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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明公開了一種電動汽車聚合的能源系統(tǒng)三層定價方法，包括如下步驟：首先，建立能源系統(tǒng)三層定價模型，包括微網(wǎng)運(yùn)營商優(yōu)化模型、電動汽車充電站優(yōu)化模型和電動汽車集群優(yōu)化模型；然后，設(shè)置演化懲罰項至電動汽車充電站目標(biāo)函數(shù)和微網(wǎng)運(yùn)營商目標(biāo)函數(shù)；最后，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N圖像緩存方法、電路和計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，涉及數(shù)字圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：提供n個行緩存，每一個行緩存中能存入的像素個數(shù)為m，將當(dāng)前畫面的原始圖像中每一行的像素存入對應(yīng)行緩存；根據(jù)當(dāng)前處理像素的行索引值i(0≤i＜n)和列索...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于夜間弱紋理場景下紅外圖像匹配的濾波方法，包括：基于紅外圖像利用尺度構(gòu)造徑向濾波器，并利用角度構(gòu)造角分量濾波器；利用徑向濾波器、角分量濾波器計算紅外圖像的能量；利用紅外圖像的能量，計算包含相位信息的實(shí)部能量以及包含幅值信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種混合網(wǎng)絡(luò)模型的顯示屏缺陷圖像合成方法，應(yīng)用于機(jī)器視覺技術(shù)領(lǐng)域，針對現(xiàn)有技術(shù)對顯示屏缺陷的檢測依賴大量缺陷樣本，難以適用于工業(yè)缺陷品的場景；本發(fā)明首先對顯示屏缺陷圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；然后采用無監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行正樣本訓(xùn)練學(xué)習(xí)；接著...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開一種鋼材缺陷檢測方法、裝置和可讀存儲介質(zhì)，涉及鋼材加工技術(shù)領(lǐng)域。鋼材缺陷檢測方法包括：在鋼材的加工過程中，獲取所述鋼材的生產(chǎn)數(shù)據(jù)集合；根據(jù)所述生產(chǎn)數(shù)據(jù)集合，構(gòu)建所述鋼材對應(yīng)的知識圖譜；基于所述知識圖譜，確定所述鋼材的檢測模型；通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例涉及車輛技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種PAG的渲染方法、裝置、設(shè)備、及存儲介質(zhì)，該方法包括：確定Unity中待渲染PAG文件對應(yīng)的紋理對象和紋理對象對應(yīng)的紋理指針；通過Java層基于待渲染PAG文件的地址和待渲染PAG文件中待播放幀的位置...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種動畫播放方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。所述方法包括：確定目標(biāo)物件的驅(qū)動模式；所述驅(qū)動模式至少包括基于動畫曲線資源的驅(qū)動模式，所述動畫曲線資源包括原始動畫片段和動畫曲線數(shù)據(jù)，所述動畫曲線數(shù)據(jù)通過物理引擎的實(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了人工智能技術(shù)領(lǐng)域的一種基于LLM的三維數(shù)字人表情生成方法及系統(tǒng)，方法包括：步驟S1、創(chuàng)建大量的表情動畫并存儲至表情庫；步驟S2、創(chuàng)建大語言模型，設(shè)定大語言模型的損失函數(shù)；步驟S3、獲取大量的三維數(shù)字人的歷史交互文本構(gòu)建數(shù)據(jù)集，通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于數(shù)字孿生城市的3D建模方法，屬于三維城市建模技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過多源語義數(shù)據(jù)融合采集手段，為各類數(shù)據(jù)附加時空語義標(biāo)簽，解決了多源數(shù)據(jù)異構(gòu)性問題，實(shí)現(xiàn)了不同類型數(shù)據(jù)的語義統(tǒng)一與高效融合；借助分層級動態(tài)建模手段，基于幾何、功...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N邊界融合方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及計算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取待拼接的第一模型分塊和第二模型分塊的第一重疊區(qū)域；在所述第一重疊區(qū)域中，獲取所述第一模型分塊的至少一個第一特征點(diǎn)和所述第二模型分塊的至少一個...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于小目標(biāo)無人機(jī)檢測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種解耦時空特征融合的小目標(biāo)無人機(jī)檢測方法及系統(tǒng)。針對現(xiàn)有技術(shù)在遠(yuǎn)距離、小尺寸無人機(jī)目標(biāo)檢測中存在的漏檢和誤檢問題，本發(fā)明提出的系統(tǒng)包括：采用差異化分辨率預(yù)處理模塊，將輸入視頻流分解為高清分辨率關(guān)鍵...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于GLA?ViT對胸部X光影像進(jìn)行肺炎分類方法，首先獲取肺炎X光影像；將肺炎X光影像輸入至圖像塊嵌入，將肺炎X光影像劃分為16×16圖像塊并轉(zhuǎn)化為序列特征；將序列特征輸入GLAE模塊進(jìn)行局部和全局特征提取，先提取全局特征，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N數(shù)智人穿模識別方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：對數(shù)智人的各個素材模型的第一紋理圖進(jìn)行純色填充，獲得與各個所述素材模型對應(yīng)的純色紋理圖；其中，各個所述純色紋理圖的填充顏色不同；將所述數(shù)智人...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于無人機(jī)測繪山區(qū)植被識別標(biāo)記方法，涉及植被監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域；包括數(shù)據(jù)采集與無人機(jī)飛行；數(shù)據(jù)預(yù)處理；植被識別分類；植被健康評估；標(biāo)記與結(jié)果輸出；結(jié)合無人機(jī)遙感技術(shù)，可以高效地獲取大范圍、高分辨率的圖像數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)快速、實(shí)時的植被識別...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于孿生網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的機(jī)載高光譜影像質(zhì)量評價方法及系統(tǒng)，包括：S1、獲取機(jī)載高光譜影像；S2、對高光譜影像進(jìn)行預(yù)處理；S3、從預(yù)處理后的高光譜影像中選定樣本組集，選取樣本組集的平均值作為標(biāo)準(zhǔn)組，提取每個樣本組的光譜指標(biāo)特征向量和輻射...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機(jī)視覺和目標(biāo)檢測領(lǐng)域，特別是基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旋轉(zhuǎn)小目標(biāo)檢測領(lǐng)域，具體是對YOLOv8模型進(jìn)行改進(jìn)，通過引入Haar小波變換下采樣模塊HWD、小波變換特征增強(qiáng)模塊WTFEM和基于最小點(diǎn)距離的邊界框回歸損失函數(shù)MPDIoU，以提...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖像搜索引擎的衛(wèi)星影像質(zhì)量評價方法及系統(tǒng)，方法包括：采用機(jī)載影像構(gòu)建不同地類的參考圖像數(shù)據(jù)庫；構(gòu)建CLIP模型，并采用參考圖像數(shù)據(jù)庫對CLIP模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練；對按照地類采集到的衛(wèi)星影像進(jìn)行圖像預(yù)處理，并分別創(chuàng)建得到對應(yīng)地...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于無人機(jī)群的交通隧道預(yù)防性監(jiān)測與風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，涉及交通隧道安全監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，包括：在隧道內(nèi)表面布設(shè)基準(zhǔn)標(biāo)記點(diǎn)作為監(jiān)測節(jié)點(diǎn)，利用無人機(jī)群采集各節(jié)點(diǎn)的裂縫寬度、表面溫度和形變量，結(jié)合空間坐標(biāo)和時間戳構(gòu)建多維特征向量并計算時空加權(quán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了書法機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域的一種基于Transfomer的書法機(jī)器人控制方法及系統(tǒng)，方法包括：步驟S1、采集大量的歷史書法圖像構(gòu)建數(shù)據(jù)集；步驟S2、基于輸入層、雙路編碼器、解碼器以及輸出層創(chuàng)建字體圖像生成模型，設(shè)定字體圖像生成模型的損失...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于無人機(jī)采集多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的人體行為識別方法，包括如下步驟：將關(guān)節(jié)Tokens與同幀的使用空間Transformer完成特征提取后的空間CLS Tokens拼接，得到特征融合模塊；基于人體解剖學(xué)結(jié)構(gòu)對關(guān)節(jié)點(diǎn)序列進(jìn)行結(jié)構(gòu)編碼...
								
            
							
            
							
						
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