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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的成串果實識采摘方法，包括以下步驟：使用RGB?D相機獲取待采摘成串果實的彩色圖和深度圖；基于深度學習算法識別出彩色圖中的果實、果梗與主莖三類目標；根據(jù)果實與果梗、果梗與主莖的連通關系篩選出可采摘對象；利用形態(tài)學...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例公開了一種人工智能生成內(nèi)容圖像檢測的方法、裝置和設備。本發(fā)明實施例中，通過獲取待檢測圖像和問題信息；將所述待檢測圖像和問題信息輸入到目標多模態(tài)大模型，輸出預測結果，其中，所述目標多模態(tài)大模型是通過思維鏈數(shù)據(jù)集對初始多模態(tài)大模型進...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，提供一種腦膠質(zhì)瘤的分類方法及相關裝置，所述方法包括：獲取參考光譜庫數(shù)據(jù)和疑似腦膠質(zhì)瘤患者的原始MRS信號數(shù)據(jù)；對所述原始MRS信號數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預處理，得到預處理的MRS信號數(shù)據(jù)；根據(jù)所述參考光譜庫數(shù)據(jù)，對所...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種圖像生成方法、設備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。在該方法中，用戶上傳目標對象的目標三維模型后，即可自動進行模型檢索以確定與目標三維模型相似的參考三維模型，并在目標三維模型的基礎上結合參考三維模型所關聯(lián)的三維場景，更加準確地生成包...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種多源異構數(shù)據(jù)跨模態(tài)融合的小行星星體環(huán)境重構方法，利用觀測機器人荷載的視覺相機、ToF相機、激光雷達實時獲取在目標空間從不同距離、角度、尺度下的視覺序列圖像、序列RGB?D圖像、雷達點云數(shù)據(jù)；將視覺相機拍攝的視覺序列圖像進行初...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于全景相機拍攝識別圓陣的方法，包括以下步驟：讀取全景相機拍攝的原始圖像；將原始圖像按行列四等分得到四張子圖像，采用并行處理方式對每張子圖像進行圖像處理；對每個并行處理后的子圖像應用自適應閾值函數(shù)，得到二值化圖像；獲取二值化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于機動目標跟蹤技術領域，具體涉及一種面向道路交通場景的機動目標跟蹤方法。具體過程為：網(wǎng)絡構建過程；包括設置道路信息提取模塊CNN、道路記憶生成模塊CAN以及門控單元ENN，用于輸出估計誤差項
							  2025-10-02
							
            
						
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								      本發(fā)明提供一種超聲圖像肝腎比的計算方法和裝置，涉及超聲圖像分析技術領域，所述方法包括：獲取目標超聲圖像，通過預先構建的級聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡框架對所述目標超聲圖像中的肝臟區(qū)域和腎臟區(qū)域進行識別與分割，得到目標肝掩膜和目標腎掩膜；基于預定義的感興趣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電池CT圖像缺陷檢測方法，涉及圖像識別技術領域，該發(fā)明采用的小波變換去噪技術，能夠在去除噪聲的同時，保留關鍵的邊緣信息，從而提高微小缺陷的檢測精度。多層次小波分解不僅有效區(qū)分噪聲與有用信息，還能保留卷芯內(nèi)部的細微結構，提升了...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于加權Toeplitz矩陣重構的單快拍DOA估計方法。其技術包括改進Toeplitz化協(xié)方差矩陣的秩恢復技術、DOA估計技術。針對超分辨DOA估計算法在單快拍、低信噪比條件下失效的問題，本發(fā)明對常規(guī)Toeplitz矩陣重構...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于馬爾科夫鏈的信息往復循環(huán)傳播分析方法,包括：S1，構建用于在線社交網(wǎng)絡傳播分析的SIRI信息傳播模型；S2，構建基于馬爾科夫鏈理論的節(jié)點狀態(tài)轉移概率矩陣P，其中矩陣元素pij表示節(jié)點從狀態(tài)u轉移到狀...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及邊緣計算技術領域，公開了一種基于區(qū)塊鏈的多方存儲資源交易與定價系統(tǒng)，包括：邊緣聯(lián)盟層，由用戶、多個邊緣服務提供商的邊緣節(jié)點、協(xié)作服務層及存儲資源組成；區(qū)塊鏈層，包括共識節(jié)點、智能合約及共識機制；所述共識節(jié)點通過交易期望證明共識算法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種牡蠣產(chǎn)品全供應鏈碳排放計算方法、介質(zhì)及系統(tǒng)，其中方法包括：獲取水產(chǎn)品相關統(tǒng)計信息，其中，水產(chǎn)品相關統(tǒng)計信息包括全國牡蠣產(chǎn)量；根據(jù)水產(chǎn)品相關統(tǒng)計信息計算各個省份對應的牡蠣需求量；根據(jù)全國牡蠣產(chǎn)量計算育種養(yǎng)殖碳排放量；構建省際公...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種焦炭熱態(tài)性能評價方法及裝置、設備、可讀介質(zhì)，屬于高爐煉鐵技術領域，該方法包括：基于六級篩分法對目標焦炭堆進行粒度劃分，得到目標焦炭堆的多個粒度分布；確定每個粒度分布的多個評價指標；基于多個評價指標確定每個粒度分布的綜合質(zhì)量指...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于數(shù)據(jù)解析與優(yōu)化的寬厚鋼板質(zhì)量檢測方法和裝置。涉及質(zhì)量檢測技術領域，其中方法包括：獲取待檢測寬厚鋼板的實時生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)、生產(chǎn)所述待檢測寬厚板的設計標準數(shù)據(jù)；采用不同力學性能指標對應的預設點預測模型對實時生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)進行預測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種水電工程可視化施工進度計劃編制系統(tǒng)及方法，包括BIM模型管理模塊、施工工序管理模塊、BIM模型切分管理模塊、施工進度計劃可視化編制模塊、施工工序校驗模塊、施工資源分析模塊、施工進度計劃優(yōu)化模塊和施工進度計劃可視化展示模塊。本發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出的一種基于調(diào)控數(shù)倉的電網(wǎng)運行狀態(tài)全景展示系統(tǒng)，包括：電網(wǎng)的維度和時態(tài)展示模塊，用于生成多維度、多時態(tài)的電網(wǎng)運行狀態(tài)展示圖；調(diào)控信息展示模塊，用于基于電網(wǎng)的運行狀態(tài)，根據(jù)數(shù)據(jù)需求生成相應的調(diào)控業(yè)務指標，并顯示在所述電網(wǎng)運行狀態(tài)展示圖...
								
            
							
            
							
						
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								      一種多源能源智能調(diào)度平臺，包括建筑物能源負荷預測模塊和調(diào)度模塊；建筑物能源負荷預測模塊用于構建建筑物所需能源的能耗模型；調(diào)度模塊用于根據(jù)能耗模型對多種供能設備進行調(diào)度，以在滿足服務需求的基礎上，實現(xiàn)經(jīng)濟效益最優(yōu)、綜合能效最優(yōu)、綠色環(huán)保最優(yōu)或...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)技術領域，公開一種配電網(wǎng)業(yè)務資源配置方法及系統(tǒng)，該方法包括：采集配電網(wǎng)的運行狀態(tài)數(shù)據(jù)；根據(jù)運行狀態(tài)數(shù)據(jù)，基于滑動窗口計算配電網(wǎng)設備的調(diào)度匹配偏好；根據(jù)調(diào)度匹配偏好，對配電網(wǎng)設備進行匹配，得到設備調(diào)度策略；基于所述設備調(diào)度策...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及復雜工程系統(tǒng)的預測性維護技術領域，公開了一種基于物理信息指導的預測性維護方法及系統(tǒng)，旨在通過精準的剩余使用壽命預測模型和維護優(yōu)化決策策略，提高工程系統(tǒng)的可靠性，降低能耗，減少維護成本。該方法建立了系統(tǒng)的半經(jīng)驗模型，并分析了不同工作...
								
            
							
            
							
						
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