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								      本發(fā)明涉及驗(yàn)光報(bào)告解讀技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種自動(dòng)掃描解讀驗(yàn)光報(bào)告的方法，包括以下步驟：對(duì)輸入的驗(yàn)光報(bào)告圖像進(jìn)行去噪和增強(qiáng)處理，以提高后續(xù)文字識(shí)別的清晰度，將圖像轉(zhuǎn)換為黑白二值圖，突出文字區(qū)域以便精準(zhǔn)提取文本信息。本發(fā)明結(jié)合深度學(xué)習(xí)的OCR精準(zhǔn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種事件相機(jī)輔助的多模態(tài)車載三維占用預(yù)測(cè)方法，包括：獲取連續(xù)采集的激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)、圖像、事件及IMU測(cè)量數(shù)據(jù)，對(duì)各類數(shù)據(jù)進(jìn)行空間維度及時(shí)間維度的同步，并基于同步后的激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)及IMU測(cè)量數(shù)據(jù)，得到稠密點(diǎn)云數(shù)據(jù)；對(duì)稠密點(diǎn)云...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于深度學(xué)習(xí)的乳腺癌病理圖像預(yù)篩選方法，屬于圖像處理及篩選方法領(lǐng)域。現(xiàn)有的圖像特征提取過程中存在的遷移學(xué)習(xí)的源數(shù)據(jù)集與目標(biāo)數(shù)據(jù)集相似性較小，且缺乏對(duì)將局部特征和全局特征進(jìn)行融合的處理方法的問題。一種基于深度學(xué)習(xí)的乳腺癌病理圖像預(yù)篩選方法...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種基于自監(jiān)督學(xué)習(xí)的病理圖像特征建模方法及分析方法，該建模方法包括：將病理圖像裁剪為多個(gè)Patch，特征提取獲得歸一化的Patch特征，無(wú)監(jiān)督聚類處理生成聚類結(jié)果，構(gòu)建用于Patch特征提取的深度學(xué)習(xí)模型，提取每個(gè)病理樣本的Pat...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于上下文注意力機(jī)制的腦瘤圖像分割系統(tǒng)，包括依次連接的特征提取子系統(tǒng)、特征融合子系統(tǒng)及分割頭子系統(tǒng)；特征提取子系統(tǒng)其包括依次連接的卷積基礎(chǔ)組件、多個(gè)串聯(lián)的增強(qiáng)卷積組件、批歸一化層及激活函數(shù)層；從多個(gè)串聯(lián)的增強(qiáng)卷積組件中輸出不...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及工程制圖輔助技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種管徑標(biāo)注方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，用于優(yōu)化管徑標(biāo)注布局，提升管徑標(biāo)注的可讀性。管徑標(biāo)注方法包括：獲取管道系統(tǒng)數(shù)據(jù)；根據(jù)所述管道系統(tǒng)數(shù)據(jù)中各管件對(duì)應(yīng)的連接件信息，將管件兩側(cè)管徑相同的原始管道合并，得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及影視制作技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種結(jié)合物理引擎的影視動(dòng)畫角色動(dòng)作生成方法及系統(tǒng)，首先獲取包含多個(gè)連續(xù)動(dòng)作幀的目標(biāo)角色初始動(dòng)作序列，再調(diào)用物理引擎對(duì)其進(jìn)行物理模擬處理，得到初始物理數(shù)據(jù)，接著基于預(yù)設(shè)運(yùn)動(dòng)約束條件對(duì)初始物理數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整，生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種圖片校對(duì)的方法和裝置，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：對(duì)原始圖片進(jìn)行降維處理，得到各個(gè)像素點(diǎn)分別對(duì)應(yīng)的像素值；原始圖片包含至少一種物品和至少一個(gè)標(biāo)題；根據(jù)各個(gè)像素點(diǎn)分別對(duì)應(yīng)的像素值對(duì)原始圖片進(jìn)行裁剪，得到多個(gè)子圖片；對(duì)多個(gè)子...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種圖紙分割方法及其相關(guān)裝置，包括：獲取目標(biāo)圖紙，并根據(jù)目標(biāo)圖紙的圖形元素，確定目標(biāo)圖紙的待分割區(qū)域；根據(jù)矩形圖框的圖框方向，確定矩形圖框在待分割區(qū)域的第一排列方向和第二排列方向；根據(jù)待分割區(qū)域在第一排列方向上的長(zhǎng)度，確定矩形圖框...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于機(jī)器視覺與螺栓松動(dòng)角度監(jiān)測(cè)、運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于深度學(xué)習(xí)和泰勒展開的螺栓松動(dòng)角度監(jiān)測(cè)方法與系統(tǒng)。本發(fā)明使用深度學(xué)習(xí)的方法對(duì)螺栓和螺栓角點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別，識(shí)別完成后通過一個(gè)基于泰勒展開數(shù)學(xué)模型的松動(dòng)角度計(jì)算方法來(lái)對(duì)螺栓松動(dòng)角度進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于熱像圖的設(shè)備故障檢測(cè)方法及相關(guān)裝置，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：基于高低頻圖像分割對(duì)電子設(shè)備的熱像圖數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理；對(duì)增強(qiáng)熱像圖數(shù)據(jù)進(jìn)行溫度修正；基于溫度修正后的增強(qiáng)熱像圖數(shù)據(jù)對(duì)電子設(shè)備中的電路板進(jìn)行發(fā)熱強(qiáng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種CT單幀多幀超分融合圖像增強(qiáng)方法，包括如下步驟：S1：建立投影張數(shù)?圖像效果模型；S2：建立噪聲聯(lián)合投影張數(shù)?圖像效果模型；S3：基于構(gòu)建的投影張數(shù)?圖像效果模型、噪聲聯(lián)合投影張數(shù)?圖像效果模型對(duì)CT圖像集進(jìn)行退化，得到退化后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種科研經(jīng)費(fèi)管理監(jiān)控方法與系統(tǒng)，方法包括以下步驟：收集用戶需求，并根據(jù)用戶需求設(shè)計(jì)微服務(wù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)庫(kù)、技術(shù)棧以及預(yù)算控制算法和預(yù)算監(jiān)控算法框架；利用所述預(yù)算控制算法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)匹配預(yù)算模板，自動(dòng)計(jì)算預(yù)算使用情況和預(yù)測(cè)未來(lái)預(yù)算消耗趨勢(shì)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了反洗錢智能識(shí)別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括：獲取標(biāo)注日期前一段時(shí)間內(nèi)的商戶收單流水，按交易日期對(duì)每個(gè)商戶的商戶收單流水進(jìn)行分組，以得到分組結(jié)果；對(duì)分組結(jié)果內(nèi)的商戶收單流水采用不同的編碼策略進(jìn)行多類型字段編碼，以得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種軌道交通票務(wù)管理方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)，屬于票務(wù)管理技術(shù)領(lǐng)域，所述軌道交通票務(wù)管理方法包括以下步驟：基于BlockDAG和加密算法構(gòu)建數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存機(jī)制；基于BlockDAG和智能合約構(gòu)建結(jié)算機(jī)制；在發(fā)生票務(wù)交易時(shí)，基于所述儲(chǔ)存機(jī)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的多AGV協(xié)同調(diào)度系統(tǒng)、方法及電子設(shè)備，所述方法包括以下步驟：S1：貨艙向多AGV協(xié)同調(diào)度物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)模塊申請(qǐng)搬移并提供當(dāng)前位置、目的地貨架位置信息、貨艙尺寸、貨艙重量以及時(shí)間要求，然后構(gòu)建倉(cāng)儲(chǔ)點(diǎn)位坐標(biāo)體系，以倉(cāng)儲(chǔ)平面上要素...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI輔助的供應(yīng)鏈韌性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法及系統(tǒng)，包括：首先構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)；其次獲取各實(shí)體的實(shí)體特征拓?fù)浼案黠L(fēng)險(xiǎn)事件的風(fēng)險(xiǎn)屬性拓?fù)洌蛔詈蠡谌愅負(fù)溆?xùn)練韌性評(píng)估模型，輸出供應(yīng)鏈實(shí)體針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)事件的抗風(fēng)險(xiǎn)韌性系數(shù)。如此設(shè)計(jì)，通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種結(jié)合電網(wǎng)自適應(yīng)調(diào)控的儲(chǔ)能配置優(yōu)化方法及系統(tǒng)，具體涉及儲(chǔ)能配置優(yōu)化領(lǐng)域，包括基于儲(chǔ)能節(jié)點(diǎn)的認(rèn)證行為生成認(rèn)證行為快照，所述認(rèn)證行為快照包括認(rèn)證發(fā)起者標(biāo)識(shí)、目標(biāo)身份標(biāo)識(shí)、角色切換標(biāo)志、認(rèn)證時(shí)間戳和認(rèn)證類型標(biāo)簽；根據(jù)所述認(rèn)證行為快照...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于人工智能的大宗散貨智慧物流調(diào)度方法及系統(tǒng)，包括：首先獲取大宗散貨運(yùn)輸任務(wù)并通過任務(wù)特征抽取網(wǎng)絡(luò)提取待調(diào)度任務(wù)特征；獲取待選運(yùn)力的運(yùn)力屬性數(shù)據(jù)并通過運(yùn)力特征抽取網(wǎng)絡(luò)生成待選運(yùn)力特征；篩選調(diào)度優(yōu)先級(jí)系數(shù)高于基準(zhǔn)值的優(yōu)選運(yùn)力，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種可調(diào)耦合器、可調(diào)耦合器電路、量子芯片以及量子計(jì)算機(jī)，可調(diào)耦合器包括與第一量子比特連接第一連接器；與第二量子比特連接第二連接器，作為可調(diào)耦合器的第一電容板的第三連接器，作為可調(diào)耦合器的第二電容板的第四連接器，第一電容板與第一連...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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