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          • 本發(fā)明涉及多囊卵巢綜合征預(yù)測方法及系統(tǒng),多囊卵巢綜合征預(yù)測方法包括獲取初始臉部圖像數(shù)據(jù);預(yù)處理初始臉部圖像數(shù)據(jù),生成標(biāo)準(zhǔn)臉部圖像數(shù)據(jù);輸入標(biāo)準(zhǔn)臉部圖像數(shù)據(jù)至訓(xùn)練好的多囊卵巢綜合征預(yù)測模型,生成多囊卵巢綜合征預(yù)測結(jié)果。其優(yōu)點(diǎn)在于,無須患者去醫(yī)...
          • 皮質(zhì)神經(jīng)影像標(biāo)志物在神經(jīng)遞質(zhì)圖譜映射方法和裝置,可以探究SCA患者皮層結(jié)構(gòu)與功能的異常模式,對這些異常進(jìn)行功能性注釋,并分析其與特定生物學(xué)過程的關(guān)聯(lián)。方法包括:(1)獲取3D?FSPGR、GRE?SS?EPI序列;(2)影像數(shù)據(jù)預(yù)處理;(3...
          • 轉(zhuǎn)錄組學(xué)解析皮質(zhì)結(jié)構(gòu)與功能空間變異模式的方法及裝置,利用多模態(tài)成像探討SCA患者皮層結(jié)構(gòu)與功能的異常模式,結(jié)合Neuromaps工具箱與AHBA轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù),對這些異常進(jìn)行功能性注釋,并分析其與特定生物學(xué)過程的關(guān)聯(lián),通過富集分析進(jìn)一步識別與皮...
          • 本發(fā)明提出一種基于多模態(tài)MRI融合的T1增強(qiáng)圖像生成方法與系統(tǒng),該方法包括:對原始多模態(tài)MRI圖像進(jìn)行處理依次得到配準(zhǔn)后的多模態(tài)MRI圖像、軟掩膜嵌入、預(yù)處理的圖像數(shù)據(jù);利用預(yù)處理的圖像數(shù)據(jù)依次獲得全局特征、坐標(biāo)系對齊后的特征和投影特征;將...
          • 本發(fā)明提供一種低光照圖像增強(qiáng)方法,屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明方法包括以下步驟:將原始RGB圖像轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間,獲得色度通道分量、飽和度通道分量以及亮度通道分量;對飽和度通道分量以及亮度通道分量進(jìn)行增強(qiáng)處理,獲得飽和度通道增強(qiáng)分量以及...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N電動汽車路徑優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),屬于路徑優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,通過針對每個產(chǎn)品配送路徑的每個產(chǎn)品配送路段,確定目標(biāo)電動汽車在每個產(chǎn)品配送路徑中的當(dāng)前產(chǎn)品配送路段的目標(biāo)充電需求狀態(tài),當(dāng)目標(biāo)充電需求狀態(tài)為目標(biāo)充電狀態(tài)時,...
          • 本發(fā)明涉及一種代碼驅(qū)動的跨多樣結(jié)構(gòu)化知識統(tǒng)一推理的大語言模型智能體形成方法,所述方法包括以下步驟:步驟1,將表格、數(shù)據(jù)庫和知識圖譜類型的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為基于Pandas庫構(gòu)建的統(tǒng)一表征;步驟2,輸入查詢問題和統(tǒng)一表征,模型生成推理步驟和可執(zhí)...
          • 本申請?zhí)峁┗谀P皖A(yù)測控制的電路優(yōu)化方法、系統(tǒng)、裝置和介質(zhì),涉及集成電路設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:根據(jù)電路設(shè)計經(jīng)驗(yàn)文檔和電路仿真數(shù)據(jù),構(gòu)建電路知識圖譜和仿真數(shù)據(jù)查找表;根據(jù)電路知識圖譜和仿真數(shù)據(jù)查找表,初始化設(shè)計點(diǎn)的搜索可行域,并進(jìn)行多點(diǎn)探索...
          • 本發(fā)明提供了一種考慮變形與損傷的目標(biāo)易損模型重構(gòu)方法及系統(tǒng),包括:通過初始化點(diǎn)、面毀傷元以及目標(biāo)易損模型,判別點(diǎn)、面毀傷元與目標(biāo)先后接觸關(guān)系計算多種毀傷元復(fù)合毀傷效果。通過點(diǎn)、面毀傷元對部件、次生毀傷物質(zhì)的毀傷效果進(jìn)行目標(biāo)的毀傷程度計算,更...
          • 本發(fā)明公開了一種船體開孔邊界條件分析計算方法,屬于船舶技術(shù)領(lǐng)域;包括步驟S1,記錄船體在不同工況下的吃水深度;步驟S2,建立船體的開孔處吃水深度與船艏艙裝載總量、船艉艙裝載總量之間的數(shù)學(xué)模型;步驟S3,將不同浮態(tài)下的船艏艙裝載總量以及開孔處...
          • 本申請屬于光譜分析與模式識別技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于多尺度特征融合的拉曼光譜識別方法及系統(tǒng),該方法包括:對拉曼光譜信息進(jìn)行分塊投影,得到局部特征信息;基于簡化多頭注意力機(jī)制對局部特征信息進(jìn)行全局特征提取,得到完整的光譜信息;利用金字塔型結(jié)構(gòu)...
          • 本發(fā)明屬于雷達(dá)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于距離多普勒圖的雷達(dá)抗主瓣干擾動目標(biāo)檢測方法。本發(fā)明提出了一種基于雙重窗口自注意力的U型網(wǎng)絡(luò)模型DWAUT?net,實(shí)現(xiàn)了基于多脈沖多目標(biāo)的環(huán)境,雷達(dá)跟蹤模式下的跨線性處理流程的雷達(dá)抗干擾檢測方式,完成...
          • 本發(fā)明提供面向能源物聯(lián)網(wǎng)的光伏智能傳感故障診斷方法及系統(tǒng),涉及光伏技術(shù)領(lǐng)域,包括基于星型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)部署多維傳感器網(wǎng)絡(luò);利用基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)和雙向門控循環(huán)單元的深度學(xué)習(xí)模型提取時空關(guān)聯(lián)特征,并與歷史故障樣本進(jìn)行匹配學(xué)習(xí)生成故障特征映射;采用對比...
          • 本發(fā)明公開了一種基于hypervisor的代理顯示方法,包括:初始化hypervisor,通過hypervisor部署服務(wù)端yocto操作系統(tǒng)和客戶端android操作系統(tǒng),所述服務(wù)端yocto操作系統(tǒng)和客戶端android操作系統(tǒng)中分別設(shè)...
          • 本發(fā)明屬于熱工水力計算技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種適用于Modelica規(guī)范的調(diào)節(jié)閥或截止閥執(zhí)行機(jī)構(gòu)建模方法。包括如下步驟:把調(diào)節(jié)閥或截止閥執(zhí)行機(jī)構(gòu)模型表征為以目標(biāo)開度為輸入接口以實(shí)際開度為輸出接口的控制類模型;構(gòu)建閥門動作狀態(tài)判斷模型;構(gòu)建閥門...
          • 本發(fā)明公開了一種基于波傳輸方程單端解的T接線路故障測距方法及系統(tǒng),包括判斷線路是否發(fā)生故障;線路發(fā)生故障后,采集線路首端(M)、末端(N)、各T接線路末端位置處的電壓和電流;基于線路首端、線路末端以及各T接線路末端的電氣量,根據(jù)波動方程單端...
          • 本發(fā)明公開一種電網(wǎng)多智能體協(xié)同大模型安全監(jiān)控方法和系統(tǒng),涉及智能電網(wǎng)安全監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:獲取電網(wǎng)多智能體管理路徑上節(jié)點(diǎn)的電壓記錄、負(fù)載變化的延遲時間和電流方向變化次數(shù),根據(jù)檢測周期內(nèi)的節(jié)點(diǎn)電壓低谷值,識別電壓變化趨勢,檢測電流方向在...
          • 本發(fā)明公開了一種光學(xué)鏡片透光率的在線監(jiān)測方法和系統(tǒng),涉及精密光學(xué)檢測技術(shù)領(lǐng)域,旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中高反射/高透光鏡片因光暈散射噪聲干擾、復(fù)雜曲面鏡片光路校準(zhǔn)精度低、大孔徑鏡片測量盲區(qū)和環(huán)境擾動導(dǎo)致的透光率計算誤差大的問題;本方案基于格雷碼結(jié)構(gòu)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于梯度下降的多源量測分布式協(xié)作定位方法,包括:采用狀態(tài)空間模型預(yù)測機(jī)器人自身預(yù)測狀態(tài)信息,將預(yù)測狀態(tài)信息傳遞給相鄰機(jī)器人和機(jī)器人自身的定位融合中心;利用相對傳感器和絕對傳感器獲取多源量測信息,基于多源量測信息構(gòu)建相對量測和...
          • 本發(fā)明涉及空調(diào)技術(shù)領(lǐng)域,具體提供一種空調(diào)器的控制方法、存儲介質(zhì)、電子設(shè)備以及空調(diào)器,旨在解決現(xiàn)有的空調(diào)器中開始降頻模式后的穩(wěn)定性差的問題。為此目的,本發(fā)明的空調(diào)器的控制方法包括:空調(diào)器進(jìn)入環(huán)繞送風(fēng)模式時,確定環(huán)繞用戶所在基礎(chǔ)單元格的環(huán)形區(qū)域...
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