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								      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(xué)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(yīng)閾值進(jìn)行分區(qū)環(huán)境風(fēng)險評估，構(gòu)建三維責(zé)任...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種漢語言的發(fā)音音準(zhǔn)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(jìn)行劃分，得到多個音態(tài)集合；再對音態(tài)集合中短時幀進(jìn)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了智能虛擬陪伴機(jī)器人情景對話節(jié)奏控制系統(tǒng)，屬于機(jī)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(yīng)模板；當(dāng)前向量提取模塊：提...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N抬頭顯示的亮度自適應(yīng)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(dāng)前的前向?qū)嵕皥D像進(jìn)行亮度識別，獲得第一亮度值；根據(jù)第一亮度值和當(dāng)前第二亮度值，確定主亮度值，當(dāng)前第二亮度值為傳感器采集的環(huán)境亮...
								
            
							
            
							
						
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								      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(bǔ)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(jī)構(gòu)和框架機(jī)構(gòu)，框架機(jī)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(jī)構(gòu)包括多個宣...
								
            
							
            
							
						
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								      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(jìn)行對比，當(dāng)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(jī)構(gòu)開合，而身份...
								
            
							
            
							
						
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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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N竣工圖多要素提取與矢量化方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。涉及竣工圖處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：對竣工圖進(jìn)行分割，得到田塊、道路、水渠、建筑物和井口的二值掩碼圖像；對各個二值掩碼圖像執(zhí)行開閉運算、形態(tài)學(xué)平滑、噪聲去除和/或孔洞填充操作...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及表面缺陷檢測技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及PE膜表面靜電微塵識別系統(tǒng)及方法，包括：圖像采集模塊通過環(huán)形LED陣列和多波長照明系統(tǒng)采集PE膜表面的多角度多波長圖像；多流形映射背景抑制模塊將PE膜表面視為復(fù)合流形，分離背景和微塵特征；微分幾何特...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種海上光伏樁周浮冰預(yù)警方法、海上光伏樁周浮冰預(yù)警裝置、計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)和電子設(shè)備，涉及工程安全技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取海上光伏區(qū)域內(nèi)管樁的樁周的浮冰圖像集；根據(jù)浮冰圖像集確定管樁的樁周的浮冰碎片特征，并根據(jù)浮冰碎片特征對浮...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于衛(wèi)星遙感技術(shù)的海域監(jiān)測方法及系統(tǒng)，涉及遙感技術(shù)領(lǐng)域，首先通過資源集生成多期多波段遙感柵格數(shù)據(jù)，其次，通過監(jiān)測目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域內(nèi)的外部環(huán)境數(shù)據(jù)，獲取不同時間上的聯(lián)合樣本向量，采用多變量核密度估計算法，得到四維聯(lián)合概率密度分布函...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于點云數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的三維點云數(shù)據(jù)語義類別分類方法及系統(tǒng)，首先預(yù)處理點云數(shù)據(jù)集并劃分訓(xùn)練集和測試集，構(gòu)建點云語義分割模型并進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練和優(yōu)化，使用訓(xùn)練支持集和查詢集微調(diào)訓(xùn)練基于多模態(tài)原型增強(qiáng)的小樣本點云語義...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種軸類零件鍛造成型監(jiān)測方法及系統(tǒng)。方法包括：獲取成型后軸類零件的表面圖像內(nèi)像素點在HSV顏色空間中多個通道的特征值，以及像素點的梯度方向角；確定像素點的局部一致性；確定像素點之間的加權(quán)歐氏距離；根據(jù)所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像分割技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于時序圖像的植物耐鹽響應(yīng)建模預(yù)測方法及系統(tǒng)。方法包括對獲取的植物樣本圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；利用基于U?Net的植物語義分割模型對預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像分割；構(gòu)建基于TimeSformer的植物耐...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實施例涉及一種鐵路通信設(shè)備的感興趣區(qū)域確定方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：獲取對通信機(jī)柜進(jìn)行分區(qū)域測量生成的多個候選點云數(shù)據(jù)，并根據(jù)多個候選點云數(shù)據(jù)，確定多個測量區(qū)域?qū)Γ淮_定多個測量區(qū)域?qū)?yīng)的多個連通邊界；獲取對多個連通邊界進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      基于擴(kuò)散模型的純四邊形分區(qū)智能生成方法，包括以下步驟：S1、構(gòu)建包含多個目標(biāo)函數(shù)的全局整數(shù)線性規(guī)劃模型，通過最小化目標(biāo)函數(shù)，生成奇異點對稱且對齊的四邊形網(wǎng)格；S2、根據(jù)開源三維CAD模型數(shù)據(jù)集ABC獲取CAD模型的二維輪廓圖；根據(jù)二維輪廓圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于跨模態(tài)注意力引導(dǎo)的非剛性三維編輯方法及系統(tǒng)。首先使用原始高斯濺射模型和若干不同的視角，渲染出原始幀，生成原始圖像數(shù)據(jù)；接著使用二維擴(kuò)散模型進(jìn)行首輪編輯，挑選出一張最符合預(yù)期的圖片，作為引導(dǎo)幀；之后使用單圖像三維生成方法生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種面向多對象空間條件的圖像生成系統(tǒng)和方法，所述系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)集構(gòu)建模塊、特征提取模塊、多對象空間條件的圖像生成模型、及模型訓(xùn)練與推理生成模塊。本發(fā)明基于包含對齊和非對齊空間條件的多模態(tài)數(shù)據(jù)集，提取對象級語義特征，以Control...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種包裹位置自適應(yīng)的泛化糾偏優(yōu)化方法和系統(tǒng)，所述方法包括：根據(jù)不同采集信息和目標(biāo)圖像信息生成多種圖像，將多種圖像生成訓(xùn)練集和驗證集；根據(jù)訓(xùn)練集和驗證集訓(xùn)練圖像識別模型，所述圖像識別模型在主干網(wǎng)絡(luò)引入尺寸注意力機(jī)制和空間背景注意力機(jī)...
								
            
							
            
							
						
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