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								      本申請?zhí)峁┮环N新生兒急救信息管理方法，包括：針對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)塊與擴展區(qū)塊的邊界圖案，標記區(qū)塊分界，得到帶圖案標記的二維碼圖像；對帶圖案標記的二維碼圖像，采用AES?256算法分別加密核心區(qū)塊和擴展區(qū)塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計算生物學計算領域，具體為一種基于本征學習的結(jié)直腸癌代謝信息共性分析方法。本發(fā)明方法包括：首先，訓練深度學習模型，從結(jié)直腸癌的高分辨率腫瘤空間代謝組學數(shù)據(jù)集中識別結(jié)直腸癌的本征代謝物；其次，引入分布選擇機制和本征學習方法，高效篩選...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于訓練管理技術領域，公開了本發(fā)明提供一種基于視覺分析的武術器械對抗訓練分析管理系統(tǒng)，通過動作捕捉模塊對武術器械對抗訓練過程進行實時監(jiān)測，獲取全面、準確的訓練數(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)明公開了一種融合動態(tài)光譜優(yōu)化與多尺度特征強化的農(nóng)作物遙感分類方法。該方法包括對多光譜圖像進行預處理，自動選擇有效波段組合并生成特化植被指數(shù)，將植被指數(shù)與光學圖像融合生成融合光譜圖，通過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)明公開了一種基于預測點云2D高斯的圖像渲染方法：步驟1，將圖像的點云數(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云中的所有點歸一化，并為每個歸一化的點初始化一個二維高斯分布；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)明公開了一種基于點云的行李高度計算方法、裝置及設備，包括：通過3D相機獲取當前場景的場景圖像以及對應所述場景圖像的深度圖像，生成點云數(shù)據(jù)；對所述場景圖像進行目標行李檢測，得到對應目標行李的至少一個行李區(qū)域；對每一行李區(qū)域的行李上表面進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供大規(guī)模數(shù)據(jù)先驗引導光場圖像細粒度視差估計方法及裝置，涉及計算機視覺技術領域。所述方法包括：確定光場圖像；將所述光場圖像輸入初步視差估計模型，得到所述初步視差估計模型輸出的初步視差估計結(jié)果；將所述光場圖像輸入視覺深度模型，得到所述視...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于分級標定圖案的多通道圖像對齊方法，該方法在測量治具上設置了一級與二級標定物，其中，一級標定物為預設高精度光刻標定板上的點狀圖案，二級標定物為材質(zhì)與被測物做相近匹配的預設低精度的標定體。通過預掃描的方式可同時掃到一級和二級...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于Mamba?YOLO的半導體激光器芯片損傷檢測方法及系統(tǒng)，包括：收集半導體激光器芯片損傷圖像構(gòu)建訓練數(shù)據(jù)集；基于Mamba神經(jīng)網(wǎng)絡和YOLOv8模型構(gòu)建損傷檢測模型，并對YOLOv8模型結(jié)構(gòu)進行改進，更有效地融合不同尺度的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種水下圖像增強方法及計算機設備，其中方法主要是通過先對水下原始圖像采用自適應色彩補償算法校正色彩，再利用Multiply Contour Bougie(MCB)形態(tài)學細節(jié)增強算法增強細節(jié)，接著運用自適應伽瑪校正方法實現(xiàn)全局增強...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種圖像處理方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取多張連續(xù)幀圖像，多張連續(xù)幀圖像分別對應不同的曝光狀態(tài)，曝光狀態(tài)包括過曝狀態(tài)、欠曝狀態(tài)和正常狀態(tài)，對多張連續(xù)幀圖像進行鏡像拓邊處理和配準處理，得到多張原始圖像，確定多張原...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于數(shù)據(jù)處理技術領域，提供了一種訂單預測方法、訂單預測裝置、電子設備及程序產(chǎn)品，該方法包括：確定待測時間段所屬的日期類型，所述日期類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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								      本說明書實施例公開了一種混合場景下無人車的物流任務管控方法、設備及介質(zhì)，涉及智慧物流技術領域，用于解決現(xiàn)有無人車物流管控不合理的問題。方法包括：基于預置設備對當前物流空間進行掃描建模，分別獲得當前物流空間所對應的靜態(tài)層模型與動態(tài)層模型；對齊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供一種污水處理系統(tǒng)、方法及介質(zhì)，屬于污水處理技術領域。所述系統(tǒng)包括：調(diào)度模塊，被配置為根據(jù)污水處理點的污水處理運行數(shù)據(jù)預測未來污水量，并基于所預測的未來污水量生成調(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)應急事件所需人員、車輛、物資裝備的的資源屬性量化分析，并結(jié)合應急事件本身的特征因素，應用多層感知機網(wǎng)絡模型解決所需資源種類和數(shù)量的預測問題。本發(fā)明采用多層感知機模型，采用了更有效的模型訓練和優(yōu)化方法，由于多層感知機模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于數(shù)據(jù)處理技術領域，提供了一種接單等待時長預測方法、裝置、電子設備及程序產(chǎn)品，該方法包括：在第一車輛駛?cè)肽繕藚^(qū)域時，獲取所述目標區(qū)域內(nèi)的當前空車數(shù)量和第一時間段內(nèi)已產(chǎn)生訂單數(shù)量，所述第一時間段為當前時刻所在時間段，所述第一車輛為用...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種車輛出行的智能預約方法、系統(tǒng)、設備及存儲介質(zhì)。所述方法包括：用戶客戶端接收駕駛用戶輸入的出行計劃語句，并將識別到的出行需求發(fā)送給車聯(lián)網(wǎng)平臺；車聯(lián)網(wǎng)平臺從目標車輛獲取車輛狀態(tài)，并結(jié)合出行需求輸入至指令預測模型，預測得到包含多個...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種迭代生成式多模態(tài)思維鏈推理方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，涉及人工智能技術領域，方法包括：獲取初始輸入數(shù)據(jù)，并通過多模態(tài)大語言模型對初始輸入數(shù)據(jù)進行推理，得到文本推理結(jié)果和中間推理提示；利用多模態(tài)大語言模型對文本推理結(jié)果和中間...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實施例公開了一種動態(tài)融合的多模態(tài)知識圖譜表示學習方法。該方法的一具體實施方式包括：通過圖注意力網(wǎng)絡層，分別提取特征交互圖中文本特征向量的文本注意力系數(shù)與圖像注意力系數(shù)集；將特征交互圖、文本注意力系數(shù)與圖像注意力系數(shù)集輸入至相關聯(lián)的門...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于挖掘機關節(jié)摩擦力矩的動力學參數(shù)分級標定方法，涉及工程機械領域，基于挖掘機模型，建立動臂、斗桿、鏟斗關節(jié)角度與驅(qū)動力臂長度關系方程和各關節(jié)驅(qū)動力矩方程，通過挖掘機動力學方程得到各關節(jié)摩擦力矩，并擬合得到各關節(jié)的摩擦力矩曲線；...
								
            
							
            
							
						
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