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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明公開了一種華中地區(qū)夏季香樟移栽的保墑保濕養(yǎng)護(hù)系統(tǒng)及方法，涉及植物移栽養(yǎng)護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，該系統(tǒng)包括以下組成部分：數(shù)據(jù)采集模塊、區(qū)塊鏈存儲(chǔ)模塊、智能合約處理模塊和養(yǎng)護(hù)資源調(diào)度模塊以及保墑保濕執(zhí)行模塊；本發(fā)明通過集成數(shù)據(jù)采集模塊、區(qū)塊鏈存儲(chǔ)模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于電量數(shù)據(jù)運(yùn)算技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種電網(wǎng)旬維度電量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)方法及系統(tǒng)。該統(tǒng)計(jì)方法，包括以下過程：獲取集團(tuán)發(fā)電量數(shù)據(jù)，計(jì)算出每月每旬集團(tuán)發(fā)電量；同時(shí)獲取電網(wǎng)公司的電網(wǎng)電量旬報(bào)數(shù)據(jù)，經(jīng)格式轉(zhuǎn)換得到每月每旬電網(wǎng)電量數(shù)據(jù)。接著，分別將本年度與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種應(yīng)急救護(hù)AI娃娃交互方法、系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括進(jìn)行系統(tǒng)自檢和初始化；隨后選擇新手引導(dǎo)模式或?qū)＜铱己四Ｊ?；模式選擇完成后，則可進(jìn)行應(yīng)急救護(hù)操作，所述應(yīng)急救護(hù)操作包括創(chuàng)傷模擬和智能引導(dǎo)；所述創(chuàng)傷模擬：借助模塊化創(chuàng)傷模擬...
								
            
							
            
							
						
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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(chǎng)數(shù)據(jù)和畸變后的視場(chǎng)數(shù)據(jù)，建立視場(chǎng)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(cè)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(cè)圖像；將目標(biāo)檢測(cè)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(cè)方法及裝置，涉及圖結(jié)構(gòu)異常檢測(cè)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(cè)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(zhǎng)狀態(tài)檢測(cè)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(cè)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(cè)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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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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