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								      本發(fā)明提供了一種適用于FPGA的紅外圖像增強方法、裝置及存儲介質(zhì)，方法包括：將原始數(shù)據(jù)由14位轉(zhuǎn)換到8位，并對8位灰度圖進行初步降噪；將降噪后的圖像作為待增強圖像以及引導圖像，確定處理窗口大小，并根據(jù)窗口大小求每個窗口的均值、方差，并計算線...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種可見光與紅外圖像實時融合方法及存儲介質(zhì)，屬于圖像處理技術領域，該方法包括：根據(jù)可見光和紅外光學系統(tǒng)，完成光能的聚集，得到可見光圖像和紅外圖像；通過光學系統(tǒng)得到視場數(shù)據(jù)和畸變后的視場數(shù)據(jù)，建立視場畸變曲線模型；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識別與跟蹤的軌跡計算方法及存儲介質(zhì)，包括：提取目標視頻的原始圖像作為輸入，進行圖像處理，采用基于背景自適應預測算法提高目標視頻圖像的質(zhì)量，與輸入原始圖像比較得到目標檢測圖像；將目標檢測圖像輸入到目標提取算法模塊中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于先驗引導擴散模型的偏振三維重建方法和系統(tǒng)，在偏振三維重建領域應用擴散模型，提升復雜細節(jié)的恢復能力和抗噪聲干擾的魯棒性。該方法采用兩階段的訓練方式，通過分步優(yōu)化來平衡生成質(zhì)量與計算效率。第一階段獨立訓練VQGAN編解碼器學...
								
            
							
            
							
						
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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方法及裝置，涉及圖結(jié)構(gòu)異常檢測技術領域。該方法包括：構(gòu)造局部圖結(jié)構(gòu)；計算局部圖結(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，進行歸一化，得到局部圖編碼；根據(jù)局部圖編碼對基于切比雪...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于神經(jīng)網(wǎng)絡的高爐出鐵口開堵口檢測方法，屬于高爐煉鐵工藝數(shù)據(jù)處理技術領域。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簽；連續(xù)采集預設天數(shù)的高爐出鐵口視頻數(shù)據(jù)，對裁剪后的圖像進行出鐵口和堵...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于醫(yī)學圖像處理技術領域，具體涉及一種基于深度學習與混合專家模型的大腦編碼方法。針對現(xiàn)有腦編碼方法未能有效建模不同腦區(qū)之間的特征關聯(lián)，以及對多層視覺特征融合不足的問題，本發(fā)明利用預訓練圖像模型與混合專家模型，動態(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)預處理；構(gòu)建高斯?記憶交叉融合特征標記化Transformer模型并進行訓練；對預處理后的高光譜圖像進行基因型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N植物生長狀態(tài)檢測方法、系統(tǒng)、程序和電子終端，通過設置多任務學習的方法，使模型能夠同時處理多個目標(密度、苗線、覆蓋率)，并共享底層特征，使得訓練過程更高效，避免了傳統(tǒng)單獨處理各個任務時的冗余計算，提升了模型的綜合能力，有助于在...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于活動范圍界定技術領域，提供了一種自然保護地旅游活動范圍界定方法，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；旅游適宜性評價分析賦值體系的構(gòu)建過程包括：研究區(qū)域確定、評分表收集、待分析數(shù)據(jù)收集、分級計算...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于Mask圖像融合的垂類數(shù)據(jù)增強方法，涉及計算機視覺與圖像處理技術領域，包括：基于公共數(shù)據(jù)集，獲取垂類圖像、Mask圖像和標注文件，所述標注文件用于描述所述Mask圖像中對象的位置及類別信息；對所述Mask圖像進行預處理，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及牧業(yè)信息技術領域，公開了基于多光譜圖像分析的牛唇紋識別方法，第一步：使用圖像采集設備采集牛唇圖像的可見光圖像和紅外光圖像，然后進行預處理，所述預處理包括但不限于灰度化、直方圖均衡化、去噪、圖像對齊；第二步：對預處理得到的可見光牛唇...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術領域，公開了一種基于動態(tài)規(guī)劃的公交地鐵接駁客流預測方法及裝置，該方法包括：獲取公交地鐵網(wǎng)絡對應的歷史乘車數(shù)據(jù)；公交地鐵網(wǎng)絡包括多個站點，且每個站點為公交站點或者地鐵站點；基于改進DBSCAN算法，對歷史乘車數(shù)據(jù)進行預處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種英語教學用教學用具及評分方法，包括機體，所述機體背面的上側(cè)設置有U形架，U形架轉(zhuǎn)動連接有蓋板，所述機體的頂端凹設著容納槽，所述容納槽旋接著支撐架，所述支撐架上凹設著插接槽，所述插接槽活動插接有手柄，所述手柄上設置有聲音采集件，...
								
            
							
            
							
						
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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芯片及電子設備，存儲芯片包括：控制模塊，與上位機電性連接，并控制存儲芯片的存儲行為；存儲器，存儲器支持行列尋址和隨機存取，且存儲器提供并行數(shù)據(jù)，其中允許控制模塊在存儲器中調(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)物源項特征計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，計算典型核素可達平衡比活度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于AI的心理量表生成和測評輔助方法，基于AI的心理量表生成方法包括以下步驟：獲取編制量表請求，編制量表請求包括量表類型；將編制量表請求發(fā)送至預設的大語言模型；從預設的大語言模型獲取生成心理量表；其中，預設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領域，具體為一種長期健康飲食推薦方法、裝置、系統(tǒng)及介質(zhì)，方法包括：獲取用戶當前的原始數(shù)據(jù)，對原始數(shù)據(jù)進行預處理，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，確定每個生命階段的標準營養(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器學習和空間加權(quán)采樣的禽流感病毒溢出空間風險評估方法，涉及疾病傳播預測技術領域。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，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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