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								      本申請?zhí)峁┮环N邊界融合方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取待拼接的第一模型分塊和第二模型分塊的第一重疊區(qū)域；在所述第一重疊區(qū)域中，獲取所述第一模型分塊的至少一個第一特征點(diǎn)和所述第二模型分塊的至少一個...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于小目標(biāo)無人機(jī)檢測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種解耦時空特征融合的小目標(biāo)無人機(jī)檢測方法及系統(tǒng)。針對現(xiàn)有技術(shù)在遠(yuǎn)距離、小尺寸無人機(jī)目標(biāo)檢測中存在的漏檢和誤檢問題，本發(fā)明提出的系統(tǒng)包括：采用差異化分辨率預(yù)處理模塊，將輸入視頻流分解為高清分辨率關(guān)鍵...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于GLA?ViT對胸部X光影像進(jìn)行肺炎分類方法，首先獲取肺炎X光影像；將肺炎X光影像輸入至圖像塊嵌入，將肺炎X光影像劃分為16×16圖像塊并轉(zhuǎn)化為序列特征；將序列特征輸入GLAE模塊進(jìn)行局部和全局特征提取，先提取全局特征，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N數(shù)智人穿模識別方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：對數(shù)智人的各個素材模型的第一紋理圖進(jìn)行純色填充，獲得與各個所述素材模型對應(yīng)的純色紋理圖；其中，各個所述純色紋理圖的填充顏色不同；將所述數(shù)智人...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于無人機(jī)測繪山區(qū)植被識別標(biāo)記方法，涉及植被監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域；包括數(shù)據(jù)采集與無人機(jī)飛行；數(shù)據(jù)預(yù)處理；植被識別分類；植被健康評估；標(biāo)記與結(jié)果輸出；結(jié)合無人機(jī)遙感技術(shù)，可以高效地獲取大范圍、高分辨率的圖像數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)快速、實(shí)時的植被識別...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于孿生網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的機(jī)載高光譜影像質(zhì)量評價方法及系統(tǒng)，包括：S1、獲取機(jī)載高光譜影像；S2、對高光譜影像進(jìn)行預(yù)處理；S3、從預(yù)處理后的高光譜影像中選定樣本組集，選取樣本組集的平均值作為標(biāo)準(zhǔn)組，提取每個樣本組的光譜指標(biāo)特征向量和輻射...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺和目標(biāo)檢測領(lǐng)域，特別是基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旋轉(zhuǎn)小目標(biāo)檢測領(lǐng)域，具體是對YOLOv8模型進(jìn)行改進(jìn)，通過引入Haar小波變換下采樣模塊HWD、小波變換特征增強(qiáng)模塊WTFEM和基于最小點(diǎn)距離的邊界框回歸損失函數(shù)MPDIoU，以提...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖像搜索引擎的衛(wèi)星影像質(zhì)量評價方法及系統(tǒng)，方法包括：采用機(jī)載影像構(gòu)建不同地類的參考圖像數(shù)據(jù)庫；構(gòu)建CLIP模型，并采用參考圖像數(shù)據(jù)庫對CLIP模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練；對按照地類采集到的衛(wèi)星影像進(jìn)行圖像預(yù)處理，并分別創(chuàng)建得到對應(yīng)地...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于無人機(jī)群的交通隧道預(yù)防性監(jiān)測與風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，涉及交通隧道安全監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，包括：在隧道內(nèi)表面布設(shè)基準(zhǔn)標(biāo)記點(diǎn)作為監(jiān)測節(jié)點(diǎn)，利用無人機(jī)群采集各節(jié)點(diǎn)的裂縫寬度、表面溫度和形變量，結(jié)合空間坐標(biāo)和時間戳構(gòu)建多維特征向量并計(jì)算時空加權(quán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了書法機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域的一種基于Transfomer的書法機(jī)器人控制方法及系統(tǒng)，方法包括：步驟S1、采集大量的歷史書法圖像構(gòu)建數(shù)據(jù)集；步驟S2、基于輸入層、雙路編碼器、解碼器以及輸出層創(chuàng)建字體圖像生成模型，設(shè)定字體圖像生成模型的損失...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于無人機(jī)采集多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的人體行為識別方法，包括如下步驟：將關(guān)節(jié)Tokens與同幀的使用空間Transformer完成特征提取后的空間CLS Tokens拼接，得到特征融合模塊；基于人體解剖學(xué)結(jié)構(gòu)對關(guān)節(jié)點(diǎn)序列進(jìn)行結(jié)構(gòu)編碼...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了智能家居門鎖及使用方法，包括：響應(yīng)門鎖操作請求，執(zhí)行多協(xié)議網(wǎng)絡(luò)探測，根據(jù)探測結(jié)果判定為在線或離線模式，其中的網(wǎng)絡(luò)探測包含無線通信模塊的狀態(tài)檢測和網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性計(jì)算；基于網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)選擇云端或本地密碼生成方式，生成后存儲在安全存儲介質(zhì)，其...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N船舶航行碰撞風(fēng)險預(yù)警方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括：獲取港池內(nèi)的環(huán)境數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù)，并分別對環(huán)境數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法對預(yù)處理后的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)識別與跟蹤，以確定動態(tài)目標(biāo)；根據(jù)動態(tài)目標(biāo)數(shù)據(jù)、環(huán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種智能化靜脈穿刺虛實(shí)結(jié)合的交互教學(xué)系統(tǒng)及方法，涉及醫(yī)療領(lǐng)域，解決了靜脈穿刺虛實(shí)結(jié)合的交互教學(xué)系統(tǒng)存在教學(xué)效果差的問題，包括進(jìn)針數(shù)據(jù)模塊：針對目標(biāo)學(xué)生設(shè)置若干次穿刺交互實(shí)驗(yàn)，創(chuàng)建第一穿刺教學(xué)模型對每一次穿刺交互實(shí)驗(yàn)進(jìn)行進(jìn)針角度分...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例涉及一種染色體檢測方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)，上述計(jì)算機(jī)設(shè)備的處理器可執(zhí)行以下步驟：獲取目標(biāo)樣本對應(yīng)的測序數(shù)據(jù)；將測序數(shù)據(jù)與參考基因組數(shù)據(jù)進(jìn)行比對，得到比對結(jié)果；根據(jù)基因組注釋文件對比對結(jié)果進(jìn)行注釋，得到嵌合信息，嵌合信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了基于深度學(xué)習(xí)的納米材料性能預(yù)測方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取納米材料的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，并將所述結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)輸入預(yù)訓(xùn)練的結(jié)構(gòu)性能預(yù)測模型，得到所述納米材料的構(gòu)型空間和性能預(yù)測值；采用蒙特卡洛方法對構(gòu)型空間進(jìn)行采樣處理，若性能預(yù)測值超過預(yù)設(shè)閾值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種狼瘡腎炎預(yù)測模型的建模方法，屬于智能醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的建模方法包括以下步驟：S1.分別收集狼瘡腎炎患者以及健康對照人員的流式細(xì)胞檢測數(shù)據(jù)；S2.將流式細(xì)胞檢測數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)清理和轉(zhuǎn)換，將非數(shù)值特征轉(zhuǎn)換為數(shù)字；將缺失值采用來...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種狼瘡腎炎與膜性腎病的鑒別診斷模型構(gòu)建方法，屬于智能醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的建模方法包括以下步驟：S1.分別收集狼瘡腎炎患者以及健康對照人員的流式細(xì)胞檢測數(shù)據(jù)；S2.將流式細(xì)胞檢測數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)清理和轉(zhuǎn)換，將非數(shù)值特征轉(zhuǎn)換為數(shù)字；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種系統(tǒng)性紅斑狼瘡患者腎臟受累早期評估方法及裝置，該方法包括如下步驟：采集系統(tǒng)性紅斑狼瘡SLN患者的指標(biāo)參數(shù)；對SLN患者的指標(biāo)參數(shù)進(jìn)行多變量Logistic回歸分析，獲取重要危險因素；基于機(jī)器學(xué)習(xí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于血液NMR編輯譜的藥物敏感度預(yù)測方法，如普遍存在耐藥情況的癌癥免疫治療藥物——免疫檢查點(diǎn)抑制劑（ICIs）。該方法首先獲取藥物治療前、后的病理指標(biāo)及血漿或血清的NMR編輯譜指紋數(shù)據(jù)，然后采用機(jī)器學(xué)習(xí)算...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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