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								      本發(fā)明涉及教育管理技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于時間參數(shù)的學(xué)習(xí)智能排課方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：獲取學(xué)生任務(wù)記錄，分析任務(wù)集中度與行為波動，得到認知負荷分布，統(tǒng)計教師授課頻次與時間匹配度，篩選偏好時段，構(gòu)建適配表，提取課程屬性與前置節(jié)點，計算優(yōu)先級，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于AI的課堂異常預(yù)警方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)，所述方法包括劃分課堂異常監(jiān)測對象，針對每類監(jiān)測對象，按照預(yù)設(shè)采樣時間窗，分別對應(yīng)采集實時數(shù)據(jù)；劃分課堂場景類型，針對每一類課堂場景，單獨構(gòu)建相應(yīng)場景化時空圖卷積模型；確定當(dāng)前...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種城市數(shù)字沙盤動態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng)，涉及動態(tài)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，對城市進行靜態(tài)和動態(tài)的數(shù)據(jù)采集，獲得動態(tài)采集數(shù)據(jù)和靜態(tài)采集數(shù)據(jù)，設(shè)置動態(tài)標(biāo)簽和靜態(tài)標(biāo)簽，進行標(biāo)簽分割，進而根據(jù)標(biāo)簽位置獲取動靜態(tài)組合標(biāo)簽；確定動靜態(tài)事件區(qū)域，進行動靜態(tài)異...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于3DGS的三維場景目標(biāo)消隱方法及系統(tǒng)，屬于計算機視覺處理領(lǐng)域。該方法首先通過多視角圖像進行三維重建，生成原始高斯點云場景。基于目標(biāo)文本信息將場景分為前景和背景點云后，對前景進行空間擴展生成三維軟掩碼。將該掩碼投影至二維圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種圖像非線性畸變的矯正方法、裝置及存儲介質(zhì)，用于消除非線性畸變，提高檢測效率和質(zhì)量。本申請包括：將棋盤格圖像輸入至目標(biāo)圖像，并根據(jù)棋盤格圖像將目標(biāo)圖像分割成若干個子區(qū)域，目標(biāo)圖像為產(chǎn)生非線性畸變的圖像；提取子區(qū)域的子區(qū)域角點坐...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于智能制造的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析方法，涉及工業(yè)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過應(yīng)力場驅(qū)動缺陷生成機制，虛擬缺陷嚴(yán)格遵循材料力學(xué)響應(yīng)規(guī)律，如裂紋沿最大主應(yīng)力方向擴展、氣泡分布受表面張力約束，規(guī)避傳統(tǒng)生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN因脫離物理機理導(dǎo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像識別處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種電芯極耳檢測方法及系統(tǒng)。方法包括步驟：根據(jù)距離組中邊緣像素點與極耳中心點之間的距離以及相鄰邊緣像素點對之間的極角差異，計算極耳中心點中該距離組作為角點的優(yōu)選度，以得到電芯極耳圖像中的極耳區(qū)域；為極...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于石體鉆孔的鉆頭的磨損檢測方法以及系統(tǒng)，本發(fā)明涉及的磨損檢測方法的技術(shù)領(lǐng)域，基于鉆頭的轉(zhuǎn)動扭矩確定鉆頭的扭矩曲線圖，并在該扭矩曲線圖中的扭矩節(jié)點標(biāo)記對應(yīng)的磨損圖像；根據(jù)鉆孔曲線圖和對應(yīng)的磨損圖像確定鉆頭的多重曲線圖，根據(jù)該...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于圖像識別的基樁智能檢測云平臺，涉及基樁智能檢測技術(shù)領(lǐng)域，平臺包括數(shù)據(jù)采集模塊、圖像預(yù)處理模塊、時序圖像識別模塊、特征融合建圖模塊、云端知識圖譜模塊和可視化展示模塊；系統(tǒng)通過采集施工現(xiàn)場圖像序列與施工參數(shù)，構(gòu)建圖像時序張量，基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于局部差分投影的圖像紋理特征提取方法，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，基于局部差分投影的圖像紋理特征提取方法主要包括：對待測圖像進行灰度化預(yù)處理得到灰度圖像，利用5×5矩形星狀結(jié)構(gòu)和韋伯定律得到局部差分投影，進行差分計算和凹凸性統(tǒng)計...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)存儲技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于光學(xué)相干層析成像的數(shù)據(jù)存儲方法及相關(guān)設(shè)備。所述數(shù)據(jù)存儲方法的步驟包括：將待存儲的原始數(shù)據(jù)流通過三維編碼模塊轉(zhuǎn)換為具有深度維度的光學(xué)調(diào)制信號，所述三維編碼模塊基于非均勻采樣算法將二進制數(shù)據(jù)映射為多層相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電磁計算技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于多尺度坐標(biāo)注意力機制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電磁逆散射成像方法。包括步驟1：利用發(fā)射與接收天線獲取散射場數(shù)據(jù)并通過反向傳播算法生成初始粗糙圖像；步驟2：構(gòu)建由輸入層、多尺度特征提取模塊、自適應(yīng)融合模塊、坐標(biāo)注意力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及動畫控制技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種不依賴三維引擎的多軌道可控式動畫控制系統(tǒng)與方法，包括動畫控制模塊、動畫軌道模塊、關(guān)鍵幀數(shù)據(jù)模塊、插值處理模塊、添加動畫軌道事件模塊；動畫控制模塊用于控制動畫軌道的時間推進、時間跳轉(zhuǎn)設(shè)置與動畫播放暫停；動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多元混合表示場景的全局神經(jīng)繪制方法與系統(tǒng)，屬于計算機圖形學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，包括：場景表達模塊，用于加載多元混合場景數(shù)據(jù)；幾何模塊，用于基于多元混合場景數(shù)據(jù)生成多通道幾何緩沖；光照模塊，包含至少一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)子模塊，用于基于多通道幾何...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及異常數(shù)據(jù)篩選技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于低空點云的三維建模方法及系統(tǒng)。首先通過低空無人機非接觸式全覆蓋掃描獲取光伏拍攝區(qū)域的初始三維點云數(shù)據(jù)；對比局部區(qū)域內(nèi)數(shù)據(jù)點之間的高度相似性篩選疑似故障點（含真實故障點與干擾點）；針對每個疑似故...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)特征融合的目標(biāo)檢測方法、設(shè)備和介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：1、通過雙目相機獲取目標(biāo)的多模態(tài)圖像，得到目標(biāo)對象的RGB圖像和深度圖像并進行數(shù)據(jù)增強以及目標(biāo)位置標(biāo)注，從而構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)集；2、構(gòu)建基于多模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種航拍目標(biāo)檢測方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)。所述方法包括：獲取由圖像傳感器采集的航拍圖像；將航拍圖像輸入至預(yù)訓(xùn)練的目標(biāo)檢測模型，得到目標(biāo)檢測結(jié)果；目標(biāo)檢測模型包括主干網(wǎng)絡(luò)、頸部網(wǎng)絡(luò)和頭部網(wǎng)絡(luò)；其中，主干網(wǎng)絡(luò)用于對航拍圖像進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種地質(zhì)勘探場景下的小目標(biāo)視覺檢測方法，獲取初始訓(xùn)練樣本，初始訓(xùn)練樣本包含地質(zhì)領(lǐng)域中需要檢測的小目標(biāo)類型；構(gòu)建初始深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型；初始深度學(xué)習(xí)模型包含主干網(wǎng)絡(luò)CSPDarknet、混合特征融合模塊ASFF...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于時空上下文的多車協(xié)同融合感知方法，該方法首先獲取大規(guī)模開放協(xié)同感知數(shù)據(jù)集。其次將數(shù)據(jù)集中的元數(shù)據(jù)輸入到元數(shù)據(jù)共享和特征提取模塊，得到每輛車的特征表示。然后將自車特征表示和每輛協(xié)作車輛特征表示分別輸入到對應(yīng)的鄰域時空模塊，輸出...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了基于計算機視覺的金融押品勘測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及目標(biāo)識別技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取采集的目標(biāo)房屋抵押品的目標(biāo)視頻，并確定目標(biāo)視頻的目標(biāo)關(guān)鍵幀；從目標(biāo)關(guān)鍵幀中確定與目標(biāo)房屋抵押品的目標(biāo)房屋布局圖和房間類型對應(yīng)的關(guān)鍵幀集合，以得到...
								
            
							
            
							
						
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