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          • 本發(fā)明涉及一種英語(yǔ)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,...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)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(chē)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(chē)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處...
          • 本發(fā)明涉及牧業(yè)信息技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)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(jiàn)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(jiàn)光牛唇...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于Mask圖像融合的垂類(lèi)數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法,涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(lèi)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(lèi)別信息;對(duì)所述Mask圖像進(jìn)行預(yù)處理,...
          • 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(guò)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...
          • 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(guò)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(xiàn)、覆蓋率),并共享底層特征,使得訓(xùn)練過(guò)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...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種基于高斯?記憶交叉融合特征標(biāo)記化Transformer的楸樹(shù)基因型分類(lèi)方法,包括以下步驟:楸樹(shù)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...
          • 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(zhuān)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(jué)特征融合不足的問(wèn)題,本發(fā)明利用預(yù)訓(xùn)練圖像模型與混合專(zhuān)家模型,動(dòng)態(tài)地從視覺(jué)信息中提取并融...
          • 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(kāi)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(kāi)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(jué)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...
          • 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...
          • 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(guò)分步優(yōu)化來(lái)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)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)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...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種可見(jiàn)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(jiàn)光和紅外光學(xué)系統(tǒng),完成光能的聚集,得到可見(jiàn)光圖像和紅外圖像;通過(guò)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(xiàn)模型;可見(jiàn)光圖像和紅外...
          • 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(xiàn)...
          • 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剑荒J竭x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...
          • 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(guò)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...
          • 本發(fā)明公開(kāi)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(guò)集成數(shù)據(jù)采集模塊、區(qū)塊鏈存儲(chǔ)模塊...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種期權(quán)策略構(gòu)建方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,方法包括:接收客戶(hù)端發(fā)送的目標(biāo)用戶(hù)針對(duì)目標(biāo)對(duì)象選定的波動(dòng)方向標(biāo)簽以及與波動(dòng)方向標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的波動(dòng)期望信息;基于波動(dòng)方向標(biāo)簽匹配候選期權(quán)策略類(lèi)型,并獲取各候選期權(quán)策略類(lèi)型下目標(biāo)對(duì)象的候...
          • 一種智能倉(cāng)儲(chǔ)的環(huán)境狀況評(píng)測(cè)系統(tǒng)與方法,屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,其經(jīng)由在若干倉(cāng)儲(chǔ)空間的參數(shù)整理和隊(duì)列化處置的情況下,構(gòu)造細(xì)致的分部式的嶺回歸方法取得相應(yīng)面積部分的溫度基本回歸線(xiàn)和濕度基本回歸線(xiàn),經(jīng)由數(shù)字化區(qū)別因子和若干級(jí)別的臨界值評(píng)測(cè),高效減少...
          • 本發(fā)明提供一種基于環(huán)境影響與轉(zhuǎn)型評(píng)估的LCA綠色快遞包裝方法,屬于快遞碳足跡技術(shù)領(lǐng)域。包括如下步驟:設(shè)定評(píng)估目標(biāo)及其系統(tǒng)邊界,覆蓋原材料獲取、生產(chǎn)、運(yùn)輸、使用、廢棄處置全生命周期階段;收集全生命周期階段的輸入輸出數(shù)據(jù),利用LCA軟件和背景數(shù)...
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