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								      本發(fā)明涉及心血管代謝健康預測平臺技術領域，具體為基于大數據的心血管代謝健康預測平臺，包括處理器模塊，所述處理器模塊上連接有數據匯總模塊、數據存儲模塊、診斷輸出模塊和體檢信息輸入模塊；所述體檢信息輸入模塊上連接有登錄模塊；所述數據匯總模塊上連...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種用于交通控制的方法及裝置、系統(tǒng)、計算機可讀存儲介質，涉及智慧交通技術領域。方法包括獲取目標區(qū)域內車輛的行駛數據；其中，行駛數據包括車輛位置、車速和車距；根據車輛的行駛數據，確定目標區(qū)域內車道的狀態(tài)信息；其中，狀態(tài)信息包括...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及農業(yè)病蟲害智能監(jiān)測領域，具體設計一種基于品種抗性?環(huán)境互作的智能化小麥赤霉病田間預警方法與系統(tǒng)。本申請通過將小麥品種抗性因素和環(huán)境因素融合，構建的智能化田間預警系統(tǒng)與現有技術相比，準確率提升17％，誤報率降低了29％，并且可以進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及地質監(jiān)測技術領域，公開了一種用于監(jiān)測地質災害裂縫的系統(tǒng)，通過融合裂縫多測點采集、邊緣計算識別與遠程趨勢分析功能，實現了對裂縫狀態(tài)的動態(tài)監(jiān)測與災害風險的智能預警。通過邊緣計算終端提取應變?位移特征并識別應力集中區(qū)域，基于風險等級動態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種工業(yè)托盤精準識別方法及系統(tǒng)，包括如下：采集包括工業(yè)托盤的圖像；采用增強型識別學習模型，確定工業(yè)托盤的區(qū)域輪廓，所述區(qū)域輪廓包括托盤側面及叉口；計算叉口相對于叉車的相對位置，生成拾取路徑規(guī)劃，完成拾取操作。本發(fā)明無需對工廠環(huán)境...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種橋梁病害無人機多傳感器協同檢測方法，涉及橋梁監(jiān)測技術領域，以下步驟：通過光譜匹配算法生成銹蝕分層厚度分布情況；通過無人機搭載的激光雷達采集橋梁表面的三維點云數據，生成形變分布數據；根據蝕分層厚度分布情況計算局部剛度退化系數矩...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種車輛部件比對方法、裝置、系統(tǒng)、設備和存儲介質。所述方法包括：獲取待比對車輛的車輛圖像；將車輛圖像輸入已訓練的部件分割模型，將車輛圖像輸入已訓練的部件分割模型，通過部件分割模型提取車輛圖像的特征，生成第一特征圖，捕捉和增強第一特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于視覺語言大模型的目標探測方法及裝置，包括：構建用于訓練的目標探測數據集；運用區(qū)域檢測和目標中心點回歸，對圖像進行分析，提取目標的中心點坐標；將中心點作為提示，輸入分割模型得到目標的初始分割掩膜。借助視覺語言大模型對初始分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力設備檢測技術領域，特別涉及一種結構光投影變壓器臺架三維模型構建裝置及方法，本發(fā)明通過將結構光光源、高分辨率攝像頭與高性能處理計算機相結合，利用特制結構光投影設備、精確校準的攝像頭采集數據，再借助專業(yè)三維建模軟件進行解碼、坐標計...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種攝像頭校準方法及設備，涉及計算機視覺領域，包括：獲取車輛四周的多個攝像頭分別采集到的原始圖像，并基于初始內/外參對各原始圖像進行投影變換以生成鳥瞰圖；在鳥瞰圖中識別可行駛區(qū)域邊界，以對鳥瞰圖中位于可行駛區(qū)域邊界內部的圖像數據...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計算機視覺相關技術領域，具體涉及一種基于空間?語義先驗特征增強的自監(jiān)督單目深度估計方法，離線構建的感知模型包括：單目深度估計網絡的深度編碼器和深度解碼器以及強化深度特征生成模塊，該模塊用于獲取單幀的場景語義、空間先驗特征，對兩個先...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種自適應圖像去灰方法、裝置以及設備，包括：計算輸入圖像的灰度值概率密度函數以及灰度值累積分布函數；基于所述灰度值概率密度函數，調整黑場閾值以及白場閾值的搜索范圍，得到黑場閾值調整范圍以及白場閾值調整范圍；分別在所述黑場閾值調整...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于印刷電路板表面缺陷檢測相關技術領域，其公開了一種PCB表面微小缺陷檢測模型的構建方法及其應用與設備，構建步驟為：(1)基于將大圖分割為小圖的方式對包含微小缺陷標注的實際采集PCB數據集內的PCB原圖進行分割，分割得到的圖像組成微小...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種傳統(tǒng)聚落三維景觀破碎度的測度方法，該方法包括下述步驟：獲取傳統(tǒng)聚落矢量化地形圖；基于傳統(tǒng)聚落三維空間解構簡圖識別三維景觀破碎化評價的物項，包括建筑斑塊、公共空間斑塊和生態(tài)斑塊，根據聚落空間要素的景觀類型評價依據，記錄傳統(tǒng)聚落...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于雙網絡協同的半監(jiān)督深度學習圖像復原增強方法。該方法包括：構建雙任務分支圖像復原網絡，采用教師?學生半監(jiān)督訓練模式訓練雙任務分支圖像復原網絡，訓練好的雙任務分支圖像復原網絡中的復原分支對待復原的圖像進行特征提取和復原增強處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及點云數據處理技術領域，尤其是指一種空間幾何分布約束下的點云任意倍率上采樣方法及系統(tǒng)。所述方法包括：對獲取的激光雷達點云數據進行預插值，根據插值后的點云中各點周圍的空間幾何分布計算局部得分，進而篩除其中得分低于閾值的異常插值點，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于電商大數據的智能稅務稽查方法、設備及介質，方法包括：對平臺電商公開數據進行數據預處理，以得到電商網店公開數據；其中，電商網店公開數據包括：原始商品信息、經營主體數據、企業(yè)銷售數據；對原始商品信息進行銷售參數分析，以得到商...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于智能廣告推送技術領域，提供了一種基于用戶畫像的廣告推送方法及系統(tǒng)，所述方法包括：在檢測到當前用戶進入指定應用界面后，判斷首展廣告是否屬于高信息負荷廣告，若是，則獲取首展廣告的廣告推薦權重、當前用戶的可穿戴設備監(jiān)測數據以及指定應用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及生產線布局技術領域，具體涉及一種基于多智能體強化學習的生產線布局優(yōu)化方法，該方法包括基于復雜網絡理論，采用有向加權網絡構建生產線的拓撲結構；基于模塊度優(yōu)化的凝聚式層次聚類算法，將拓撲結構中節(jié)點進行社區(qū)劃分，獲取多個社區(qū)；基于MAP...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖神經網絡的客戶訴求與停電事件關聯分析方法，包括以下步驟：收集并預處理客戶訴求數據、停電事件數據、電力設備信息及電網拓撲數據；構建圖結構；構建圖神經網絡模型；將圖結構輸入圖神經網絡模型進行訓練；收集實時的客戶訴求數據和停...
								
            
							
            
							
						
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