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								      本申請(qǐng)公開(kāi)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(wú)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(wú)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(wèn)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：...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(guò)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)...
								
            
							
            
							
						
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								      基于分形規(guī)則重建樹(shù)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(zhǎng)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于多模態(tài)擴(kuò)散模型的視覺(jué)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(guò)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(yǔ)義特征空間...
								
            
							
            
							
						
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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(guò)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...
								
            
							
            
							
						
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								      結(jié)合超像素分割和融合的SAR圖像目標(biāo)檢測(cè)方法、裝置，該方法包括：輸入SAR圖像；將SAR圖像均勻分割為預(yù)設(shè)數(shù)量的初始超像素區(qū)域，并以每個(gè)初始超像素區(qū)域的中心點(diǎn)作為初始聚類中心；基于局部熵和灰度分布的聯(lián)合概率分布，更新聚類中心；根據(jù)自適應(yīng)像素...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種皮膚病變分類模型的訓(xùn)練方法、分類方法及系統(tǒng)，其中，該訓(xùn)練方法獲取皮膚訓(xùn)練圖像；將所述皮膚訓(xùn)練圖像輸入至皮膚病變分類模型中進(jìn)行分類，得到所述皮膚病變分類模型每個(gè)分類器輸出的分類預(yù)測(cè)值，以及每個(gè)所述分類器的分類器權(quán)重；根據(jù)所有所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及PCB板標(biāo)定技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于視覺(jué)標(biāo)定的PCB板加工糾偏方法及系統(tǒng)，一種基于視覺(jué)標(biāo)定的PCB板加工糾偏方法，包括以下步驟：步驟S101，根據(jù)PCB板的邊界圖像特征點(diǎn)、攝像機(jī)的內(nèi)參矩陣和畸變參數(shù)，通過(guò)幾何投影方程獲得第一標(biāo)定參...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多域融合的圖像篡改檢測(cè)方法，該方法包括：將待檢測(cè)圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到多個(gè)域中的每個(gè)所述域的檢測(cè)圖塊集，其中，所述域?yàn)檗D(zhuǎn)換域；對(duì)每個(gè)所述域的檢測(cè)圖塊集進(jìn)行編碼，得到編碼后的特征圖；對(duì)所述編碼后的特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于圖像特征的細(xì)粒度霧霾濃度估計(jì)方法和裝置，該方法包括下述步驟：獲取霧霾圖像和PM2.5濃度真實(shí)測(cè)量值的匹配數(shù)據(jù)集冰進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；其次通過(guò)并行計(jì)算獲取樣本圖像的暗通道分布圖與色彩衰減特征圖；在此基礎(chǔ)上構(gòu)建雙分支深度學(xué)習(xí)架構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于多模態(tài)大模型的路側(cè)事件理解方法，該方法包括獲取實(shí)時(shí)交通場(chǎng)景圖像；基于實(shí)時(shí)交通場(chǎng)景圖像和系統(tǒng)指令利用多模態(tài)大模型獲得關(guān)鍵區(qū)域；基于關(guān)鍵區(qū)域和實(shí)時(shí)交通場(chǎng)景圖像利用視覺(jué)識(shí)別模型生成視覺(jué)提示信息，視覺(jué)識(shí)別模型包括開(kāi)放世界目標(biāo)檢測(cè)模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種智能貨運(yùn)編隊(duì)的前車定位方法及裝置。所述方法包括以下步驟：分別獲取安裝在本車上的相機(jī)和激光雷達(dá)輸出的視頻圖像和數(shù)據(jù)點(diǎn)云；將所述視頻圖像輸入到2D目標(biāo)檢測(cè)模型，得到目標(biāo)類別和目標(biāo)檢測(cè)框數(shù)據(jù)；根據(jù)目標(biāo)類別確定前車的目標(biāo)檢測(cè)框，并基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N車輛告警方法及系統(tǒng)；所述車輛告警方法包括：實(shí)時(shí)獲取多個(gè)傳感器數(shù)據(jù)，并基于當(dāng)前車輛行駛場(chǎng)景匹配對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)融合算法，以通過(guò)匹配的數(shù)據(jù)融合算法對(duì)多個(gè)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，獲得目標(biāo)融合數(shù)據(jù)；其中，多個(gè)傳感器數(shù)據(jù)至少包括車輛數(shù)據(jù)和駕駛...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種衰老過(guò)程的核心分子的分析方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)，涉及衰老分析技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取原始數(shù)據(jù)，將原始數(shù)據(jù)分為對(duì)照組和多個(gè)實(shí)驗(yàn)組，并對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；對(duì)預(yù)處理后的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行衰老模式聚類，獲得聚類結(jié)果；對(duì)每個(gè)聚類模式進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種三維復(fù)合負(fù)泊松比單胞結(jié)構(gòu)、超材料及設(shè)計(jì)方法，包括兩個(gè)相互垂直設(shè)置的內(nèi)凹單元，所述內(nèi)凹單元包括形狀相同但大小不同的外部?jī)?nèi)凹單元和內(nèi)部?jī)?nèi)凹單元，所述內(nèi)部?jī)?nèi)凹單元位于外部?jī)?nèi)凹單元的內(nèi)部，且外部?jī)?nèi)凹單元的每個(gè)角與內(nèi)部?jī)?nèi)凹單元的每個(gè)角...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種服務(wù)于居家健康管理用戶的健康咨詢系統(tǒng)，包括：獲取模塊，用于獲取用戶的健康咨詢問(wèn)題；醫(yī)療問(wèn)題回復(fù)模塊，用于基于所述健康咨詢問(wèn)題生成自然語(yǔ)言答案；匹配計(jì)算模塊，用于計(jì)算所述健康咨詢問(wèn)題中的醫(yī)療實(shí)體與所述用戶HIS信息的醫(yī)療實(shí)體的匹...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種城市電網(wǎng)中地鐵雜散電流入侵防護(hù)方法，具體為：測(cè)試獲取城市電網(wǎng)中兩端直接接地及交叉互聯(lián)接地的電纜鎧裝電流數(shù)據(jù)；對(duì)測(cè)試獲取的所有電纜鎧裝電流數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾與處理，依次判斷各電纜鎧裝是否為雜散電流入侵關(guān)鍵路徑，辨識(shí)地鐵雜散電流入侵關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及配電網(wǎng)運(yùn)行分析技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種考慮線損的有源配電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度方法及裝置，包括：將有源配電網(wǎng)的分布式資源預(yù)測(cè)出力代入預(yù)先構(gòu)建的上層分時(shí)電價(jià)優(yōu)化模型并求解，得到有源配電網(wǎng)的源荷時(shí)序出力特性；將有源配電網(wǎng)的源荷時(shí)序出力特性代入有源...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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