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								      本發(fā)明提供了一種適用于FPGA的紅外圖像增強(qiáng)方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：將原始數(shù)據(jù)由14位轉(zhuǎn)換到8位，并對(duì)8位灰度圖進(jìn)行初步降噪；將降噪后的圖像作為待增強(qiáng)圖像以及引導(dǎo)圖像，確定處理窗口大小，并根據(jù)窗口大小求每個(gè)窗口的均值、方差，并計(jì)算線...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種可見光與紅外圖像實(shí)時(shí)融合方法及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：根據(jù)可見光和紅外光學(xué)系統(tǒng)，完成光能的聚集，得到可見光圖像和紅外圖像；通過光學(xué)系統(tǒng)得到視場數(shù)據(jù)和畸變后的視場數(shù)據(jù)，建立視場畸變曲線模型；可見光圖像和紅外...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于微小目標(biāo)識(shí)別與跟蹤的軌跡計(jì)算方法及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：提取目標(biāo)視頻的原始圖像作為輸入，進(jìn)行圖像處理，采用基于背景自適應(yīng)預(yù)測算法提高目標(biāo)視頻圖像的質(zhì)量，與輸入原始圖像比較得到目標(biāo)檢測圖像；將目標(biāo)檢測圖像輸入到目標(biāo)提取算法模塊中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于先驗(yàn)引導(dǎo)擴(kuò)散模型的偏振三維重建方法和系統(tǒng)，在偏振三維重建領(lǐng)域應(yīng)用擴(kuò)散模型，提升復(fù)雜細(xì)節(jié)的恢復(fù)能力和抗噪聲干擾的魯棒性。該方法采用兩階段的訓(xùn)練方式，通過分步優(yōu)化來平衡生成質(zhì)量與計(jì)算效率。第一階段獨(dú)立訓(xùn)練VQGAN編解碼器學(xué)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于子圖特征值的基于高通濾波的圖異常檢測方法及裝置，涉及圖結(jié)構(gòu)異常檢測技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：構(gòu)造局部圖結(jié)構(gòu)；計(jì)算局部圖結(jié)構(gòu)的鄰接矩陣特征值、拉普拉斯矩陣特征值和結(jié)構(gòu)相似度，進(jìn)行歸一化，得到局部圖編碼；根據(jù)局部圖編碼對(duì)基于切比雪...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高爐出鐵口開堵口檢測方法，屬于高爐煉鐵工藝數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:將出鐵開口與堵口的定性描述轉(zhuǎn)化為基于圖像亮度和顏色變化的量化視覺特征標(biāo)簽；連續(xù)采集預(yù)設(shè)天數(shù)的高爐出鐵口視頻數(shù)據(jù)，對(duì)裁剪后的圖像進(jìn)行出鐵口和堵...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于深度學(xué)習(xí)與混合專家模型的大腦編碼方法。針對(duì)現(xiàn)有腦編碼方法未能有效建模不同腦區(qū)之間的特征關(guān)聯(lián)，以及對(duì)多層視覺特征融合不足的問題，本發(fā)明利用預(yù)訓(xùn)練圖像模型與混合專家模型，動(dòng)態(tài)地從視覺信息中提取并融...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于高斯?記憶交叉融合特征標(biāo)記化Transformer的楸樹基因型分類方法，包括以下步驟：楸樹高光譜數(shù)據(jù)集構(gòu)建與數(shù)據(jù)預(yù)處理；構(gòu)建高斯?記憶交叉融合特征標(biāo)記化Transformer模型并進(jìn)行訓(xùn)練；對(duì)預(yù)處理后的高光譜圖像進(jìn)行基因型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N植物生長狀態(tài)檢測方法、系統(tǒng)、程序和電子終端，通過設(shè)置多任務(wù)學(xué)習(xí)的方法，使模型能夠同時(shí)處理多個(gè)目標(biāo)(密度、苗線、覆蓋率)，并共享底層特征，使得訓(xùn)練過程更高效，避免了傳統(tǒng)單獨(dú)處理各個(gè)任務(wù)時(shí)的冗余計(jì)算，提升了模型的綜合能力，有助于在...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于活動(dòng)范圍界定技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種自然保護(hù)地旅游活動(dòng)范圍界定方法，包括：遙感圖像采集、景觀劃分模型邊界劃分、范圍界定數(shù)據(jù)收集、界定結(jié)果匹配；旅游適宜性評(píng)價(jià)分析賦值體系的構(gòu)建過程包括：研究區(qū)域確定、評(píng)分表收集、待分析數(shù)據(jù)收集、分級(jí)計(jì)算...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于Mask圖像融合的垂類數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，涉及計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：基于公共數(shù)據(jù)集，獲取垂類圖像、Mask圖像和標(biāo)注文件，所述標(biāo)注文件用于描述所述Mask圖像中對(duì)象的位置及類別信息；對(duì)所述Mask圖像進(jìn)行預(yù)處理，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及牧業(yè)信息技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于多光譜圖像分析的牛唇紋識(shí)別方法，第一步：使用圖像采集設(shè)備采集牛唇圖像的可見光圖像和紅外光圖像，然后進(jìn)行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括但不限于灰度化、直方圖均衡化、去噪、圖像對(duì)齊；第二步：對(duì)預(yù)處理得到的可見光牛唇...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的公交地鐵接駁客流預(yù)測方法及裝置，該方法包括：獲取公交地鐵網(wǎng)絡(luò)對(duì)應(yīng)的歷史乘車數(shù)據(jù)；公交地鐵網(wǎng)絡(luò)包括多個(gè)站點(diǎn)，且每個(gè)站點(diǎn)為公交站點(diǎn)或者地鐵站點(diǎn)；基于改進(jìn)DBSCAN算法，對(duì)歷史乘車數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種英語教學(xué)用教學(xué)用具及評(píng)分方法，包括機(jī)體，所述機(jī)體背面的上側(cè)設(shè)置有U形架，U形架轉(zhuǎn)動(dòng)連接有蓋板，所述機(jī)體的頂端凹設(shè)著容納槽，所述容納槽旋接著支撐架，所述支撐架上凹設(shè)著插接槽，所述插接槽活動(dòng)插接有手柄，所述手柄上設(shè)置有聲音采集件，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種提供LPDDR接口的通用型非易失性存儲(chǔ)芯片及電子設(shè)備，存儲(chǔ)芯片包括：控制模塊，與上位機(jī)電性連接，并控制存儲(chǔ)芯片的存儲(chǔ)行為；存儲(chǔ)器，存儲(chǔ)器支持行列尋址和隨機(jī)存取，且存儲(chǔ)器提供并行數(shù)據(jù)，其中允許控制模塊在存儲(chǔ)器中調(diào)用固件，并控制...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種核電廠堆芯燃料組件破損分析計(jì)算方法及系統(tǒng)，該方法包括以下步驟：根據(jù)裂變產(chǎn)物源項(xiàng)特征計(jì)算典型核素等效衰減系數(shù)；根據(jù)典型核素等效衰減系數(shù)計(jì)算典型核素釋放速率；根據(jù)典型核素等效衰減系數(shù)和典型核素釋放速率，計(jì)算典型核素可達(dá)平衡比活度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于AI的心理量表生成和測評(píng)輔助方法，基于AI的心理量表生成方法包括以下步驟：獲取編制量表請(qǐng)求，編制量表請(qǐng)求包括量表類型；將編制量表請(qǐng)求發(fā)送至預(yù)設(shè)的大語言模型；從預(yù)設(shè)的大語言模型獲取生成心理量表；其中，預(yù)設(shè)的大語言模型集成心理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種長期健康飲食推薦方法、裝置、系統(tǒng)及介質(zhì)，方法包括：獲取用戶當(dāng)前的原始數(shù)據(jù)，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，生成用戶的健康數(shù)據(jù)向量；將生命周期劃分為不同的生命階段，確定每個(gè)生命階段的標(biāo)準(zhǔn)營養(yǎng)需求向量；確定用戶的生命...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)和空間加權(quán)采樣的禽流感病毒溢出空間風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，涉及疾病傳播預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明整合全球多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，基于地理空間大數(shù)據(jù)云平臺(tái)，通過空間聚合算法在25km格網(wǎng)上生成年尺度環(huán)境特征柵格，結(jié)合空間權(quán)重重采樣組建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種封裝體單元化分離方法，包括以下步驟：基板貼裝：將塑封體覆膜后貼裝在基板上，塑封體的待研磨面朝向基板；切割凹槽：沿塑封體切割道方向切割部分塑封體形成凹槽；表面研磨：翻轉(zhuǎn)塑封體后覆膜重新貼裝在基板上，水平研磨塑封體的待研磨表面直...
								
            
							
            
							
						
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