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          • 本發(fā)明公開了基于SNP標記的水稻抗病性狀全基因組關(guān)聯(lián)分析方法,涉及生物技術(shù)領(lǐng)域,其特征在于,包括以下步驟:選取具有代表性遺傳重組群體,對群體進行高密度SNP基因分型,并結(jié)合重組事件定位與連鎖分析,獲取反映不同基因組片段重組頻率的遺傳參數(shù);在...
          • 本發(fā)明屬于安全監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種自更新的多特征融合識別系統(tǒng)。本發(fā)明通過多模態(tài)數(shù)據(jù)動態(tài)分區(qū)采集,將多種生物特征識別技術(shù)與隨機指令識別進行權(quán)重分配后融合用以整個系統(tǒng)的不同維度身份識別;隨機安全密碼基于密碼學的跨學科引入,具有主觀隨機性。...
          • 本發(fā)明屬于安全監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種多生物特征與特設(shè)特征的融合識別系統(tǒng)。本發(fā)明通過多模態(tài)數(shù)據(jù)采集,將多種單一生物特征以及特設(shè)特征用以整個系統(tǒng)的不同維度身份識別;然后將識別模塊的各維度識別結(jié)果,進行權(quán)重分配后融合,再完成最終的身份匹配認定...
          • 本發(fā)明屬于安全監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于生物特征的融合識別系統(tǒng)。本發(fā)明通過多模態(tài)數(shù)據(jù)采集,將至少兩種單一生物特征識別模塊用以整個系統(tǒng)的不同維度身份識別;然后將各單一生物特征識別模塊的不同維度識別結(jié)果,以識別精度高低進行權(quán)重分配后融合,再...
          • 本發(fā)明涉及光儲管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集組件生成方法、介質(zhì)、產(chǎn)品及設(shè)備。上述數(shù)據(jù)收集組件生成方法首先采集作為被管理對象的光伏系統(tǒng)的配置信息圖片,配置信息圖片中包含有光儲管理系統(tǒng)的配置信息;然后根據(jù)配置信息圖片識別出配置信息特征值;最后檢查配置信息的...
          • 本申請公開了一種路側(cè)視角下基于端到端深度學習的車輛變道壓線檢測方法,包括采集路側(cè)相機圖像,提取圖像中的所有車輛目標和對應的像素坐標;根據(jù)車輛和車道線的位置信息,將車輛圖像與車道線掩碼疊加,生成車輛和車道線的融合特征;將融合特征進行壓線分類,...
          • 本發(fā)明公開了融合多模態(tài)圖像的宮頸癌近距離放療高危靶區(qū)勾畫方法,包括以下步驟:收集宮頸癌近距離放療患者在放療前掃描的MRI圖像和放療時的CT圖像及其標注數(shù)據(jù);將放療前掃描的MRI圖像和放療時的CT圖像進行預處理,并將標注數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為三維標簽圖像...
          • 本發(fā)明涉及工程測量技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種三維激光掃描土方平衡的可視化測量方法及裝置,方法包括:獲取建筑信息模型,并利用增強現(xiàn)實技術(shù)處理建筑信息模型,得到建筑信息模型對應的地下模型;捕捉地下模型的多個關(guān)鍵節(jié)點,并根據(jù)關(guān)鍵節(jié)點確定待施工現(xiàn)場中對應...
          • 本申請實施例提供三維場景建模方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì),涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域。該方法獲取遙感圖像和多個視角的圖像幀,根據(jù)遙感圖像的標注文件,并對標注文件進行數(shù)據(jù)提取得到語言序列數(shù)據(jù),將遙感圖像和標注文件輸入特征提取模型進行特征提取得到二維...
          • 本申請公開了一種掃描方法、裝置、激光掃描儀、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),屬于三維掃描技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:獲取激光掃描儀對目標物體進行掃描得到的掃描數(shù)據(jù);掃描數(shù)據(jù)包括掃描點的坐標信息和灰度信息;根據(jù)掃描點的坐標信息生成目標物體的三維模型;根據(jù)掃描點的...
          • 本發(fā)明公開了一種基于地面激光雷達點云的樹木三維重建方法,包括以下步驟,將單株點云數(shù)據(jù)利用希爾伯特曲線進行下采樣和降噪的預處理;對預處理后的數(shù)據(jù)采用LeWoS模型進行枝葉分離,提取清晰的樹干點云;基于所述樹干點云使用語義拉普拉斯收縮算法提取樹...
          • 本申請公開了一種游戲高度圖生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:獲取游戲地圖中待采樣物體的三維模型,基于預設(shè)部件拆分規(guī)則進行部件拆分;獲取每個部件對應的三維參數(shù),基于三維參數(shù)確定每個部件的復雜度;基于復雜度和預設(shè)復雜度與采樣精度關(guān)聯(lián)關(guān)系,...
          • 本發(fā)明屬于計算機信息技術(shù)領(lǐng)域,具體是一種三維空間模型的多人協(xié)同在線編輯方法及系統(tǒng),客戶端操作指令通過邊緣節(jié)點預處理后上傳至服務器,服務器實時廣播更新至所有客戶端,基于用戶歷史行為數(shù)據(jù)訓練機器學習模型,預測沖突概率并自動調(diào)整模型參數(shù)根據(jù)用戶角...
          • 本發(fā)明公開一種基于Retinex理論的低光照圖像增強方法,隸屬低光照圖像增強領(lǐng)域。該方法以Retinex理論為依托,展開三方面創(chuàng)新:搭建雙分支分解網(wǎng)絡DecomNet,實現(xiàn)光照與反射分量的精準解耦;引入擴散模型為反射分量去噪,并借助自約束一...
          • 本申請實施例提供一種基于毫米波雷達的無線非模態(tài)感知方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)。涉及毫米波雷達感知領(lǐng)域,該方法包括:通過毫米波雷達獲取目標點云,作為無線非模態(tài)感知的采集方式,目標點云對檢測對象的成像不全;確定目標點云的幾何特征;依據(jù)目標點云的多視角...
          • 本發(fā)明公開了一種基于Stein變分推理的圖像重建方法和裝置。本方法為:1)設(shè)置i=N,預先確定一組數(shù) 2025-10-03
          • 本發(fā)明涉及專家反饋驅(qū)動的政府采購智能輔助評標系統(tǒng),包括:招標文件分析模塊;投標文件處理模塊;專家評審注釋模塊;以及評審模型及其優(yōu)化模塊;招標文件分析模塊、投標文件處理模塊、專家評審注釋模塊、評審模型及其優(yōu)化模塊之間的數(shù)據(jù)互通。著重強化專家評...
          • 本申請實施例提供一種負荷建模方法、設(shè)備及可讀存儲介質(zhì),電子設(shè)備獲取用電設(shè)施的歷史負荷數(shù)據(jù),可視化歷史負荷數(shù)據(jù)得到負荷曲線,該負荷曲線用于指示用電設(shè)施的負荷和時間之間的關(guān)系。之后,電子設(shè)備劃分負荷曲線得到多個周期曲線,并根據(jù)多個周期曲線建立用...
          • 本公開涉及一種圖像顯示方法、裝置、存儲介質(zhì)與電子設(shè)備,涉及電子技術(shù)領(lǐng)域。包括:響應于對無限區(qū)域中的矢量圖的圖像切換操作,對所述矢量圖對應的第一矢量數(shù)據(jù)進行處理,得到經(jīng)過所述圖像切換操作之后的第二矢量數(shù)據(jù);所述無限區(qū)域包括屏幕顯示區(qū)域與所述屏...
          • 本申請公開了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的復合固體的應力參數(shù)預測方法,該方法包括:獲取神經(jīng)網(wǎng)絡模型在訓練集上的當前損失值;當前損失值小于預設(shè)損失值時,保存訓練后的神經(jīng)網(wǎng)絡模型;獲取訓練后的神經(jīng)網(wǎng)絡模型在測試集上的當前絕對百分比誤差、當前均方根誤差和當前決定...
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