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								      本發(fā)明屬于機(jī)器視覺(jué)與螺栓松動(dòng)角度監(jiān)測(cè)、運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)和泰勒展開(kāi)的螺栓松動(dòng)角度監(jiān)測(cè)方法與系統(tǒng)。本發(fā)明使用深度學(xué)習(xí)的方法對(duì)螺栓和螺栓角點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別，識(shí)別完成后通過(guò)一個(gè)基于泰勒展開(kāi)數(shù)學(xué)模型的松動(dòng)角度計(jì)算方法來(lái)對(duì)螺栓松動(dòng)角度進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種圖紙分割方法及其相關(guān)裝置，包括：獲取目標(biāo)圖紙，并根據(jù)目標(biāo)圖紙的圖形元素，確定目標(biāo)圖紙的待分割區(qū)域；根據(jù)矩形圖框的圖框方向，確定矩形圖框在待分割區(qū)域的第一排列方向和第二排列方向；根據(jù)待分割區(qū)域在第一排列方向上的長(zhǎng)度，確定矩形圖框...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種圖片校對(duì)的方法和裝置，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：對(duì)原始圖片進(jìn)行降維處理，得到各個(gè)像素點(diǎn)分別對(duì)應(yīng)的像素值；原始圖片包含至少一種物品和至少一個(gè)標(biāo)題；根據(jù)各個(gè)像素點(diǎn)分別對(duì)應(yīng)的像素值對(duì)原始圖片進(jìn)行裁剪，得到多個(gè)子圖片；對(duì)多個(gè)子...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及影視制作技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種結(jié)合物理引擎的影視動(dòng)畫(huà)角色動(dòng)作生成方法及系統(tǒng)，首先獲取包含多個(gè)連續(xù)動(dòng)作幀的目標(biāo)角色初始動(dòng)作序列，再調(diào)用物理引擎對(duì)其進(jìn)行物理模擬處理，得到初始物理數(shù)據(jù)，接著基于預(yù)設(shè)運(yùn)動(dòng)約束條件對(duì)初始物理數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整，生...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及工程制圖輔助技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種管徑標(biāo)注方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，用于優(yōu)化管徑標(biāo)注布局，提升管徑標(biāo)注的可讀性。管徑標(biāo)注方法包括：獲取管道系統(tǒng)數(shù)據(jù)；根據(jù)所述管道系統(tǒng)數(shù)據(jù)中各管件對(duì)應(yīng)的連接件信息，將管件兩側(cè)管徑相同的原始管道合并，得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于上下文注意力機(jī)制的腦瘤圖像分割系統(tǒng)，包括依次連接的特征提取子系統(tǒng)、特征融合子系統(tǒng)及分割頭子系統(tǒng)；特征提取子系統(tǒng)其包括依次連接的卷積基礎(chǔ)組件、多個(gè)串聯(lián)的增強(qiáng)卷積組件、批歸一化層及激活函數(shù)層；從多個(gè)串聯(lián)的增強(qiáng)卷積組件中輸出不...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供一種基于自監(jiān)督學(xué)習(xí)的病理圖像特征建模方法及分析方法，該建模方法包括：將病理圖像裁剪為多個(gè)Patch，特征提取獲得歸一化的Patch特征，無(wú)監(jiān)督聚類處理生成聚類結(jié)果，構(gòu)建用于Patch特征提取的深度學(xué)習(xí)模型，提取每個(gè)病理樣本的Pat...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于深度學(xué)習(xí)的乳腺癌病理圖像預(yù)篩選方法，屬于圖像處理及篩選方法領(lǐng)域。現(xiàn)有的圖像特征提取過(guò)程中存在的遷移學(xué)習(xí)的源數(shù)據(jù)集與目標(biāo)數(shù)據(jù)集相似性較小，且缺乏對(duì)將局部特征和全局特征進(jìn)行融合的處理方法的問(wèn)題。一種基于深度學(xué)習(xí)的乳腺癌病理圖像預(yù)篩選方法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種事件相機(jī)輔助的多模態(tài)車(chē)載三維占用預(yù)測(cè)方法，包括：獲取連續(xù)采集的激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)、圖像、事件及IMU測(cè)量數(shù)據(jù)，對(duì)各類數(shù)據(jù)進(jìn)行空間維度及時(shí)間維度的同步，并基于同步后的激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)及IMU測(cè)量數(shù)據(jù)，得到稠密點(diǎn)云數(shù)據(jù)；對(duì)稠密點(diǎn)云...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及驗(yàn)光報(bào)告解讀技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種自動(dòng)掃描解讀驗(yàn)光報(bào)告的方法，包括以下步驟：對(duì)輸入的驗(yàn)光報(bào)告圖像進(jìn)行去噪和增強(qiáng)處理，以提高后續(xù)文字識(shí)別的清晰度，將圖像轉(zhuǎn)換為黑白二值圖，突出文字區(qū)域以便精準(zhǔn)提取文本信息。本發(fā)明結(jié)合深度學(xué)習(xí)的OCR精準(zhǔn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了證照抽取場(chǎng)景的多模態(tài)大模型幻覺(jué)抑制方法及系統(tǒng)。方法包括：獲取證件圖像并區(qū)分清晰圖片和模糊圖片；對(duì)清晰圖片及模糊圖片進(jìn)行標(biāo)注，以得到微調(diào)數(shù)據(jù)集；選擇基礎(chǔ)模型，并采用微調(diào)數(shù)據(jù)集進(jìn)行自適應(yīng)微調(diào)，以得到微調(diào)后的多模態(tài)大模型；利用微調(diào)后的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于數(shù)據(jù)采集的設(shè)備偏差報(bào)警系統(tǒng)及方法，根據(jù)本申請(qǐng)的系統(tǒng)包括：工業(yè)網(wǎng)關(guān)采集器，用于對(duì)工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備產(chǎn)生的需求數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集，將采集的現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備實(shí)際數(shù)據(jù)上傳至設(shè)備管理單元；設(shè)備管理單元，用于對(duì)工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備進(jìn)行虛擬轉(zhuǎn)換，將生...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及交通預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于人工智能的跨區(qū)域交通預(yù)測(cè)方法及裝置，方法包括：采集多個(gè)城市的滿足處理?xiàng)l件的目標(biāo)交通數(shù)據(jù)，并利用目標(biāo)交通數(shù)據(jù)構(gòu)建多個(gè)城市的初始交通模型；利用初始交通模型將目標(biāo)交通數(shù)據(jù)中的時(shí)空特征遷移至目標(biāo)城市的原始...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種用于脊柱側(cè)彎康復(fù)訓(xùn)練的訓(xùn)練評(píng)估方法、裝置、終端設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法獲取所述脊柱側(cè)彎患者在每一預(yù)設(shè)的訓(xùn)練時(shí)段下的姿態(tài)評(píng)估數(shù)據(jù)、平衡評(píng)估數(shù)據(jù)、以及前庭評(píng)估數(shù)據(jù)，計(jì)算脊柱側(cè)彎患者在康復(fù)訓(xùn)練過(guò)程中的動(dòng)態(tài)側(cè)彎角度、靜態(tài)平衡能力、動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種面向智能可穿戴閉環(huán)調(diào)控的邊緣計(jì)算控制方法及系統(tǒng)，根據(jù)腦電信號(hào)頻域特性，研究基于信號(hào)頻域特征動(dòng)態(tài)切換量化策略，低頻信號(hào)采用4b it量化策略，高頻段信號(hào)采用8b it量化策略。本發(fā)明能夠減少硬件存儲(chǔ)需求，保證模型精度。同時(shí)，基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種改性MXene導(dǎo)電聚合物細(xì)菌纖維素復(fù)合纖維電極及其制備方法和應(yīng)用，屬于復(fù)合導(dǎo)電超強(qiáng)纖維制備領(lǐng)域。本發(fā)明將K?MXene和導(dǎo)電聚合物混合，得到復(fù)合導(dǎo)電油墨；之后條帶狀BC水凝膠通過(guò)氫鍵與復(fù)合導(dǎo)電油墨交聯(lián)，得到K?MXene/P...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種防水動(dòng)力電池系統(tǒng)及控制方法，所述防水動(dòng)力電池系統(tǒng)包括：電池包和充氣密封組件，所述電池包包括頂部敞口四周封閉的電池箱和密封連接在所述電池箱頂部的電池箱蓋板，所述電池箱蓋板與所述電池箱之間至少設(shè)有兩道間隔設(shè)置的密封件，至少兩個(gè)所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種電池裝置，包括電池箱、多個(gè)電池模塊、搬運(yùn)機(jī)構(gòu)、散熱機(jī)構(gòu)以及控制機(jī)構(gòu)，電池箱的內(nèi)部設(shè)有多個(gè)安裝位，電池模塊設(shè)置于安裝位，多個(gè)電池模塊與多個(gè)安裝位一一對(duì)應(yīng)，搬運(yùn)機(jī)構(gòu)安裝于電池箱內(nèi)，搬運(yùn)機(jī)構(gòu)用于搬運(yùn)電池模塊，以改變多個(gè)電池模塊在電...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種電池箱、電池裝置及電池散熱方法，該電池箱包括箱體、蓋體、搬運(yùn)機(jī)構(gòu)以及控制機(jī)構(gòu)，箱體設(shè)有容置空間和多個(gè)安裝位，安裝位用于安裝電池模塊，蓋體可活動(dòng)連接于箱體，以打開(kāi)或關(guān)閉容置空間，蓋體設(shè)有多個(gè)保護(hù)蓋，多個(gè)電池模塊與多個(gè)安裝位、多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種冷卻液分配裝置與方法。該冷卻液分配裝置包括一備援電池模組、一變頻器、一控制器以及一泵。該備援電池模組耦接至一電源。該變頻器耦接至該電源與該備援電池模組。當(dāng)該電源未掉電時(shí)，該電源供電給該變頻器。當(dāng)該電源掉電時(shí)，該備援電池模組供...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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