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								      本發(fā)明公開了一種可見光與紅外圖像實(shí)時(shí)融合方法及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：根據(jù)可見光和紅外光學(xué)系統(tǒng)，完成光能的聚集，得到可見光圖像和紅外圖像；通過光學(xué)系統(tǒng)得到視場(chǎng)數(shù)據(jù)和畸變后的視場(chǎng)數(shù)據(jù)，建立視場(chǎng)畸變曲線模型；可見光圖像和紅外...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于微小目標(biāo)識(shí)別與跟蹤的軌跡計(jì)算方法及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：提取目標(biāo)視頻的原始圖像作為輸入，進(jìn)行圖像處理，采用基于背景自適應(yīng)預(yù)測(cè)算法提高目標(biāo)視頻圖像的質(zhì)量，與輸入原始圖像比較得到目標(biāo)檢測(cè)圖像；將目標(biāo)檢測(cè)圖像輸入到目標(biāo)提取算法模塊中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于先驗(yàn)引導(dǎo)擴(kuò)散模型的偏振三維重建方法和系統(tǒng)，在偏振三維重建領(lǐng)域應(yīng)用擴(kuò)散模型，提升復(fù)雜細(xì)節(jié)的恢復(fù)能力和抗噪聲干擾的魯棒性。該方法采用兩階段的訓(xùn)練方式，通過分步優(yōu)化來平衡生成質(zhì)量與計(jì)算效率。第一階段獨(dú)立訓(xùn)練VQGAN編解碼器學(xué)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于子圖特征值的基于高通濾波的圖異常檢測(cè)方法及裝置，涉及圖結(jié)構(gòu)異常檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：構(gòu)造局部圖結(jié)構(gòu)；計(jì)算局部圖結(jié)構(gòu)的鄰接矩陣特征值、拉普拉斯矩陣特征值和結(jié)構(gòu)相似度，進(jìn)行歸一化，得到局部圖編碼；根據(jù)局部圖編碼對(duì)基于切比雪...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高爐出鐵口開堵口檢測(cè)方法，屬于高爐煉鐵工藝數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:將出鐵開口與堵口的定性描述轉(zhuǎn)化為基于圖像亮度和顏色變化的量化視覺特征標(biāo)簽；連續(xù)采集預(yù)設(shè)天數(shù)的高爐出鐵口視頻數(shù)據(jù)，對(duì)裁剪后的圖像進(jìn)行出鐵口和堵...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于深度學(xué)習(xí)與混合專家模型的大腦編碼方法。針對(duì)現(xiàn)有腦編碼方法未能有效建模不同腦區(qū)之間的特征關(guān)聯(lián)，以及對(duì)多層視覺特征融合不足的問題，本發(fā)明利用預(yù)訓(xùn)練圖像模型與混合專家模型，動(dòng)態(tài)地從視覺信息中提取并融...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于高斯?記憶交叉融合特征標(biāo)記化Transformer的楸樹基因型分類方法，包括以下步驟：楸樹高光譜數(shù)據(jù)集構(gòu)建與數(shù)據(jù)預(yù)處理；構(gòu)建高斯?記憶交叉融合特征標(biāo)記化Transformer模型并進(jìn)行訓(xùn)練；對(duì)預(yù)處理后的高光譜圖像進(jìn)行基因型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N植物生長(zhǎng)狀態(tài)檢測(cè)方法、系統(tǒng)、程序和電子終端，通過設(shè)置多任務(wù)學(xué)習(xí)的方法，使模型能夠同時(shí)處理多個(gè)目標(biāo)(密度、苗線、覆蓋率)，并共享底層特征，使得訓(xùn)練過程更高效，避免了傳統(tǒng)單獨(dú)處理各個(gè)任務(wù)時(shí)的冗余計(jì)算，提升了模型的綜合能力，有助于在...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于活動(dòng)范圍界定技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種自然保護(hù)地旅游活動(dòng)范圍界定方法，包括：遙感圖像采集、景觀劃分模型邊界劃分、范圍界定數(shù)據(jù)收集、界定結(jié)果匹配；旅游適宜性評(píng)價(jià)分析賦值體系的構(gòu)建過程包括：研究區(qū)域確定、評(píng)分表收集、待分析數(shù)據(jù)收集、分級(jí)計(jì)算...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于Mask圖像融合的垂類數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，涉及計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：基于公共數(shù)據(jù)集，獲取垂類圖像、Mask圖像和標(biāo)注文件，所述標(biāo)注文件用于描述所述Mask圖像中對(duì)象的位置及類別信息；對(duì)所述Mask圖像進(jìn)行預(yù)處理，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及牧業(yè)信息技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于多光譜圖像分析的牛唇紋識(shí)別方法，第一步：使用圖像采集設(shè)備采集牛唇圖像的可見光圖像和紅外光圖像，然后進(jìn)行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括但不限于灰度化、直方圖均衡化、去噪、圖像對(duì)齊；第二步：對(duì)預(yù)處理得到的可見光牛唇...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的公交地鐵接駁客流預(yù)測(cè)方法及裝置，該方法包括：獲取公交地鐵網(wǎng)絡(luò)對(duì)應(yīng)的歷史乘車數(shù)據(jù)；公交地鐵網(wǎng)絡(luò)包括多個(gè)站點(diǎn)，且每個(gè)站點(diǎn)為公交站點(diǎn)或者地鐵站點(diǎn)；基于改進(jìn)DBSCAN算法，對(duì)歷史乘車數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種英語教學(xué)用教學(xué)用具及評(píng)分方法，包括機(jī)體，所述機(jī)體背面的上側(cè)設(shè)置有U形架，U形架轉(zhuǎn)動(dòng)連接有蓋板，所述機(jī)體的頂端凹設(shè)著容納槽，所述容納槽旋接著支撐架，所述支撐架上凹設(shè)著插接槽，所述插接槽活動(dòng)插接有手柄，所述手柄上設(shè)置有聲音采集件，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種提供LPDDR接口的通用型非易失性存儲(chǔ)芯片及電子設(shè)備，存儲(chǔ)芯片包括：控制模塊，與上位機(jī)電性連接，并控制存儲(chǔ)芯片的存儲(chǔ)行為；存儲(chǔ)器，存儲(chǔ)器支持行列尋址和隨機(jī)存取，且存儲(chǔ)器提供并行數(shù)據(jù)，其中允許控制模塊在存儲(chǔ)器中調(diào)用固件，并控制...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種核電廠堆芯燃料組件破損分析計(jì)算方法及系統(tǒng)，該方法包括以下步驟：根據(jù)裂變產(chǎn)物源項(xiàng)特征計(jì)算典型核素等效衰減系數(shù)；根據(jù)典型核素等效衰減系數(shù)計(jì)算典型核素釋放速率；根據(jù)典型核素等效衰減系數(shù)和典型核素釋放速率，計(jì)算典型核素可達(dá)平衡比活度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于AI的心理量表生成和測(cè)評(píng)輔助方法，基于AI的心理量表生成方法包括以下步驟：獲取編制量表請(qǐng)求，編制量表請(qǐng)求包括量表類型；將編制量表請(qǐng)求發(fā)送至預(yù)設(shè)的大語言模型；從預(yù)設(shè)的大語言模型獲取生成心理量表；其中，預(yù)設(shè)的大語言模型集成心理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種長(zhǎng)期健康飲食推薦方法、裝置、系統(tǒng)及介質(zhì)，方法包括：獲取用戶當(dāng)前的原始數(shù)據(jù)，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，生成用戶的健康數(shù)據(jù)向量；將生命周期劃分為不同的生命階段，確定每個(gè)生命階段的標(biāo)準(zhǔn)營(yíng)養(yǎng)需求向量；確定用戶的生命...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)和空間加權(quán)采樣的禽流感病毒溢出空間風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，涉及疾病傳播預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明整合全球多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，基于地理空間大數(shù)據(jù)云平臺(tái)，通過空間聚合算法在25km格網(wǎng)上生成年尺度環(huán)境特征柵格，結(jié)合空間權(quán)重重采樣組建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種封裝體單元化分離方法，包括以下步驟：基板貼裝：將塑封體覆膜后貼裝在基板上，塑封體的待研磨面朝向基板；切割凹槽：沿塑封體切割道方向切割部分塑封體形成凹槽；表面研磨：翻轉(zhuǎn)塑封體后覆膜重新貼裝在基板上，水平研磨塑封體的待研磨表面直...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及鋁線鍵合壓力控制裝置及鋁線鍵合設(shè)備，動(dòng)力支架及電機(jī)安裝座通過焊頭彈片相連接；U型音圈電機(jī)的電機(jī)基座設(shè)置于電機(jī)安裝座上；U型音圈電機(jī)的電機(jī)磁鐵、光柵尺及換能器座分別設(shè)置于動(dòng)力支架上；讀數(shù)頭設(shè)置于電機(jī)安裝座上，且正對(duì)著光柵尺；換能器設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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