于表征不同層級的空間信息；步驟2：將步驟1中編碼部分第四階段的輸出特征圖送入瓶頸層模塊，經過瓶頸層模塊的特征提取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于熱力圖的牙模鋼絲制作方法，屬于口腔正畸技術領域，包括如下步驟：S1、識別口掃模型，根據預設取點規(guī)則選取出造型點，將造型點依次相連形成離散樣條曲線；S2、構建SDF，用于計算離散樣條曲線的每個點到口掃模型的距離；S3、在每段距...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及虛擬仿真領域，提供了一種用于虛擬現實動畫播放的數據處理方法及系統(tǒng)，其首先對接收到的開發(fā)需求數據進行gltf格式化處理以生成待加載模型數據，接著對該模型數據進行格式識別、初始化、屬性設置，并基于程序發(fā)布標準數據與過程動畫模型數據之間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計算機視覺與圖像處理領域，具體涉及一種圖像編輯中移除對象的方法和系統(tǒng)。本發(fā)明第一方面提供了一種圖像編輯中移除對象的方法，其步驟包括：獲取待處理圖像和任務指令；根據所述任務指令，將所述待處理圖像輸入變自分編碼器得到潛在表示；將所述潛...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種確定輪廓圖形的方法、裝置、設備、介質及產品，該方法包括：獲取芯片的圖像，芯片包括多個芯粒，圖像中包括多個芯粒的輪廓圖形；基于每個輪廓圖形對應的版圖圖形的哈希編碼值對多個輪廓圖形進行分組，得到多個輪廓分組，其中，每個輪廓分組中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于智能感知和邊緣計算的光伏數據管理系統(tǒng)及方法，涉及光伏數據管理技術領域，包括：基礎數據采集模塊、標準數據處理模塊、特征組拼接模塊、理論發(fā)電功率分析模塊、發(fā)電效果分析模塊與光伏板健康分析模塊，監(jiān)測光伏板的運行情況，采集關于光伏板...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于量子深度強化學習的港口裝備集群多能源控制方法，包括：獲取港口的能源相關數據和設備狀態(tài)數據，并進行數據預處理；將預處理后的所述能源相關數據和設備狀態(tài)數據根據量子編碼規(guī)則轉換為量子態(tài)數據；根據量子態(tài)數據，利用量子策略網絡生成選擇能...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種異構圖節(jié)點表示學習方法、裝置、設備及存儲介質，涉及計算機技術領域。該方法包括：獲取異構圖和節(jié)點特征矩陣；將異構圖和節(jié)點特征矩陣輸入異構圖節(jié)點表示學習網絡進行學習，確定每種類型節(jié)點的節(jié)點向量表示；節(jié)點向量表示表征有效捕獲節(jié)點特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N測試電路設計方法、裝置、電子設備及存儲介質，應用于計算機技術領域，該方法在根據集成電路的門級網表進行布局布線，得到集成電路的初始版圖后，根據初始版圖中功能單元以及金屬線的分布情況，將初始版圖劃分為多個子區(qū)域且集成電路中任一功能...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種印制電路板的面積確定方法和裝置。該方法包括：獲取電路設計原理圖的網絡表數據、封裝文件數據及限位數據，網絡表數據至少包括電路設計原理圖中各個器件間的器件連接關系，封裝文件數據至少包括每個器件的器件面積，限位數據至少包括電路設計...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種兼顧骨量穩(wěn)定和疲勞壽命的骨科植入物結構優(yōu)化方法，主要包括實現目標域骨量保持的多孔結構拓撲優(yōu)化和基于設計變量迭代更新的多孔結構生成策略；通過計算目標函數和約束條件對設計變量的靈敏度，用于植入物密度分布的優(yōu)化迭代；通過測量多孔結...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及車輛技術領域，提供了一種發(fā)動機冷卻輔助系統(tǒng)及設計方法，包括：利用仿真軟件構建原始模型，原始模型包括：發(fā)動機和換熱部件，所述換熱部件至少包括：進排氣歧管、活塞、燃燒室及冷卻水套；定義換熱區(qū)域，將構建的原始模型數據導入流體仿真軟件，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及汽車前艙蓋設計技術領域，特別涉及一種前艙蓋開啟區(qū)域人機布置方法，包括結合人體姿態(tài)確定人體在前艙蓋開啟區(qū)域的頭部活動范圍和手部活動范圍；確定前艙蓋打開區(qū)域，以及前艙蓋打開區(qū)域校核的步驟。本發(fā)明通過人體的頭部活動范圍和手部活動范圍確定...
								
            
							
            
							
						
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