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                  		最新專(zhuān)利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      一種晶界添加高熵合金粉末制備高性能燒結(jié)Nd?Fe?B磁體的方法，包括以下步驟：S1、主合金粉末制備；S2、輔合金高熵粉末的制備；S3、晶界添加高熵粉末磁體制備：利用S1和S2制備獲得的主合金粉末和輔合金高熵粉末按一定比例混合制備晶界添加高熵...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)用設(shè)備控制技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了基于多技術(shù)融合的醫(yī)用急救眼鏡控制方法及系統(tǒng)，包括：通過(guò)啟動(dòng)的眼鏡內(nèi)置攝像頭進(jìn)行實(shí)時(shí)現(xiàn)場(chǎng)視頻采集，同時(shí)通過(guò)眼鏡連接的生命體征傳感器模塊采集患者的生命體征數(shù)據(jù)；根據(jù)實(shí)時(shí)采集的生命體征數(shù)據(jù)和視頻流，通過(guò)智...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于醫(yī)療器械技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)一種電極識(shí)別控制方法、系統(tǒng)及應(yīng)用，該電極識(shí)別控制方法包括：基于預(yù)設(shè)時(shí)間周期，輪詢檢測(cè)各個(gè)電極連接的管腳電平狀態(tài)，判斷射頻電極的接入狀態(tài)；讀取電極存儲(chǔ)芯片中第一存儲(chǔ)地址長(zhǎng)度為第一字節(jié)數(shù)的內(nèi)容和第二存儲(chǔ)地址長(zhǎng)度為...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及人工智能應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于大語(yǔ)言模型的個(gè)性化飲食建議方法、系統(tǒng)及設(shè)備，所述方法包括：接收用戶輸入的餐食信息，所述餐食信息包括食物圖片或文字描述；對(duì)所述餐食信息進(jìn)行處理，識(shí)別食物種類(lèi)和數(shù)量；根據(jù)識(shí)別的食物種類(lèi)和數(shù)量，結(jié)合...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N新生兒急救信息管理方法，包括：針對(duì)初始分塊式二維碼數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，采用分形圖案算法生成核心區(qū)塊與擴(kuò)展區(qū)塊的邊界圖案，標(biāo)記區(qū)塊分界，得到帶圖案標(biāo)記的二維碼圖像；對(duì)帶圖案標(biāo)記的二維碼圖像，采用AES?256算法分別加密核心區(qū)塊和擴(kuò)展區(qū)塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計(jì)算生物學(xué)計(jì)算領(lǐng)域，具體為一種基于本征學(xué)習(xí)的結(jié)直腸癌代謝信息共性分析方法。本發(fā)明方法包括：首先，訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，從結(jié)直腸癌的高分辨率腫瘤空間代謝組學(xué)數(shù)據(jù)集中識(shí)別結(jié)直腸癌的本征代謝物；其次，引入分布選擇機(jī)制和本征學(xué)習(xí)方法，高效篩選...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于訓(xùn)練管理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了本發(fā)明提供一種基于視覺(jué)分析的武術(shù)器械對(duì)抗訓(xùn)練分析管理系統(tǒng)，通過(guò)動(dòng)作捕捉模塊對(duì)武術(shù)器械對(duì)抗訓(xùn)練過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，獲取全面、準(zhǔn)確的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)發(fā)送給數(shù)據(jù)處理模塊，數(shù)據(jù)處理模塊去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，提取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種融合動(dòng)態(tài)光譜優(yōu)化與多尺度特征強(qiáng)化的農(nóng)作物遙感分類(lèi)方法。該方法包括對(duì)多光譜圖像進(jìn)行預(yù)處理，自動(dòng)選擇有效波段組合并生成特化植被指數(shù)，將植被指數(shù)與光學(xué)圖像融合生成融合光譜圖，通過(guò)多尺度特征提取與加權(quán)模塊提取合多尺并融度特征，最終利...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于預(yù)測(cè)點(diǎn)云2D高斯的圖像渲染方法：步驟1，將圖像的點(diǎn)云數(shù)據(jù)輸入到高斯渲染模型；步驟2，高斯渲染模型的二維高斯初始化模塊將點(diǎn)云中的所有點(diǎn)歸一化，并為每個(gè)歸一化的點(diǎn)初始化一個(gè)二維高斯分布；步驟3：高斯渲染模型的局部特征提取模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于點(diǎn)云的行李高度計(jì)算方法、裝置及設(shè)備，包括：通過(guò)3D相機(jī)獲取當(dāng)前場(chǎng)景的場(chǎng)景圖像以及對(duì)應(yīng)所述場(chǎng)景圖像的深度圖像，生成點(diǎn)云數(shù)據(jù)；對(duì)所述場(chǎng)景圖像進(jìn)行目標(biāo)行李檢測(cè)，得到對(duì)應(yīng)目標(biāo)行李的至少一個(gè)行李區(qū)域；對(duì)每一行李區(qū)域的行李上表面進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供大規(guī)模數(shù)據(jù)先驗(yàn)引導(dǎo)光場(chǎng)圖像細(xì)粒度視差估計(jì)方法及裝置，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：確定光場(chǎng)圖像；將所述光場(chǎng)圖像輸入初步視差估計(jì)模型，得到所述初步視差估計(jì)模型輸出的初步視差估計(jì)結(jié)果；將所述光場(chǎng)圖像輸入視覺(jué)深度模型，得到所述視...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于分級(jí)標(biāo)定圖案的多通道圖像對(duì)齊方法，該方法在測(cè)量治具上設(shè)置了一級(jí)與二級(jí)標(biāo)定物，其中，一級(jí)標(biāo)定物為預(yù)設(shè)高精度光刻標(biāo)定板上的點(diǎn)狀圖案，二級(jí)標(biāo)定物為材質(zhì)與被測(cè)物做相近匹配的預(yù)設(shè)低精度的標(biāo)定體。通過(guò)預(yù)掃描的方式可同時(shí)掃到一級(jí)和二級(jí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于Mamba?YOLO的半導(dǎo)體激光器芯片損傷檢測(cè)方法及系統(tǒng)，包括：收集半導(dǎo)體激光器芯片損傷圖像構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；基于Mamba神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和YOLOv8模型構(gòu)建損傷檢測(cè)模型，并對(duì)YOLOv8模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)，更有效地融合不同尺度的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種水下圖像增強(qiáng)方法及計(jì)算機(jī)設(shè)備，其中方法主要是通過(guò)先對(duì)水下原始圖像采用自適應(yīng)色彩補(bǔ)償算法校正色彩，再利用Multiply Contour Bougie(MCB)形態(tài)學(xué)細(xì)節(jié)增強(qiáng)算法增強(qiáng)細(xì)節(jié)，接著運(yùn)用自適應(yīng)伽瑪校正方法實(shí)現(xiàn)全局增強(qiáng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種圖像處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取多張連續(xù)幀圖像，多張連續(xù)幀圖像分別對(duì)應(yīng)不同的曝光狀態(tài)，曝光狀態(tài)包括過(guò)曝狀態(tài)、欠曝狀態(tài)和正常狀態(tài)，對(duì)多張連續(xù)幀圖像進(jìn)行鏡像拓邊處理和配準(zhǔn)處理，得到多張?jiān)紙D像，確定多張?jiān)?..
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)適用于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種訂單預(yù)測(cè)方法、訂單預(yù)測(cè)裝置、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品，該方法包括：確定待測(cè)時(shí)間段所屬的日期類(lèi)型，所述日期類(lèi)型包括普通日期和特殊日期，所述特殊日期包括法定節(jié)日和調(diào)休日，所述普通日期為周一至周日中除所述特殊日期...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例公開(kāi)了一種混合場(chǎng)景下無(wú)人車(chē)的物流任務(wù)管控方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及智慧物流技術(shù)領(lǐng)域，用于解決現(xiàn)有無(wú)人車(chē)物流管控不合理的問(wèn)題。方法包括：基于預(yù)置設(shè)備對(duì)當(dāng)前物流空間進(jìn)行掃描建模，分別獲得當(dāng)前物流空間所對(duì)應(yīng)的靜態(tài)層模型與動(dòng)態(tài)層模型；對(duì)齊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供一種污水處理系統(tǒng)、方法及介質(zhì)，屬于污水處理技術(shù)領(lǐng)域。所述系統(tǒng)包括：調(diào)度模塊，被配置為根據(jù)污水處理點(diǎn)的污水處理運(yùn)行數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)污水量，并基于所預(yù)測(cè)的未來(lái)污水量生成調(diào)度指令，其中所述調(diào)度指令用于指示污水處理點(diǎn)的最優(yōu)調(diào)度水量，以使...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明主要依據(jù)電網(wǎng)突發(fā)應(yīng)急事件所需人員、車(chē)輛、物資裝備的的資源屬性量化分析，并結(jié)合應(yīng)急事件本身的特征因素，應(yīng)用多層感知機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型解決所需資源種類(lèi)和數(shù)量的預(yù)測(cè)問(wèn)題。本發(fā)明采用多層感知機(jī)模型，采用了更有效的模型訓(xùn)練和優(yōu)化方法，由于多層感知機(jī)模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)適用于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種接單等待時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品，該方法包括：在第一車(chē)輛駛?cè)肽繕?biāo)區(qū)域時(shí)，獲取所述目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的當(dāng)前空車(chē)數(shù)量和第一時(shí)間段內(nèi)已產(chǎn)生訂單數(shù)量，所述第一時(shí)間段為當(dāng)前時(shí)刻所在時(shí)間段，所述第一車(chē)輛為用...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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