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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)分析的證據(jù)污染鏈溯源系統(tǒng)及方法，涉及循證醫(yī)學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，該系統(tǒng)包括證據(jù)預(yù)處理與質(zhì)量分級、問題試驗(yàn)識(shí)別、污染鏈追蹤與定位、證據(jù)修正與再分析、臨床指南更新及長效管理與監(jiān)測模塊；通過對原始研究進(jìn)行質(zhì)量分級，識(shí)別問題試驗(yàn)并構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能制造技術(shù)領(lǐng)域，具體為多參數(shù)融合的智能化球墨鑄鐵凝固效果評價(jià)方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：獲取結(jié)晶界面與冷卻路徑，識(shí)別晶粒偏移趨勢，跟蹤雜質(zhì)偏移軌跡，判斷晶粒錯(cuò)位邊界，分析孔隙延展方向，識(shí)別結(jié)構(gòu)路徑交接關(guān)系，得到凝固過程結(jié)構(gòu)干擾趨勢...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種微生物檢測用廢液成分智能解析處理系統(tǒng)及方法，涉及廢液成分解析處理的技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取待處理廢液的基本屬性數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)設(shè)定廢液屬性指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)；設(shè)定并執(zhí)行階段式解析流程，得到初步解析判定結(jié)果；判斷是否滿足設(shè)定的關(guān)鍵指標(biāo)條...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖論與量子化學(xué)的生物質(zhì)熱解反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法，通過分析生物質(zhì)起始反應(yīng)物分子結(jié)構(gòu)并抽象為有向圖分子模型，經(jīng)分子力學(xué)優(yōu)化后標(biāo)記潛在轉(zhuǎn)化路徑，利用原子編號(hào)規(guī)則和哈希算法生成唯一標(biāo)識(shí)，提取官能團(tuán)封裝為子圖模塊，結(jié)合量子化學(xué)計(jì)算獲取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI的人類生殖細(xì)胞發(fā)育及培養(yǎng)體系評估方法，包括：步驟1、構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化參考圖譜，步驟2、建立生殖細(xì)胞發(fā)育階段預(yù)測模型，包括基于遷移學(xué)習(xí)的單細(xì)胞注釋變分推斷預(yù)測模塊，單細(xì)胞注釋變分推斷結(jié)合k近鄰的聯(lián)合預(yù)測模塊和特征選擇優(yōu)化的細(xì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種驅(qū)動(dòng)電路，驅(qū)動(dòng)電路用于驅(qū)動(dòng)顯示面板，驅(qū)動(dòng)電路包括漏電流產(chǎn)生模塊和柵極低電壓輸出模塊，漏電流產(chǎn)生模塊與顯示面板內(nèi)的任意一條數(shù)據(jù)線連接，產(chǎn)生漏電流并輸出至連接的數(shù)據(jù)線上；柵極低電壓輸出模塊與漏電流產(chǎn)生模塊連接；柵極低電壓輸出模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種向礦物質(zhì)開采管內(nèi)回填灌漿的可視化模擬裝置及方法，本發(fā)明涉及模擬灌漿的技術(shù)領(lǐng)域，它包括試驗(yàn)臺(tái)、透明內(nèi)筒體和透明外筒體，試驗(yàn)臺(tái)的頂表面上經(jīng)第一銷軸鉸接有透明外筒體，試驗(yàn)臺(tái)的底表面上固設(shè)有角度調(diào)節(jié)油缸，角度調(diào)節(jié)油缸的活塞桿向上貫穿...
								
            
							
            
							
						
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								      火源探測裝置及方法，屬于地面巡查光電技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及對無人值守或者是少人值守的易燃環(huán)境進(jìn)行自動(dòng)巡查（即火源探測）；解決了現(xiàn)有技術(shù)所存在的"成本?精度悖論"、對伺服轉(zhuǎn)臺(tái)的載重要求高、環(huán)境適應(yīng)性差以及準(zhǔn)確性低的問題；所述裝置包括：伺服轉(zhuǎn)臺(tái)、光...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，公開了一種基于大數(shù)據(jù)的安防監(jiān)控方法、設(shè)備及系統(tǒng)，通過信息采集模塊獲取人員生物特征及設(shè)備信息；智能安防模塊進(jìn)行身份驗(yàn)證，區(qū)分固定人員與臨時(shí)人員；對固定人員發(fā)放永久通行令牌，對臨時(shí)人員執(zhí)行授權(quán)等待機(jī)制；通過定位模塊實(shí)時(shí)監(jiān)控...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及模式識(shí)別領(lǐng)域，具體為一種人員異常數(shù)據(jù)預(yù)警方法及系統(tǒng)，通過多個(gè)傳感器采集人員行為數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理，其中數(shù)據(jù)增強(qiáng)步驟利用反向生成網(wǎng)絡(luò)生成偽異常行為樣本；根據(jù)處理后的數(shù)據(jù)構(gòu)建時(shí)空圖結(jié)構(gòu)，并采用全局時(shí)空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)針對時(shí)空圖結(jié)構(gòu)進(jìn)行訓(xùn)練，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及字符圖像識(shí)別處理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了基于筆畫比對的OCR識(shí)別結(jié)果優(yōu)化候選字符推薦方法，通過建立筆畫差異評分機(jī)制，可對OCR識(shí)別結(jié)果在筆畫結(jié)構(gòu)層級上進(jìn)行差異分析，判斷其是否與標(biāo)準(zhǔn)字符結(jié)構(gòu)匹配，從而識(shí)別出疑似誤識(shí)字符并標(biāo)注結(jié)構(gòu)異常，為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于機(jī)器視覺的護(hù)目鏡缺陷自動(dòng)化識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及機(jī)器視覺技術(shù)領(lǐng)域，包括：基于護(hù)目鏡圖片獲取護(hù)目鏡的表面缺陷數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)缺陷數(shù)據(jù)和光學(xué)缺陷數(shù)據(jù)，基于表面缺陷數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)缺陷數(shù)據(jù)和光學(xué)缺陷數(shù)據(jù)分析護(hù)目鏡的缺陷程度，基于客戶所在地的環(huán)境...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了多目標(biāo)空間關(guān)系驅(qū)動(dòng)的社交場景圖像中人類識(shí)別方法，涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過自動(dòng)化、智能化的多級篩選機(jī)制，有效提升了輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性，顯著降低了冗余數(shù)據(jù)和噪聲數(shù)據(jù)對后續(xù)模型的干擾，不僅大幅提高了目標(biāo)檢測與身份識(shí)別的精度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的病蟲害傳播路徑預(yù)測方法及系統(tǒng)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。在本發(fā)明中，首先，獲取作物全局圖像和作物局部圖像；其次，對作物全局圖像進(jìn)行第一語義編碼，形成作物全局圖像特征；然后，對作物局部圖像進(jìn)行第二語義編碼，形成作物局部圖像特征；進(jìn)一步，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種圖像描述生成模型的訓(xùn)練方法以及圖像描述生成方法，可應(yīng)用于圖像處理與自然語言生成技術(shù)領(lǐng)域。該訓(xùn)練方法包括：基于視覺線索引導(dǎo)策略和多階段Transformer解碼策略對圖像描述生成模型進(jìn)行訓(xùn)練，在圖像描述生成模型的訓(xùn)練過程中進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于自適應(yīng)視覺學(xué)習(xí)與用戶畫像聯(lián)動(dòng)的再生資源分揀方法，包括：S1、社區(qū)內(nèi)用于收集再生資源的回收機(jī)增設(shè)動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)模塊，動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)模塊采集物品的圖像，實(shí)時(shí)分析物品的形態(tài)特征，存入記憶數(shù)據(jù)庫；S2、獲取回收機(jī)的記憶數(shù)據(jù)庫進(jìn)行回收物種類分析，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像超分辨率重建領(lǐng)域，尤其為一種基于頻域強(qiáng)化與時(shí)空先驗(yàn)的紅外低慢小目標(biāo)增強(qiáng)方法，包括：S1，準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集：準(zhǔn)備三種紅外低慢小目標(biāo)數(shù)據(jù)集，自制一種數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集一、二和三是公開數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集四是自制數(shù)據(jù)集，其中，數(shù)據(jù)集一和四用于訓(xùn)練、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了用于森林防護(hù)的激光雷達(dá)煙火監(jiān)控可視化分析方法及系統(tǒng)，涉及煙火監(jiān)控可視化分析技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：基于連續(xù)的二維點(diǎn)云圖獲取動(dòng)態(tài)點(diǎn)云區(qū)域，在二維點(diǎn)云圖的投影方向獲取動(dòng)態(tài)點(diǎn)云區(qū)域的圖像，標(biāo)記為檢測圖，獲取第一數(shù)量個(gè)歷史火焰圖，將歷史...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于無人機(jī)的輸電線路工程驗(yàn)收方法及系統(tǒng)，涉及輸電工程驗(yàn)收技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：將輸電線路劃分為不同空間區(qū)域，對不同空間區(qū)域設(shè)定不同驗(yàn)收合格等級；獲得并分析構(gòu)件圖像信息，得到初步識(shí)別結(jié)果；對初步識(shí)別結(jié)果進(jìn)行異常可信度評分，觸發(fā)反...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于文本提示的室內(nèi)點(diǎn)云場景開放式語義分割方法。本發(fā)明基于大規(guī)模室內(nèi)場景點(diǎn)云數(shù)據(jù)，采用基于Mamba塊的3D U?Net網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提取點(diǎn)云場景局部特征，并通過多級Mamba塊和降采樣提取場景點(diǎn)云數(shù)據(jù)全局特征，再通過上采樣和跳躍連接...
								
            
							
            
							
						
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