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								      本發(fā)明屬于紡絲技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種判斷撥叉運(yùn)行狀況的方法，具體為：采集位于導(dǎo)絲鉤與撥叉成型板之間的單根紗線作n次往返運(yùn)動(dòng)的運(yùn)行軌跡圖像，并從中截取長(zhǎng)方形區(qū)域A，將長(zhǎng)方形區(qū)域A沿方向X等分為m個(gè)子區(qū)域，計(jì)算各子區(qū)域中運(yùn)行軌跡的像素?cái)?shù)量占比TDI...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的排水管道缺陷判定方法，包括：獲取排水管道內(nèi)的現(xiàn)場(chǎng)圖像；對(duì)現(xiàn)場(chǎng)圖像進(jìn)行預(yù)處理生成待判定圖像；加載排水管道缺陷判定模型，輸入待判定圖像，輸出缺陷對(duì)應(yīng)的信息；缺陷對(duì)應(yīng)的信息包括：缺陷類別、缺陷對(duì)應(yīng)掩膜；加載等級(jí)差別模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)匹配技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于BIM的鋼結(jié)構(gòu)構(gòu)件防碰撞檢測(cè)方法，該方法包括：獲取鋼結(jié)構(gòu)構(gòu)件的BIM模型與三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)模型；確定三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)模型內(nèi)各點(diǎn)云數(shù)據(jù)的曲率位置差，確定鋼結(jié)構(gòu)構(gòu)件點(diǎn)云模型；將BIM模型轉(zhuǎn)化為鋼結(jié)構(gòu)構(gòu)件B...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于無(wú)人機(jī)閘門(mén)維護(hù)調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于多傳感物理校正的無(wú)人機(jī)閘門(mén)維護(hù)調(diào)度方法及系統(tǒng)，將紋理、深度和厚度重投影到同一圖平面，將材質(zhì)編碼、含沙量均值及涂層厚度組成場(chǎng)景向量，將場(chǎng)景向量映射為殘差偏置并與初級(jí)特征相加形成含物理語(yǔ)義的融...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于改進(jìn)實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)模型的工業(yè)表面缺陷檢測(cè)方法，該方法在RT_DETR模型的特征提取模塊引入多注意力卷積空間聚合模塊，通過(guò)空間注意力機(jī)制，增強(qiáng)模型對(duì)工業(yè)表面缺陷區(qū)域的關(guān)注能力，抑制背景干擾，提升對(duì)缺陷的...
								
            
							
            
							
						
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								      一種印刷圖像匹配方法、裝置、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品，包括：獲取包括單模電子圖像的大版電子圖像；對(duì)單模電子圖像進(jìn)行分層，獲取整飾層電子圖像和基礎(chǔ)層電子圖像；基于基礎(chǔ)層圖像，以及單模電子圖像在大版電子圖像上的位置信息和形狀信息，生成基礎(chǔ)層印刷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的試卷智能批改方法及系統(tǒng)，屬于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：得到文本圖像質(zhì)量判定結(jié)果，若文本圖像質(zhì)量判定結(jié)果為合格，則將其存儲(chǔ)至合格圖像暫存區(qū)以等待執(zhí)行試卷智能批改，否則進(jìn)行文本圖像質(zhì)量初次校正，若初次校正判...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于RBF曲面的熱效應(yīng)和條帶噪聲的同步漸進(jìn)校正方法，該方法包括：獲取退化圖像；對(duì)退化圖像進(jìn)行灰度處理，得到灰度退化圖像；對(duì)灰度退化圖像進(jìn)行引導(dǎo)濾波處理，得到濾波后的熱輻射效應(yīng)估計(jì)圖像；根據(jù)熱輻射效應(yīng)估計(jì)圖像以及RBF核函數(shù)構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于細(xì)節(jié)敏感和噪聲抑制融合的圖像增強(qiáng)方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：輸入的無(wú)標(biāo)記顯微細(xì)胞圖像首先通過(guò)一個(gè)包含細(xì)節(jié)敏感增強(qiáng)、多尺度Haar小波下采樣模塊和損失函數(shù)約束的三分支網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理；該網(wǎng)絡(luò)提取多尺度梯度特征，并在...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種利用RGB數(shù)據(jù)提升TOF數(shù)據(jù)的方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，所述方法包括獲取同步拍攝的RGB數(shù)據(jù)和TOF數(shù)據(jù)；根據(jù)所述RGB數(shù)據(jù)估計(jì)偽深度圖，并利用所述TOF數(shù)據(jù)對(duì)所述偽深度圖進(jìn)行修正以得到修正深度圖；提取所述RGB數(shù)據(jù)的梯度圖，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及醫(yī)療器械以及穿刺技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種圖像融合方法、裝置和計(jì)算機(jī)設(shè)備。所述方法包括：獲取從目標(biāo)對(duì)象椎骨部位的超聲圖像中分割出的第一橫突圖像、從椎骨部位的醫(yī)學(xué)影像中分割出的第二橫突圖像；根據(jù)第一橫突圖像和第二橫突圖像中各橫突的三維坐...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種經(jīng)度跨越正負(fù)180度衛(wèi)星數(shù)據(jù)的幾何處理方法、裝置和設(shè)備，涉及衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該幾何處理方法包括：獲得衛(wèi)星數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的初始經(jīng)度范圍，在初始經(jīng)度范圍跨越正負(fù)180度的情況下，對(duì)初始經(jīng)度范圍進(jìn)行修正，得到修正經(jīng)度范圍；對(duì)修正經(jīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于可形變Top?k稀疏注意力的上采樣方法，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括獲取輸入圖像，提取輸入圖像的特征圖；對(duì)特征圖執(zhí)行自適應(yīng)形變鄰域預(yù)測(cè)，得到形變采樣坐標(biāo)；基于形變采樣坐標(biāo)執(zhí)行Top?k稀疏注意力計(jì)算，生成上...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供了一種交通違章處理方法、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：根據(jù)接收到的罰單生成請(qǐng)求，確定待處罰人員的處罰事項(xiàng)以及身份信息；獲取與身份信息對(duì)應(yīng)的交通行為記錄，交通行為記錄包括交通行為的違章記錄和抓拍記錄；根據(jù)違章記...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于異步多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的雙層非合作需求響應(yīng)方法，包括：S1、構(gòu)建雙層非合作博弈框架，包括：構(gòu)建公用事業(yè)公司與消費(fèi)者之間的雙層動(dòng)態(tài)博弈模型；S2、完成部分可觀測(cè)馬爾可夫博弈建模，將雙層非合作博弈轉(zhuǎn)化為部分可觀測(cè)馬爾可夫博弈；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的多模型評(píng)分融合方法，涉及計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在金融信貸風(fēng)控中的應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域。內(nèi)容包括：在模型糾偏階段，對(duì)各評(píng)分模型的評(píng)分進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；在約束條件解析階段，通過(guò)構(gòu)建并求解目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)得到最優(yōu)評(píng)分映射值；在動(dòng)態(tài)規(guī)劃尋優(yōu)階段，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于局域網(wǎng)和數(shù)據(jù)安全的辦公設(shè)備租賃管理方法及系統(tǒng)，包括響應(yīng)租賃終端的辦公設(shè)備租賃請(qǐng)求，獲取歷史租賃行為中的設(shè)備損耗率和網(wǎng)絡(luò)行為安全評(píng)分；當(dāng)二者同時(shí)滿足預(yù)設(shè)條件時(shí)，解析租賃請(qǐng)求中的目標(biāo)設(shè)備型號(hào)及所需數(shù)量；實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)目標(biāo)設(shè)備的局域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種結(jié)合用戶畫(huà)像的門(mén)店個(gè)性化推薦交互方法及系統(tǒng)，首先獲取用戶在門(mén)店內(nèi)的位置移動(dòng)信號(hào)、商品接觸信號(hào)及語(yǔ)音交互信號(hào)等交互信號(hào)序列，通過(guò)時(shí)空特征編碼器生成用戶意圖特征向量，再利用場(chǎng)景特征提取器獲取門(mén)店當(dāng)前的交互環(huán)境特征，接著通過(guò)推薦決策...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及中間號(hào)商戶信用評(píng)分方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)，對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。從預(yù)處理后的多模態(tài)數(shù)據(jù)中提取通信行為特征和交易行為特征，通過(guò)遞歸特征消除和主成分分析去除冗余特征。基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)架構(gòu)對(duì)多模態(tài)特征進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于車聯(lián)網(wǎng)的車輛運(yùn)輸里程結(jié)算系統(tǒng)，涉及車輛運(yùn)輸結(jié)算技術(shù)領(lǐng)域，包括行駛數(shù)據(jù)記錄模塊、行業(yè)數(shù)據(jù)分組模塊、費(fèi)用系數(shù)計(jì)算模塊以及運(yùn)輸里程結(jié)算模塊；所述行駛數(shù)據(jù)記錄模塊用于對(duì)車輛的行駛數(shù)據(jù)和載貨數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄；所述行業(yè)數(shù)據(jù)分組模塊用于劃分貨...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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