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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明提供一種虛擬仿真醫(yī)院教學(xué)系統(tǒng)，屬于虛擬仿真教學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，包括全息醫(yī)學(xué)虛擬實(shí)訓(xùn)系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)綜合在線虛擬仿真教學(xué)系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)訓(xùn)練系統(tǒng)、中心服務(wù)器、臨床醫(yī)學(xué)模擬單元、急救技能模擬單元、檢驗(yàn)操作模擬單元和康復(fù)模擬單元，全息醫(yī)學(xué)虛擬實(shí)訓(xùn)系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)綜...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)人工智能模型的老人摔倒報警系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、多模態(tài)融合模塊、人工智能分析模塊、報警模塊和后臺管理系統(tǒng)。數(shù)據(jù)采集模塊采集老人的視頻圖像數(shù)據(jù)、可穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)；多模態(tài)融合模塊對不同模態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，...
								
            
							
            
							
						
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								      提供一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像目標(biāo)模板提取方法，該方法包括：獲取指定目標(biāo)的圖像并預(yù)處理，獲得標(biāo)準(zhǔn)化的圖像數(shù)據(jù)集；對圖像數(shù)據(jù)集完成目標(biāo)類型及模板區(qū)域標(biāo)注，形成標(biāo)注數(shù)據(jù)集；對圖像數(shù)據(jù)集及標(biāo)注數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分，得到訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集；基于訓(xùn)練集、驗(yàn)...
								
            
							
            
							
						
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								      危險駕駛場景下快速融合網(wǎng)絡(luò)駕駛員注意力預(yù)測方法，包括如下步驟：步驟一：對交通事故視頻集下的RGB集逐幀分割為具有不同語義特征的語義圖像，提取其時空特征和語義特征；步驟二：利用注意力策略將步驟一中提取圖像的時空特征與語義上下文特征融合在一起；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例公開了一種目標(biāo)區(qū)域的子流域劃分方法及相關(guān)設(shè)備，根據(jù)預(yù)設(shè)地形敏感系數(shù)、預(yù)設(shè)河道高程約束權(quán)重和預(yù)設(shè)動態(tài)河道基準(zhǔn)高程將目標(biāo)區(qū)域的高程模型數(shù)據(jù)和多光譜遙感影像進(jìn)行融合，使得融合數(shù)據(jù)能夠有效的體現(xiàn)出目標(biāo)區(qū)域的地形結(jié)構(gòu)特征；將歷史氣象柵格數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于特征融合的機(jī)器人環(huán)境感知方法及相關(guān)裝置，涉及機(jī)器視覺技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：對激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理；對該激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行分割聚類，獲得分割聚類點(diǎn)云數(shù)據(jù)以結(jié)合圖優(yōu)化構(gòu)建二維柵格地圖；基于顏色空間轉(zhuǎn)換對該圖像數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于數(shù)據(jù)增廣的SAR圖像目標(biāo)檢測方法及裝置，其方法包括以下步驟：調(diào)整待測試的SAR圖像大小并進(jìn)行歸一化處理；將經(jīng)過歸一化處理后的所述待測試的SAR圖像大小輸入到目標(biāo)檢測模型，得到預(yù)測的邊界框、類別概率和置信度；通過該方法及裝...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種施工圖內(nèi)容調(diào)節(jié)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括繪制施工管線圖，將施工圖繪制程序與無人機(jī)設(shè)備相連接；建立地面控制站，將實(shí)時施工圖傳輸至地面控制站；將地面控制站與若干個無人機(jī)進(jìn)行無線通訊；基于施工管線圖投影不同顏色射線，并對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種利用數(shù)字病理的肺癌亞型分類識別方法及系統(tǒng)。首先，通過圖像分割獲取細(xì)胞連通域及子分割區(qū)域，并基于細(xì)胞連通域的形狀以及子分割區(qū)域的數(shù)量量化細(xì)胞聚集程度。分析細(xì)胞邊緣線的灰度分布和變化波動，評估邊緣線的異常...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于焊縫缺陷圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于ResNet?CGAN的多層多道焊縫特征識別方法及系統(tǒng)，包括：采集多層多道焊接的圖像數(shù)據(jù)；將圖像數(shù)據(jù)輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的融合殘差網(wǎng)絡(luò)與條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)的模型中，模型包括生成器網(wǎng)絡(luò)和判別器網(wǎng)絡(luò)；生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電子產(chǎn)品的售后服務(wù)方法及系統(tǒng)，涉及電子設(shè)備售后服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，包括管理中心，所述管理中心連接有產(chǎn)品采集模塊、需求處理模塊、服務(wù)分析模塊以及流程優(yōu)化模塊；對售后需求數(shù)據(jù)進(jìn)行詞條轉(zhuǎn)換，獲得售后詞條向量，對售后詞條向量進(jìn)行特征變動，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N基于礦用智能頭盔的調(diào)度系統(tǒng)、方法及電子設(shè)備，其中該系統(tǒng)包括：多個礦用智能頭盔、調(diào)度中心和通信控制模塊；調(diào)度中心，用于在基于多個礦用智能頭盔之中至少一個礦用智能頭盔確定觸發(fā)至少一個緊急避險事件時，分別根據(jù)至少一個礦用智能頭盔各自...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于中厚板板面標(biāo)識代碼快速識別管控方法，具體為：（1）每塊中厚板板面上設(shè)有鋼板號信息，跟蹤模塊確定中厚板板面上鋼板號位置，數(shù)據(jù)處理模塊獲取鋼板號信息進(jìn)行分析，判斷鋼板尾號，鋼板號末兩位；（2）當(dāng)鋼板尾號為01時，即為頭板，精...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種水輪機(jī)耦合風(fēng)機(jī)系統(tǒng)的工況預(yù)測方法，屬于水力機(jī)械技術(shù)領(lǐng)域。該方法用于解決水輪機(jī)耦合風(fēng)機(jī)系統(tǒng)運(yùn)行時工況參數(shù)預(yù)測困難的問題。其技術(shù)方案包括：首先根據(jù)風(fēng)機(jī)額定參數(shù)和可利用的水頭流量，估算能量平衡并確定水輪機(jī)比轉(zhuǎn)速；獲取水輪機(jī)的單位出...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供了一種時序數(shù)據(jù)異常檢測方法和裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取時序數(shù)據(jù)標(biāo)注樣本集；基于時序數(shù)據(jù)標(biāo)注樣本集對初始異常檢測模型進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到目標(biāo)異常檢測模型；對時序數(shù)據(jù)標(biāo)注樣本集進(jìn)行波動區(qū)間預(yù)測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及滑坡監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種融合時滯重建與注意力機(jī)制的滑坡監(jiān)測數(shù)據(jù)預(yù)測方法，以滑坡位移歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)及外部誘發(fā)因子為建模對象，針對滑坡變形過程的非線性、時滯性特點(diǎn)，提出通過時間滯后交叉相關(guān)分析構(gòu)建時滯驅(qū)動特征集，并識別滑坡位移與誘...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種土壤墑情預(yù)測系統(tǒng)及方法；包括數(shù)據(jù)采集模塊，所述數(shù)據(jù)采集模塊與數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊相連接，數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊與數(shù)據(jù)分析模塊相連接，數(shù)據(jù)分析模塊與預(yù)測模型模塊相連接，預(yù)測模型模塊與遠(yuǎn)程控制主機(jī)相連接；對土壤墑情信息實(shí)施了全面的數(shù)據(jù)采集作業(yè)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種電壓階躍情況下的測量頻率的計(jì)算方法與系統(tǒng)，屬于工業(yè)自動化領(lǐng)域。其中，該方法包括以當(dāng)前時刻為采樣時刻，分別按照預(yù)設(shè)采樣周期、第一預(yù)設(shè)倍數(shù)的預(yù)設(shè)采樣周期以及第二預(yù)設(shè)倍數(shù)的預(yù)設(shè)采樣周期，采集電壓階躍的當(dāng)前周波數(shù)據(jù)和上兩個周波數(shù)據(jù)，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明旨在提供社交網(wǎng)絡(luò)廣告?zhèn)鞑ヅc用戶行為分析集成系統(tǒng)，屬于營銷數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)采集、用戶畫像、傳播路徑、預(yù)測引擎和優(yōu)化調(diào)控模塊。數(shù)據(jù)采集模塊獲取社交數(shù)據(jù)、廣告互動數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù)。用戶畫像模塊構(gòu)建社交影響力模型，生成用戶特征標(biāo)簽...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種應(yīng)用程序異常問題的自動答疑系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括：交互模塊，用于獲取用戶輸入的異常問題信息，包括圖像及文字描述；問題數(shù)據(jù)庫，包括問題分類表和問題咨詢表；問題咨詢表用于存儲異常問題的咨詢記錄，包括用戶輸入的異常問題信息；問題分類...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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