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          • 本申請公開了一種面向眼科疾病的視網(wǎng)膜圖像處理方法、系統(tǒng)及設(shè)備,屬于圖像分析技術(shù)領(lǐng)域,所述方法為:對上傳的視網(wǎng)膜圖像進行質(zhì)量檢查和預(yù)處理,得到待識別視網(wǎng)膜圖像;對待識別視網(wǎng)膜圖像分別進行病灶定位和屈光問題識別,輸出病灶熱力圖和眼疾識別結(jié)果;基...
          • 本發(fā)明公開一種基于UGMB多尺度特征提取與融合的橋梁缺陷檢測方法,設(shè)計特征提取模塊MANet_FasterCGLU;更高效地融合不同尺度的特征信息,增強了模型對不同大小目標的檢測能力我們采用了特征金字塔共享卷積模塊FeaturePyrami...
          • 本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于圖像模型的零部件缺陷檢測方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟:獲取零部件多源圖像;對零部件多源圖像進行圖像預(yù)處理,得到零部件多源標準圖像;基于零部件多源預(yù)處理數(shù)據(jù)構(gòu)建零部件神經(jīng)拓撲結(jié)構(gòu);根據(jù)零部件...
          • 本發(fā)明公開了一種基于未經(jīng)訓練的物理驅(qū)動神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單像素相位成像方法,屬于單像素成像與計算光學領(lǐng)域。所述方法通過添加物理衍射層和Admn優(yōu)化器,實現(xiàn)了從單像素探測強度序列到相位物體圖像的直接重構(gòu)。該方法無需預(yù)訓練,顯著降低了對大型數(shù)據(jù)集的依賴...
          • 本發(fā)明公開了一種實景點云數(shù)據(jù)與BIM點云數(shù)據(jù)融合方法和裝置,屬于點云配準技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取鐵路場景的實景點云數(shù)據(jù);建立鐵路場景的建筑信息模型BIM模型;基于鐵路場景的BIM模型,獲取鐵路場景的BIM點云數(shù)據(jù);對BIM點云數(shù)據(jù)和實景點...
          • 本申請涉及一種面向工件無序抓取的點云實例分割方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品,涉及深度學習技術(shù)領(lǐng)域。本方法能夠改善工件三維實例分割的效果。該方法包括:根據(jù)工業(yè)場景中堆疊工件的樣本點云數(shù)據(jù),得到訓練集、驗證集和測試集;利用訓練集和驗證集對...
          • 本發(fā)明公開了一種城市元素征集活動平臺,所述平臺包括登錄模塊、角色轉(zhuǎn)換模塊、第一相似性判斷模塊、第二相似性判斷模塊,所述登錄模塊,被配置為供用戶注冊和登錄,并根據(jù)用戶注冊信息匹配該用戶的角色信息;所述角色轉(zhuǎn)換模塊,被配置為根據(jù)投票用戶/作品發(fā)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于點監(jiān)督的高分遙感影像小目標檢測方法、系統(tǒng)及產(chǎn)品,在前向傳播階段,本方法利用點標注作為監(jiān)督信息,結(jié)合基于門控機制的特征聚合策略,有效保留淺層小目標細節(jié)特征,同時結(jié)合特征響應(yīng)得分與邊緣響應(yīng)得分,通過離散二階導數(shù)的方法生成初步...
          • 本發(fā)明公開了基于圖像識別的凈化器堵塞狀態(tài)檢測系統(tǒng),涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域,包括:圖像數(shù)據(jù)采集模塊,通過攝像頭實時采集凈化器出口的圖像數(shù)據(jù);圖像預(yù)處理模塊,利用ResNet?18網(wǎng)絡(luò)對采集的圖像進行預(yù)處理;圖像識別模塊,將預(yù)處理后的圖像輸入Re...
          • 本發(fā)明提供了一種基于RT?DETR?CH模型的生菜病害檢測識別方法,包括以下步驟:S1、生菜燒心病害檢測數(shù)據(jù)集的預(yù)處理和構(gòu)建;S2、改進RT?DETR?CH生菜病害檢測模型的構(gòu)建;S3、生菜病害檢測模型的訓練;S4、生菜病害檢測模型的檢測。...
          • 本發(fā)明公開了一種基于文本行識別的蒙古文文本行和詞對齊語料庫構(gòu)建方法,對于包含蒙古文的圖像,基于垂直投影法進行圖像分割,得到一個最初的文本行直線分割結(jié)果;進行文本行粗對齊,利用粗對齊的文本行語料訓練文本行識別網(wǎng)絡(luò),得到識別后文本字符序列;預(yù)測...
          • 本發(fā)明公開一種交互方法、電子設(shè)備、計算機可讀存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品;其中,所述方法包括:接收用戶與智能設(shè)備在實時交互過程中所述用戶的交互信息;基于所述交互信息從所述用戶的長期記憶數(shù)據(jù)庫中獲取所述用戶的長期記憶信息;基于所述長期記憶信息和所...
          • 本發(fā)明提供NAND閃存錯誤區(qū)間的LDPC校正方法和系統(tǒng),識別NAND閃存的異常區(qū)間擴展趨勢,并根據(jù)閃存的數(shù)據(jù)寫入任務(wù),識別誤碼區(qū)間,判斷閃存內(nèi)存儲有數(shù)據(jù)的區(qū)間是否發(fā)生誤碼;根據(jù)誤碼區(qū)間和閃存接收的數(shù)據(jù)讀取質(zhì)量,調(diào)整對閃存的LDPC校正,并根...
          • 本發(fā)明公開了一種基于強化學習和自適應(yīng)學習的孤獨癥智能化干預(yù)系統(tǒng),包括:知識體系框架構(gòu)建模塊,用于定義知識體系,根據(jù)知識體系構(gòu)建的知識特征給學習資源特征和用戶能力水平特征進行編碼,構(gòu)建知識圖譜;用戶檔案模塊,用于記錄用戶靜態(tài)特征和動態(tài)特征;自...
          • 本發(fā)明公開了一種基于食物份額與運動數(shù)據(jù)的減肥方案生成方法及系統(tǒng),其中方法包括基于體重數(shù)據(jù)和體力活動類型數(shù)據(jù),得到日推薦攝入能量數(shù)據(jù);對日推薦攝入能量數(shù)據(jù)進行分配,得到每類食物的份額數(shù)量數(shù)據(jù);根據(jù)性別數(shù)據(jù)、年齡數(shù)據(jù)、身高數(shù)據(jù)和體重數(shù)據(jù)進行計算...
          • 本發(fā)明涉及心理風險評估技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于機器學習的炎癥性腸病患者心理困擾風險預(yù)測系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括云數(shù)據(jù)庫、信息采集端口、信息分析端口和信息反饋端口,所述云數(shù)據(jù)庫,用于存儲IBD患者的心理評估數(shù)據(jù)、疾病活動指數(shù)、社會支持評分、用藥記錄及...
          • 本發(fā)明公開一種智能問診數(shù)據(jù)的處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及人工智能領(lǐng)域,所述智能問診數(shù)據(jù)的處理方法,包括:根據(jù)問診問題和與所述問診問題對應(yīng)的回答結(jié)果,生成目標用戶的癥狀特征;根據(jù)所述癥狀特征,確定問診知識數(shù)據(jù);將所述問診知識數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓...
          • 本申請公開了一種晶圓調(diào)度方法及半導體工藝設(shè)備。其中,該方法包括:根據(jù)集束搜索得到的各動作序列的目標函數(shù)值確定出第一候選動作序列;在同一個新出晶圓對應(yīng)的所有動作序列中確定出最快到達工藝腔室的第二候選動作序列;響應(yīng)于候選動作序列中動作的個數(shù)達到...
          • 本發(fā)明涉及張力架線施工技術(shù)領(lǐng)域。更具體地說,本發(fā)明涉及一種便于通過轉(zhuǎn)角塔放線滑車的牽引走板及其控制方法,牽引走板包括:走板本體,其包括沿著第一方向依次設(shè)置的第一板體和第二板體,第一板體遠離第二板體的一端設(shè)有牽引繩連接部,第二板體遠離第一板體...
          • 本發(fā)明涉及一種10kV配電網(wǎng)合環(huán)操作控制方法,過程包括:根據(jù)10kV配電網(wǎng)特征計算其合環(huán)前支路電流、合環(huán)穩(wěn)態(tài)電流和合環(huán)沖擊電流;判斷配電網(wǎng)中是否存在支路過載、沖擊電流超限、節(jié)點電壓越限或變壓器過載,若皆不存在,則判定合環(huán)操作可行,否則判斷是...
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