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          • 本發(fā)明提出了一種基于深度學習和幾何優(yōu)化的可視化元宇宙醫(yī)療場景搭建方法,實現(xiàn)步驟為:對患者的多模態(tài)影像和生理數(shù)據(jù)進行預(yù)處理后對多模態(tài)影像數(shù)據(jù)進行堆疊并切割;基于深度學習方法計算每個預(yù)處理后多模態(tài)影像數(shù)據(jù)的特征圖;基于幾何優(yōu)化構(gòu)建多模態(tài)影像數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明屬于計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域,具體是基于主體區(qū)域保護的自適應(yīng)圖像裁剪數(shù)據(jù)增廣方法及系統(tǒng),包括,對圖像表征類別的主體區(qū)域生成一個或多個標注框,對目標類別的區(qū)域進行標注;對步驟S100中生成的標注框進行邊界擴展;對擴展后的標注框外部的像素進行遮...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,且公開了一種基于多模態(tài)融合的皮革表面缺陷檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過HDR光學成像模塊獲取皮革表面圖像,合成為高動態(tài)范圍圖像,3D點云重構(gòu)模塊將這些圖像轉(zhuǎn)化為三維點云數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)融合模塊使用圖像配準技術(shù),將HDR圖像與三維...
          • 本發(fā)明涉及機器視覺技術(shù)領(lǐng)域,且公開了一種基于機器視覺的線纜直徑檢測方法及系統(tǒng)。該方法及系統(tǒng)通過引入脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行時空特征建模,能夠在復(fù)雜光照和運動模糊的條件下,實時捕獲和分析線纜圖像,確保線纜直徑測量的誤差控制在小于等于0.05mm的高精...
          • 本發(fā)明公開了一種基于圖像識別的生產(chǎn)人員安全管理方法,屬于圖像識別技術(shù)以及生產(chǎn)人員安全管理技術(shù)領(lǐng)域,通過引入圖像識別技術(shù)進行實時分析,精準識別員工的不安全行為,如未佩戴安全帽、違規(guī)操作等,可以實現(xiàn)及時預(yù)警,顯著地提升了安全監(jiān)控智能化水平,避免...
          • 本申請實施例提供一種基于二手回收的回答處理方法、裝置以及設(shè)備,該方法包括:響應(yīng)于用戶的第一觸發(fā)操作,確定用戶所匹配的第一考核等級下的知識資源;并顯示第一考核等級下的知識資源;獲取用戶觸發(fā)的知識回復(fù)結(jié)果;若確定知識回復(fù)結(jié)果符合第一考核等級下的...
          • 本發(fā)明涉及藝術(shù)品防偽技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種藝術(shù)品防偽溯源裝置及系統(tǒng),藝術(shù)品防偽溯源裝置包括數(shù)據(jù)存儲模塊、身份標識模塊、信息采集模塊、防偽驗證模塊和追蹤定位模塊;身份標識模塊采用算法為正品藝術(shù)品賦予一個數(shù)字身份編碼,同時信息采集模塊采集正品藝...
          • 本發(fā)明公開了一種考慮壓密變形的含水巖石損傷統(tǒng)計本構(gòu)模型的構(gòu)建方法,其包括對巖石試樣開展單軸壓縮試驗,獲得軸向應(yīng)力?軸向應(yīng)變曲線及該軸向應(yīng)力?軸向應(yīng)變曲線中處于壓密階段與線彈性階段的分界點;引入sigmoid函數(shù),構(gòu)建含水巖石的微裂隙壓密階段...
          • 本發(fā)明公開了基于功能需求的超精密光學級輥筒模具微納結(jié)構(gòu)的織構(gòu)化設(shè)計方法,涉及超精密加工領(lǐng)域,通過針對需求進行方案設(shè)計、超精密光學級輥筒模具加工、微納結(jié)構(gòu)構(gòu)件化、織構(gòu)化表面設(shè)計、高精度裁切、完成設(shè)計制備實現(xiàn)了功能需求的超精密光學級輥筒模具微納...
          • 本發(fā)明涉及機場交叉口設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種針對機場交叉口的快速聯(lián)動設(shè)計新方法和系統(tǒng),將跑道、滑行道地勢面參照至模型空間,以道肩邊線為路線,將路線對應(yīng)地勢曲面高程為設(shè)計縱斷面;選取滑行道交叉口的中心線,建立交叉口中心路線縱斷面,構(gòu)建滑行道...
          • 本發(fā)明提供了一種基于大語言模型的建筑標準化知識庫搭建方法和系統(tǒng),方法包括對建筑規(guī)范文檔集進行語義分塊處理,獲取知識單元塊及其邏輯關(guān)聯(lián)關(guān)系;利用大語言模型處理知識單元塊,生成獨立知識單元的完整編碼標識和關(guān)聯(lián)知識單元的邊界關(guān)聯(lián)標識,并確定關(guān)聯(lián)類...
          • 本申請實施例提供一種對象訪問方法、計算設(shè)備及計算系統(tǒng)。管理設(shè)備從計算快速鏈接CXL內(nèi)存池中確定第一內(nèi)存空間;目標對象存儲于第一內(nèi)存空間;管理設(shè)備在第一計算設(shè)備不具有第一內(nèi)存空間的訪問權(quán)限的情況下,確定第二計算設(shè)備;第二計算設(shè)備具有第一內(nèi)存空...
          • 本發(fā)明公開了一種基于AI自動化應(yīng)急響應(yīng)的巡檢機器人發(fā)射臺故障報告生成與應(yīng)急處理方法,包括:使用Swin?Transformer提取傳感器數(shù)據(jù)特征,采用BERT文本編碼器提取故障報告文本特征,并通過時空特征對齊和時間卷積網(wǎng)絡(luò)分析設(shè)備狀態(tài)變化;...
          • 本申請公開了一種冷熱數(shù)據(jù)識別模型的不確定性評估方法及系統(tǒng),該方法包括:將冷熱數(shù)據(jù)隨機排序之后依次輸入待投入使用的冷熱數(shù)據(jù)識別模型,采集冷熱數(shù)據(jù)識別模型輸出的識別結(jié)果數(shù)據(jù);由采集的識別結(jié)果數(shù)據(jù),得出冷熱數(shù)據(jù)識別模型不確定性的程度;獲得冷熱數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明公開了一種整合五維審評尺度的多模態(tài)龍井茶葉智能分級方法,包括:收集龍井茶葉樣本;采集龍井茶葉樣本的外觀圖片數(shù)據(jù)集、湯色圖片數(shù)據(jù)集、葉底圖片數(shù)據(jù)集、香氣數(shù)據(jù)集和滋味數(shù)據(jù)集,并進行預(yù)處理,將數(shù)據(jù)集劃分為訓練集、測試集以及驗證集;構(gòu)建多模態(tài)...
          • 本申請涉及水文數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于GIS和Python的小流域設(shè)計洪水計算參數(shù)批量提取方法采集待處理流域范圍的DEM數(shù)據(jù),從所述DEM數(shù)據(jù)中解析獲得所述待處理流域范圍的矢量面圖層;基于所述矢量面圖層,批量計算所述待處理流域范圍的河...
          • 本公開關(guān)于一種頁面展示方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),該方法包括:響應(yīng)于搜索信息與目標事件相關(guān)聯(lián),獲取目標事件對應(yīng)的推薦信息;推薦信息包括針對目標事件的媒體信息和事件狀態(tài)信息;在搜索結(jié)果頁至少展示媒體信息、事件狀態(tài)信息和搜索信息對應(yīng)的搜索結(jié)果;...
          • 本申請實施例提供一種目的地推薦方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。該方法包括:獲取用戶在出發(fā)地的時空信息和出行規(guī)律,出行規(guī)律根據(jù)用戶在不同時間內(nèi)出行信息之間的相關(guān)性確定,時空信息表征用戶在出發(fā)地出行的位置信息和時間信息;將時空信息和出行規(guī)律輸入至推薦模...
          • 本申請?zhí)峁┮环N基于多維查詢特征的高維稀疏數(shù)據(jù)集改進方法,包括:構(gòu)建融合產(chǎn)品評論文本、用戶行為日志和熱點事件三個來源的高維稀疏KD樹索引;計算評論文本詞向量、用戶操作序列與熱點事件詞袋向量的JS散度,根據(jù)JS散度判斷分布是否發(fā)生變化;對發(fā)生漂...
          • 本申請實施例提供一種服務(wù)器。服務(wù)器包括機箱、風扇模組和導風結(jié)構(gòu),風扇模組設(shè)置在機箱中;導風結(jié)構(gòu)包括頂板、底板和多個隔板,隔板連接在頂板與底板之間,導風結(jié)構(gòu)包括第一導風單元和多個第二導風單元;第一導風單元具有與頂板連接的第一導風板,第一導風板...
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