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								      本發(fā)明公開了一種面向分布式高維量子信息傳輸?shù)募晒鈱W(xué)芯片系統(tǒng)，包括：信道綜合收發(fā)模塊，根據(jù)輸入光束產(chǎn)生路徑糾纏的多個(gè)光子，并通過編碼壓縮和解碼解壓縮的方式輸出到用戶線性光學(xué)網(wǎng)絡(luò)，以及輸出到服務(wù)器線性光學(xué)網(wǎng)絡(luò)；服務(wù)器線性光學(xué)網(wǎng)絡(luò)，用于對輸入的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種多路徑儀表放大器，包括耦接電壓輸入端與電壓輸出端之間的低頻放大電路與高頻放大電路。高頻放大電路包括第一放大器、第二放大器、第一輸入電阻器、第一輸入電容器、第二輸入電阻器、第二輸入電容器、第一回授電容器與第二回授電容器。第一放大...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于無刷電機(jī)控制技術(shù)領(lǐng)域,提供一種智能無刷電機(jī)及其控制方法,所述方法應(yīng)用于一種智能無刷電機(jī)的控制系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)獲取模塊、模型構(gòu)建模塊、訓(xùn)練調(diào)優(yōu)模塊、模型驗(yàn)證模塊、參數(shù)設(shè)定模塊、運(yùn)行應(yīng)用模塊、無線通信模塊、無線通信模塊、存儲器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于電力復(fù)雜作業(yè)環(huán)境的電力數(shù)據(jù)采集分析方法及系統(tǒng)，涉及智能電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，包括通過第一網(wǎng)絡(luò)采集數(shù)據(jù)，通過第一算法進(jìn)行初步處理；通過第一方法進(jìn)行異常檢測，通過云端服務(wù)進(jìn)行深度分析；將云端分析結(jié)果通過控制信號反饋至邊緣側(cè)進(jìn)行協(xié)同優(yōu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N離網(wǎng)型風(fēng)光制氫合成氨系統(tǒng)的調(diào)度方法及相關(guān)裝置，涉及新能源發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取離網(wǎng)型風(fēng)光制氫合成氨系統(tǒng)所需達(dá)到的合成氨設(shè)計(jì)產(chǎn)能；根據(jù)合成氨設(shè)計(jì)產(chǎn)能，確定離網(wǎng)型風(fēng)光制氫合成氨系統(tǒng)中風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)的發(fā)電量和輸出功率，輸出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)自動化技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種多功能環(huán)網(wǎng)柜自動化控制方法及系統(tǒng)。所述方法包括實(shí)時(shí)獲取環(huán)網(wǎng)柜的電壓、電流及溫度參數(shù)，基于聚類算法并結(jié)合歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)對負(fù)載特性進(jìn)行分析，生成包含負(fù)載類型、季節(jié)性趨勢及負(fù)荷分布熱力圖的分類結(jié)果；并基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于因果推斷的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法、裝置、存儲介質(zhì)及設(shè)備，方法包括：獲取并預(yù)處理已有實(shí)際病例的原始醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，得到待增強(qiáng)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)；根據(jù)待增強(qiáng)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，構(gòu)建因果圖；其中，因果圖用于表征疾病、癥狀以及治療方案之間的因果關(guān)系；對待增強(qiáng)醫(yī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種患者診斷方案推薦模型的訓(xùn)練方法及相關(guān)設(shè)備，可以訓(xùn)練出高精度的患者診斷方案推薦模型。該方法包括：獲取與腦卒中診療所對應(yīng)的不同類型的數(shù)據(jù)源；對目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以提取目標(biāo)數(shù)據(jù)中的時(shí)間戳以及空間信息；基于時(shí)間戳對目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行重采...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種藥品調(diào)配、核對與追溯方法及一體化轉(zhuǎn)運(yùn)設(shè)備，所述藥品調(diào)配、核對與追溯方法包括：智能顯示屏接收待核對藥品列表；在一體化轉(zhuǎn)運(yùn)設(shè)備按照待核對藥品列表移動到多個(gè)目標(biāo)藥品對應(yīng)的貨架處，將每一目標(biāo)藥品從對應(yīng)貨架上取出并放入儲物結(jié)構(gòu)中后，識...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于骨骼序列的人體動作識別方法和系統(tǒng)，方法包括：獲取人體動作數(shù)據(jù)集，并基于數(shù)據(jù)集構(gòu)建骨骼圖；基于時(shí)空圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和對比學(xué)習(xí)對CTR?GCN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn),構(gòu)建初步識別模型；所述改進(jìn)包括在主干網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行骨骼點(diǎn)的絕對位置編碼和相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的成串果實(shí)識采摘方法，包括以下步驟：使用RGB?D相機(jī)獲取待采摘成串果實(shí)的彩色圖和深度圖；基于深度學(xué)習(xí)算法識別出彩色圖中的果實(shí)、果梗與主莖三類目標(biāo)；根據(jù)果實(shí)與果梗、果梗與主莖的連通關(guān)系篩選出可采摘對象；利用形態(tài)學(xué)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了一種人工智能生成內(nèi)容圖像檢測的方法、裝置和設(shè)備。本發(fā)明實(shí)施例中，通過獲取待檢測圖像和問題信息；將所述待檢測圖像和問題信息輸入到目標(biāo)多模態(tài)大模型，輸出預(yù)測結(jié)果，其中，所述目標(biāo)多模態(tài)大模型是通過思維鏈數(shù)據(jù)集對初始多模態(tài)大模型進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供一種腦膠質(zhì)瘤的分類方法及相關(guān)裝置，所述方法包括：獲取參考光譜庫數(shù)據(jù)和疑似腦膠質(zhì)瘤患者的原始MRS信號數(shù)據(jù)；對所述原始MRS信號數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到預(yù)處理的MRS信號數(shù)據(jù)；根據(jù)所述參考光譜庫數(shù)據(jù)，對所...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供一種圖像生成方法、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。在該方法中，用戶上傳目標(biāo)對象的目標(biāo)三維模型后，即可自動進(jìn)行模型檢索以確定與目標(biāo)三維模型相似的參考三維模型，并在目標(biāo)三維模型的基礎(chǔ)上結(jié)合參考三維模型所關(guān)聯(lián)的三維場景，更加準(zhǔn)確地生成包...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種多源異構(gòu)數(shù)據(jù)跨模態(tài)融合的小行星星體環(huán)境重構(gòu)方法，利用觀測機(jī)器人荷載的視覺相機(jī)、ToF相機(jī)、激光雷達(dá)實(shí)時(shí)獲取在目標(biāo)空間從不同距離、角度、尺度下的視覺序列圖像、序列RGB?D圖像、雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)；將視覺相機(jī)拍攝的視覺序列圖像進(jìn)行初...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于全景相機(jī)拍攝識別圓陣的方法，包括以下步驟：讀取全景相機(jī)拍攝的原始圖像；將原始圖像按行列四等分得到四張子圖像，采用并行處理方式對每張子圖像進(jìn)行圖像處理；對每個(gè)并行處理后的子圖像應(yīng)用自適應(yīng)閾值函數(shù)，得到二值化圖像；獲取二值化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于機(jī)動目標(biāo)跟蹤技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種面向道路交通場景的機(jī)動目標(biāo)跟蹤方法。具體過程為：網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建過程；包括設(shè)置道路信息提取模塊CNN、道路記憶生成模塊CAN以及門控單元ENN，用于輸出估計(jì)誤差項(xiàng)
							  2025-10-04
							
            
						
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								      本發(fā)明提供一種超聲圖像肝腎比的計(jì)算方法和裝置，涉及超聲圖像分析技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：獲取目標(biāo)超聲圖像，通過預(yù)先構(gòu)建的級聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架對所述目標(biāo)超聲圖像中的肝臟區(qū)域和腎臟區(qū)域進(jìn)行識別與分割，得到目標(biāo)肝掩膜和目標(biāo)腎掩膜；基于預(yù)定義的感興趣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電池CT圖像缺陷檢測方法，涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，該發(fā)明采用的小波變換去噪技術(shù)，能夠在去除噪聲的同時(shí)，保留關(guān)鍵的邊緣信息，從而提高微小缺陷的檢測精度。多層次小波分解不僅有效區(qū)分噪聲與有用信息，還能保留卷芯內(nèi)部的細(xì)微結(jié)構(gòu)，提升了...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于加權(quán)Toeplitz矩陣重構(gòu)的單快拍DOA估計(jì)方法。其技術(shù)包括改進(jìn)Toeplitz化協(xié)方差矩陣的秩恢復(fù)技術(shù)、DOA估計(jì)技術(shù)。針對超分辨DOA估計(jì)算法在單快拍、低信噪比條件下失效的問題，本發(fā)明對常規(guī)Toeplitz矩陣重構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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