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          • 本發(fā)明具體涉及一種MXene和鹵化物固態(tài)電解質(zhì)復(fù)合改性磷酸錳鐵鋰材料及其制備方法和應(yīng)用,屬于鋰離子電池技術(shù)領(lǐng)域;本發(fā)明通過(guò)在磷酸錳鐵鋰表面包覆鹵化物固態(tài)電解質(zhì)制成多孔復(fù)合顆粒,而后通過(guò)陽(yáng)離子表面活性劑的作用,通過(guò)靜電作用將多孔復(fù)合顆粒沉積在...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種用于識(shí)別前列腺癌的裝置和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。該裝置包括:處理器;以及存儲(chǔ)器,其中存儲(chǔ)有用于識(shí)別前列腺癌的程序指令,當(dāng)程序指令由處理器執(zhí)行時(shí),使得裝置實(shí)現(xiàn)以下操作:獲取多模態(tài)數(shù)據(jù);將多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的識(shí)別模型中進(jìn)行前列腺癌...
          • 本發(fā)明涉及一種急性腎損傷向慢性腎病進(jìn)展的預(yù)測(cè)方法,屬于醫(yī)學(xué)預(yù)測(cè)領(lǐng)域。該方法包括:構(gòu)建含年齡、性別、基線血清肌酐、尿白蛋白肌酐比值及出院血清肌酐的臨床模型;采用限制性三次樣條函數(shù)擬合急性腎損傷分期與慢性腎病進(jìn)展的非線性關(guān)系;檢測(cè)尿液中細(xì)胞角蛋...
          • 本發(fā)明屬于生物信學(xué)與人工智能領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的人類內(nèi)源性逆轉(zhuǎn)錄病毒識(shí)別方法及系統(tǒng),該方法包括:構(gòu)建人類內(nèi)源性逆轉(zhuǎn)錄病毒識(shí)別數(shù)據(jù)集,對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和獨(dú)立測(cè)試數(shù)據(jù)集;將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和獨(dú)立測(cè)試數(shù)據(jù)集中DNA序列數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了存儲(chǔ)芯片的性能評(píng)估方法、裝置及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括根據(jù)不同頻率模式分別對(duì)存儲(chǔ)芯片進(jìn)行功耗測(cè)試得到所述存儲(chǔ)芯片在不同頻率模式下的功耗性能數(shù)據(jù);根據(jù)所述不同頻率模式分別對(duì)所述存儲(chǔ)芯片進(jìn)行溫度測(cè)試得到所述存儲(chǔ)芯片在所述不同頻率模式...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種乘用自主移動(dòng)車契約達(dá)成方法及系統(tǒng)。該方法融合了人臉、聲紋和手勢(shì)等多種模態(tài)信息,提出了公共環(huán)境中乘用自主移動(dòng)車契約達(dá)成方法,形成載人服務(wù)機(jī)器人搭乘契約框架。多模態(tài)生物特征融合技術(shù)能夠整合多種生物特征輸入方式,包括語(yǔ)音、聲紋、手...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種車型識(shí)別方法及裝置,方法包括:通過(guò)搭載在可移動(dòng)平臺(tái)上的三維激光雷達(dá)設(shè)備從多個(gè)角度采集車輛的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù),形成初始點(diǎn)云數(shù)據(jù);對(duì)初始點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,預(yù)處理包括去噪、濾波和點(diǎn)云分割;使用SAC?IA算法對(duì)預(yù)處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行...
          • 本申請(qǐng)涉及交通控制領(lǐng)域,提供了車輛行駛狀態(tài)檢測(cè)方法,該方法包括:通過(guò)視頻采集設(shè)備獲取車輛行駛的原始視頻數(shù)據(jù);對(duì)原始視頻數(shù)據(jù)的每個(gè)幀組進(jìn)行運(yùn)動(dòng)特征建模,生成包含時(shí)空信息的運(yùn)動(dòng)特征圖像;構(gòu)建多流融合分類模型,其中,多流融合分類模型包括空間特征提...
          • 本發(fā)明涉及一種基于混合特征的龍井茶湯鮮醇度的判別方法及應(yīng)用,構(gòu)建測(cè)定模型,獲取訓(xùn)練樣本,基于混合特征對(duì)測(cè)定模型進(jìn)行訓(xùn)練;所述混合特征包括龍井茶湯中的特征化合物的含量;基于預(yù)設(shè)方法獲得龍井茶湯,測(cè)定龍井茶湯中特征化合物的含量,將含量輸入訓(xùn)練后...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于高內(nèi)涵成像和計(jì)算機(jī)程序的圖像分析方法。傳統(tǒng)的細(xì)菌細(xì)胞學(xué)分析方法受限于顯微成像中的低細(xì)胞數(shù)和通量,數(shù)據(jù)采集耗時(shí)和低效,樣本代表性不足,形態(tài)學(xué)判斷依賴主觀經(jīng)驗(yàn),以及現(xiàn)有分析管道需多個(gè)工具包和特定的配置環(huán)境,操作繁瑣且技術(shù)要求高...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種特征提取模型的訓(xùn)練方法、特征提取方法及相關(guān)裝置,該訓(xùn)練方法包括:基于若干歷史樣本圖像的分類準(zhǔn)確度,選出至少一個(gè)歷史樣本圖像,以得到當(dāng)前輪的第一樣本圖像集;其中,歷史樣本圖像為歷史輪的第二樣本圖像集中的樣本圖像,分類準(zhǔn)確度表征...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種自助標(biāo)本交接儀的控制方法及自助標(biāo)本交接儀。其中,自助標(biāo)本交接儀的控制方法包括以下步驟:打開(kāi)所述自助標(biāo)本交接儀的進(jìn)出口,待標(biāo)本放置到所述自助標(biāo)本交接儀后關(guān)閉自助標(biāo)本交接儀的進(jìn)出口;控制所述抓取裝置將標(biāo)本逐一抓取至所述攝像頭的位...
          • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,揭示了一種三維語(yǔ)義地圖構(gòu)建方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),方法包括獲取單目視覺(jué)裝置拍攝的高空視頻;從高空視頻的圖像序列中分離出靜態(tài)背景和運(yùn)動(dòng)物體;從高空視頻中選擇若干關(guān)鍵幀圖像,通過(guò)高斯插入和剪枝進(jìn)行三維高斯建...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N地圖生成方法、裝置、服務(wù)器、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品,方法包括:獲取連續(xù)多幀地圖采集數(shù)據(jù),其中,每幀所述地圖采集數(shù)據(jù)包括圖像數(shù)據(jù)和點(diǎn)云數(shù)據(jù);針對(duì)每幀所述地圖采集數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和特征融合,得到子融合特征;對(duì)所述連續(xù)多幀地圖采集數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種面向新能源汽車電池包異常檢測(cè)的雙目結(jié)構(gòu)光三維成像方法,包括:調(diào)整雙目結(jié)構(gòu)光成像平臺(tái),直至相機(jī)的視野和投影圖像覆蓋被測(cè)區(qū)域;利用數(shù)字投影儀向被測(cè)區(qū)域投影正弦條紋圖案和格雷碼圖案,雙目相機(jī)采集每幅投影圖案的圖像并計(jì)算絕對(duì)相位;基...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種圖像編輯方法、潛編碼特征融合模型的訓(xùn)練方法、計(jì)算設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。其中,圖像編輯方法通過(guò)引入潛編碼特征融合模塊,充分挖掘擴(kuò)散過(guò)程中潛編碼(latent code)所蘊(yùn)含的全局特征信息,從而在保持原...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種行李體積及姿態(tài)動(dòng)態(tài)識(shí)別方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。本發(fā)明公開(kāi)了一種通過(guò)攝像頭采集傳送帶上行李運(yùn)送的視頻信息;再使用目標(biāo)檢測(cè)模型檢測(cè)對(duì)所述視頻信息進(jìn)行檢測(cè),得到關(guān)于行李的二維圖像分割后的點(diǎn)云;最后根據(jù)點(diǎn)云坐標(biāo)...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種醫(yī)學(xué)圖像檢測(cè)方法和裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),屬于醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取目標(biāo)醫(yī)學(xué)檢測(cè)圖像;基于預(yù)設(shè)圖像檢測(cè)模型的圖像分割子模型對(duì)目標(biāo)醫(yī)學(xué)檢測(cè)圖像進(jìn)行圖像分割,得到目標(biāo)分割掩碼圖像;將目標(biāo)分割掩碼圖像和目標(biāo)...
          • 本發(fā)明涉及飛機(jī)裝配質(zhì)量數(shù)字化檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了基于特征輕量化的加權(quán)識(shí)別方法、系統(tǒng)及相關(guān)設(shè)備,方法包括:獲取待檢測(cè)物體的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù);將三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行特征輕量化處理,并對(duì)特征輕量化處理后的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取輪廓信息,確定輪廓點(diǎn)集;將輪廓點(diǎn)集...
          • 本發(fā)明提出了一種通用化高性能星載圖像智能處理系統(tǒng),整合了高速數(shù)據(jù)接口、智能圖像處理、存儲(chǔ)、主控、電源及底板模塊。高速數(shù)據(jù)接口模塊基于高性能FPGA,配備DDR4內(nèi)存,負(fù)責(zé)原始數(shù)據(jù)接收、緩存、預(yù)處理及分發(fā)。智能圖像處理模塊采用高性能GPU/N...
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