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          • 本發(fā)明提供一種基于圖像解析的考勤處理方法與系統(tǒng),屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體包括:基于不敏感設(shè)備的施工工地之間的考勤圖像的人臉圖像的相似系數(shù)的監(jiān)測處理方案,以及施工單位的不敏感設(shè)備的施工工地數(shù)據(jù),確定施工單位的識別可靠程度滿足要求時,以施工單...
          • 本發(fā)明涉及智慧社區(qū)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種智慧社區(qū)安防系統(tǒng)及安防攝像頭,包括門禁裝置、攝像裝置、輸入面板和圍欄,本發(fā)明中通過攝像頭識別人員面部,并通過數(shù)據(jù)庫的社區(qū)人員進行對比,當識別為社區(qū)人員時,驗證身份成功并通過處理器控制欄板機構(gòu)開合,而身份...
          • 本申請涉及宣傳用具技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種教育用宣傳裝置,包括宣傳機構(gòu)和框架機構(gòu),框架機構(gòu)包括底框組件、頂框組件和兩個側(cè)框板,底框組件內(nèi)部轉(zhuǎn)動安裝有多個轉(zhuǎn)動座,每一轉(zhuǎn)動座的中心均貫通設(shè)置有插接口,插接口的截面形狀呈多邊形設(shè)置;宣傳機構(gòu)包括多個宣...
          • 本申請涉及光源控制技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種針對背光模組的亮度補償調(diào)節(jié)方法及其背光模組。該方法包括:采集圖像序列及電平值;基于背光分區(qū)下不同通道的灰度圖電平值篩選跳變點,根據(jù)跳變點與緩沖區(qū)跳變幅度差異確定跳變幅度統(tǒng)計量;根據(jù)跳變幅度統(tǒng)計量和灰度...
          • 本申請?zhí)峁┮环N抬頭顯示的亮度自適應調(diào)節(jié)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),涉及汽車電子技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:通過亮度識別模型對當前的前向?qū)嵕皥D像進行亮度識別,獲得第一亮度值;根據(jù)第一亮度值和當前第二亮度值,確定主亮度值,當前第二亮度值為傳感器采集的環(huán)境亮...
          • 本發(fā)明公開了智能虛擬陪伴機器人情景對話節(jié)奏控制系統(tǒng),屬于機器人對話技術(shù)領(lǐng)域。包括:數(shù)據(jù)獲取模塊:獲取歷史發(fā)言的語音數(shù)據(jù);歷史向量提取模塊:將低維節(jié)奏形狀向量存儲在向量數(shù)據(jù)庫中;在線聚類模塊:生成多個低維節(jié)奏簇及響應模板;當前向量提取模塊:提...
          • 本發(fā)明公開了一種漢語言的發(fā)音音準評估方法,屬于語音處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明先采用自相關(guān)法對漢語言語音信號進行劃分,得到多個音態(tài)集合;再對音態(tài)集合中短時幀進行EMD分解,提取低頻重心、低頻能量、高頻重心及高頻能量這4種特征;對于單個音態(tài)集合,基于...
          • 本發(fā)明屬于白酒智能化釀造技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明公開了基于多組學的醬香型白酒產(chǎn)酒酵母菌群智能馴化系統(tǒng)及方法,包括:采集多源數(shù)據(jù),構(gòu)建多維度數(shù)據(jù)框架,校正傳感器時空延遲,生成環(huán)境?代謝關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集,并定義各分區(qū)響應閾值進行分區(qū)環(huán)境風險評估,構(gòu)建三維責任...
          • 本發(fā)明涉及循環(huán)水處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于水質(zhì)預測的循環(huán)水處理閉環(huán)優(yōu)化方法及系統(tǒng),其中,一種基于水質(zhì)預測的循環(huán)水處理閉環(huán)優(yōu)化方法包括:構(gòu)建支持時間維度的時序知識圖譜,用于表示水質(zhì)參數(shù)及其關(guān)系的時序演變特性;構(gòu)建多時間尺度預測引擎,預測未來...
          • 本公開的實施例公開了多模態(tài)病例數(shù)據(jù)庫構(gòu)建方法、裝置、電子設(shè)備和介質(zhì)。該方法的一具體實施方式包括:對多模態(tài)醫(yī)學病例文檔進行版面區(qū)域檢測,得到病例區(qū)域信息集;對病例區(qū)域信息集進行層次樹構(gòu)建,得到病例區(qū)域邏輯層次樹;生成病例分割提示詞信息;對多模...
          • 本發(fā)明提供一種基于心流雙映射模型的虛擬現(xiàn)實康復訓練自適應調(diào)控方法及系統(tǒng),包括:預先構(gòu)建的心流雙映射模型,其包含患者數(shù)據(jù)與心流狀態(tài)輸入映射模型和任務參數(shù)與心流狀態(tài)輸出映射模型;實時采集患者在虛擬現(xiàn)實康復訓練中的多維數(shù)據(jù);利用患者數(shù)據(jù)與心流狀態(tài)...
          • 本發(fā)明公開了基于中醫(yī)規(guī)則的智能終端意識障礙交互促醒系統(tǒng)及方法,涉及智能醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域,所述系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊,獲取意識障礙患者的臨床多維數(shù)據(jù),通過數(shù)據(jù)清洗與標準化處理,構(gòu)建初始的患者臨床信息矩陣,得到結(jié)構(gòu)化的意識障礙特征數(shù)據(jù)集,干預計劃生成...
          • 本發(fā)明提供了一種基于知識蒸餾和檢索增強生成的抑郁癥分析評分方法,屬于抑郁癥醫(yī)學評估領(lǐng)域,利用大語言模型將志愿者的情緒自述數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為醫(yī)生與志愿者之間的對話數(shù)據(jù)。使用大規(guī)模推理大語言模型,依據(jù)醫(yī)用量表規(guī)則對上述對話數(shù)據(jù)中代表志愿者的部分進行情緒...
          • 本發(fā)明公開了一種基于UE5的整形外科術(shù)前規(guī)劃方法,屬于圖形處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括以下步驟:首先,將患者患處的靜態(tài)三維網(wǎng)格模型轉(zhuǎn)換為動態(tài)網(wǎng)格模型;其次,基于動態(tài)網(wǎng)格模型,通過交互操作在模型表面劃定待修復的創(chuàng)面區(qū)域,并仿真模擬創(chuàng)面的形態(tài)特征;...
          • 本發(fā)明涉及計算機視覺與人工智能技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于深度學習的皮膚舒緩功效評價方法及系統(tǒng),其中,一種基于深度學習的皮膚舒緩功效評價方法包括:敏感性分層數(shù)據(jù)預處理,將皮膚按敏感度分為不同層級;層級化對比學習框架構(gòu)建,從未標注數(shù)據(jù)中學習有效特...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,具體地說,涉及基于聯(lián)邦學習的糖尿病臨床試驗數(shù)據(jù)智能聚類分析系統(tǒng)及方法。包括:數(shù)據(jù)采集與預處理單元;聯(lián)邦隱私保護單元;動態(tài)聚類建模單元,用于構(gòu)建自適應糖尿病數(shù)據(jù)特征的聚類模型,采用分層聯(lián)邦架構(gòu)與動態(tài)參數(shù)聚合算法,結(jié)...
          • 本發(fā)明涉及遷移學習技術(shù)領(lǐng)域,揭露了一種基于域自適應遷移學習的放療計劃劑量分布預測方法,包括:明確源域醫(yī)療機構(gòu)和目標域醫(yī)療機構(gòu),采集源域醫(yī)療機構(gòu)的放療計劃數(shù)據(jù),提取放療計劃數(shù)據(jù)的放療計劃特征,以訓練源域醫(yī)療機構(gòu)的初始劑量分布分析模型;構(gòu)建源域...
          • 本發(fā)明涉及連鑄機電纜技術(shù)領(lǐng)域,尤其是一種基于聚酰亞胺復合材料的連鑄機電纜及其制備方法,包括從內(nèi)到外依次設(shè)置的導體層、絕緣層、屏蔽層和護套層。本發(fā)明的一種基于聚酰亞胺復合材料的連鑄機電纜及其制備方法的BNNTs導熱網(wǎng)絡(luò)使熱阻降低62%,使電纜...
          • 本發(fā)明提供一種納米銀線導電膜的制備工藝及應用,涉及家居廚房領(lǐng)域。該納米銀線導電膜的制備工藝,包括以下具體步驟:S1、核殼顆粒合成S11、原料組成:硝酸銀1.7g、硝酸鈰4.34g、檸檬酸鈉0.05mol/L;S12、制備過程:首先將硝酸銀與...
          • 本申請公開了一種用于仿星器磁體的線圈連接裝置及仿星器磁體,線圈連接裝置包括殼體、第一連接部件和第二連接部件,各連接部件的外周面與容納空間的內(nèi)壁面以及連接孔之間具有活動空間。第一連接部件的第一部分與第二連接部件可繞殼體的軸向相對轉(zhuǎn)動,使得第一...
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