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        關于龍圖騰

        
        
        
        
        
        
    
          
    
          
        
        
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								      描述了一種可實現(xiàn)多層智能記憶動態(tài)交互的健康異常檢測系統(tǒng)、方法和計算機可讀取存儲介質，包括多模態(tài)體征數(shù)據(jù)采集模塊、初步異常檢測模塊、多層智能記憶協(xié)同模塊和生成式交互與反饋模塊。
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療輔助診斷決策技術領域，特別涉及一種基于支持向量機的慢性病共病網絡圖的疾病風險預測方法及系統(tǒng)，從醫(yī)療公開數(shù)據(jù)中獲取個體患者疾病診斷信息并構建個人疾病網絡，通過聚合若干特定個體患者個人疾病網絡來構建反應特定患者群體健康軌跡的共病網...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及生物醫(yī)藥領域，公開了一種注射用曲妥珠單抗的計量系統(tǒng)及方法，包括建立患者信息庫，收集患者的基礎信息、疾病信息、基礎疾病信息以及過往治療史信息的數(shù)據(jù)，根據(jù)患者信息庫規(guī)劃初始給藥方案，實時監(jiān)測患者的血藥濃度、左室射血分數(shù)以及患者不良反應...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明流體包裹體參數(shù)分析與計算技術領域，尤其涉及一種低鹽度NaCl?H2O體系流體包裹體參數(shù)計算分析方法和系統(tǒng)，具體來說，本發(fā)明公開了一種利用計算機自動化技術通過均一溫度、以及鹽度，對流體包裹體內的物理參數(shù)(如捕獲溫度...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于深度融合網絡的蛋白質復合物模型全局質量評估方法，屬于生物信息學、計算機應用領域，首先在蛋白質數(shù)據(jù)庫RCSB PDB中對于最大序列冗余、分辨率、殘基長度設置特定閾值篩選出天然蛋白質結構，對于每個蛋白質結構利用HDock和xTrimoM...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了控制系統(tǒng)及受控裝置，涉及智能控制領域，包括采集模塊、受控模塊、自控模塊和執(zhí)行模塊；采集模塊感應尿液接觸生成高電平信號，采集獲取聲音數(shù)字信號序列和視頻數(shù)字信號序列；受控模塊感應觸摸或接收遠程控制信號生成控制指令，基于聲音數(shù)字信號序...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能工業(yè)領域，具體為一種智能臨邊防護欄桿。包括本體，集成光伏發(fā)電系統(tǒng)，感應式語音系統(tǒng)，燈光警示系統(tǒng)，無線監(jiān)控系統(tǒng)，防斷開系統(tǒng)，邊緣儲能系統(tǒng)，邊緣計算系統(tǒng)和云端服務器；防斷開系統(tǒng)，包括振動傳感器、紅外熱成像攝像頭、UWB定位標簽；感...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種箱體鎖扣檢查行為的識別方法、裝置、電子設備。所述方法包括：對箱體鎖扣檢查場景的視頻圖像分別進行箱體關鍵點檢測和手部檢測，獲取鎖扣點和手部檢測框的位置信息；基于上述位置信息，獲取手部檢測框和鎖扣點的匹配結果；若匹配成功，對視頻...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種手勢識別方法、裝置、電子設備，屬于手勢識別技術領域。所述方法包括：采用預先訓練的手部檢測模型對包含手部影像的圖片進行手部檢測，獲取圖片對應的手部檢測框的位置信息；基于手部檢測框的位置信息，確定圖片中的手部區(qū)域；采用預先訓練的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于聯(lián)合增強特征金字塔網絡的古籍文本檢測方法，包括：從古籍文檔圖像檢測數(shù)據(jù)集中采集原始圖像及對應的文本框標簽，并將其劃分為訓練集和測試集；構建聯(lián)合增強特征金字塔網絡，所述聯(lián)合增強特征金字塔網絡包括字符結構提取模塊和雙路徑融合模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了基于動作識別的車輛控制方法、裝置、電子設備及介質，該方法包括：實時獲取目標區(qū)域的影像數(shù)據(jù)并輸入至動作識別模型，根據(jù)模型輸出的動作識別結果確定目標區(qū)域內目標對象是否發(fā)出為含有乘車意圖的目標動作；若是，則獲取其所處的目標位置；確定目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種多場景遇險人員精準識別方法及裝置，屬于水上救援技術領域，其中，該方法包括可以根據(jù)遇險人員的遇險信息和無人機的飛行數(shù)據(jù)和任務需求，確定搜尋區(qū)域，并確定最佳飛行高度，從而可以在無人機抵達搜尋區(qū)域的最佳飛行高度時，使無人機在當前視角...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于機器視覺的盲道檢測方法及系統(tǒng)，其中，方法包括：獲取基于對抗網絡擴充數(shù)據(jù)訓練好的多視角檢測模型，其中，多視角檢測模型包括多尺度提取模塊、聯(lián)合融合模塊、交叉定位模塊、互補細化模塊及視圖重排模塊；將待檢測圖像輸入輕量編碼器形式...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種水下目標檢測方法及裝置。其中，該方法包括：獲取第一水下圖像；利用水下目標檢測模型對第一水下圖像進行目標檢測，得到第一水下圖像對應的第一顯著圖，并依據(jù)第一顯著圖確定第一水下圖像內的第一顯著性目標，其中，第一顯著圖內各個像素點的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種開放詞匯目標檢測網絡訓練方法、應用方法及電子設備，屬于計算機視覺技術領域，其訓練方法包括：構建初始開放詞匯目標檢測網絡，初始開放詞匯目標檢測網絡包括待訓練的圖像編碼器、檢測頭和區(qū)域分類模塊；根據(jù)圖像訓練樣本對圖像編碼器進行多...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種三維虛擬場景的渲染方法、裝置、電子設備及介質，涉及計算機技術領域。其中，該方法應用于第一設備，該方法包括：獲取待渲染場景的渲染圖和第一深度信息；渲染圖用于指示待渲染場景中的環(huán)境場景，第一深度信息用于指示待渲染場景中包含的...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種基于多模態(tài)大模型的數(shù)字人生成方法，包括：構建數(shù)字人基礎模型；生成結構化訓練集；生成支持多通道交互的問答模型；輸出用戶問題的語義回答，對語義回答的文本情感傾向進行提取，輸出情感強度參數(shù)；生成面部肌肉運動軌跡數(shù)據(jù)，根據(jù)面部肌肉運...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖像識別的車廂移動定位與速度測量方法，包括在鐵路貨運站臺設置的攝像機，攝像機連接圖像處理服務器，在車廂進入站臺圖像采集區(qū)后攝像機獲取經過車廂的連續(xù)圖像，所述方法包括車廂速度測量和車廂移動定位：第一步、將所述連續(xù)圖像按照間...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像增強處理技術領域，尤其涉及一種基于魚鷹優(yōu)化算法的礦井圖像細節(jié)增強方法，包括，構建基于殘差學習的圖像細節(jié)增強模型，對能量函數(shù)Y(z)進行重新設計；通過縮放后的圖像與原始圖像的差異提取初始殘差部分；利用魚鷹優(yōu)化算法改進匹配方法來尋...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，揭露了一種基于圖像修復技術的古籍文獻插圖修復系統(tǒng)，該系統(tǒng)中包括：對原始古籍文獻插圖進行背景噪聲去除，得到預處理后的圖像，基于雙分支深度學習網絡對預處理后的圖像及破損區(qū)域掩膜進行并行修復處理，以得到結構修復圖和紋理...
								
            
							
            
							
						
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