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								      本發(fā)明涉及電磁計算技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于多尺度坐標(biāo)注意力機(jī)制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電磁逆散射成像方法。包括步驟1：利用發(fā)射與接收天線獲取散射場數(shù)據(jù)并通過反向傳播算法生成初始粗糙圖像；步驟2：構(gòu)建由輸入層、多尺度特征提取模塊、自適應(yīng)融合模塊、坐標(biāo)注意力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及動畫控制技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種不依賴三維引擎的多軌道可控式動畫控制系統(tǒng)與方法，包括動畫控制模塊、動畫軌道模塊、關(guān)鍵幀數(shù)據(jù)模塊、插值處理模塊、添加動畫軌道事件模塊；動畫控制模塊用于控制動畫軌道的時間推進(jìn)、時間跳轉(zhuǎn)設(shè)置與動畫播放暫停；動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多元混合表示場景的全局神經(jīng)繪制方法與系統(tǒng)，屬于計算機(jī)圖形學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，包括：場景表達(dá)模塊，用于加載多元混合場景數(shù)據(jù)；幾何模塊，用于基于多元混合場景數(shù)據(jù)生成多通道幾何緩沖；光照模塊，包含至少一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)子模塊，用于基于多通道幾何...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及異常數(shù)據(jù)篩選技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于低空點(diǎn)云的三維建模方法及系統(tǒng)。首先通過低空無人機(jī)非接觸式全覆蓋掃描獲取光伏拍攝區(qū)域的初始三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)；對比局部區(qū)域內(nèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的高度相似性篩選疑似故障點(diǎn)（含真實(shí)故障點(diǎn)與干擾點(diǎn)）；針對每個疑似故...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)特征融合的目標(biāo)檢測方法、設(shè)備和介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：1、通過雙目相機(jī)獲取目標(biāo)的多模態(tài)圖像，得到目標(biāo)對象的RGB圖像和深度圖像并進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)以及目標(biāo)位置標(biāo)注，從而構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)集；2、構(gòu)建基于多模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種航拍目標(biāo)檢測方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)。所述方法包括：獲取由圖像傳感器采集的航拍圖像；將航拍圖像輸入至預(yù)訓(xùn)練的目標(biāo)檢測模型，得到目標(biāo)檢測結(jié)果；目標(biāo)檢測模型包括主干網(wǎng)絡(luò)、頸部網(wǎng)絡(luò)和頭部網(wǎng)絡(luò)；其中，主干網(wǎng)絡(luò)用于對航拍圖像進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種地質(zhì)勘探場景下的小目標(biāo)視覺檢測方法，獲取初始訓(xùn)練樣本，初始訓(xùn)練樣本包含地質(zhì)領(lǐng)域中需要檢測的小目標(biāo)類型；構(gòu)建初始深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型；初始深度學(xué)習(xí)模型包含主干網(wǎng)絡(luò)CSPDarknet、混合特征融合模塊ASFF...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于時空上下文的多車協(xié)同融合感知方法，該方法首先獲取大規(guī)模開放協(xié)同感知數(shù)據(jù)集。其次將數(shù)據(jù)集中的元數(shù)據(jù)輸入到元數(shù)據(jù)共享和特征提取模塊，得到每輛車的特征表示。然后將自車特征表示和每輛協(xié)作車輛特征表示分別輸入到對應(yīng)的鄰域時空模塊，輸出...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了基于計算機(jī)視覺的金融押品勘測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及目標(biāo)識別技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取采集的目標(biāo)房屋抵押品的目標(biāo)視頻，并確定目標(biāo)視頻的目標(biāo)關(guān)鍵幀；從目標(biāo)關(guān)鍵幀中確定與目標(biāo)房屋抵押品的目標(biāo)房屋布局圖和房間類型對應(yīng)的關(guān)鍵幀集合，以得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及異常檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種智能燃?xì)怆[患檢測系統(tǒng)，系統(tǒng)包括泄漏監(jiān)測模塊、時差提取模塊、方向定位模塊、色溫分析模塊和風(fēng)險聚合模塊。本發(fā)明中，通過提取氣體濃度響應(yīng)節(jié)點(diǎn)的時間與空間關(guān)系，構(gòu)建泄漏擴(kuò)散路徑并識別主導(dǎo)傳播方向，使泄漏趨勢區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人臉識別認(rèn)證技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于人臉識別的家庭成員智能認(rèn)證系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集多源圖像數(shù)據(jù)和情境數(shù)據(jù)，并提取人臉特征向量建立成員模板庫；活體判定模塊，用于根據(jù)映射幀組執(zhí)行光流比對與熱差檢測，獲得活體判定結(jié)果；情境...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖像識別的房間狀態(tài)檢測方法及系統(tǒng)，屬于圖像識別檢測領(lǐng)域，包括：獲取房間內(nèi)部的圖像序列，從圖像序列中識別預(yù)設(shè)核心物件，并追蹤其運(yùn)動軌跡；基于預(yù)設(shè)核心物件的靜止?fàn)顟B(tài)、房門關(guān)閉狀態(tài)以及房間內(nèi)無人員存在狀態(tài)，判定房間進(jìn)入最終待檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及電力系統(tǒng)安全運(yùn)行與監(jiān)測的技術(shù)領(lǐng)域，公開一種基于多維電磁數(shù)據(jù)識別的災(zāi)況監(jiān)測方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)，方法從第一電力節(jié)點(diǎn)采集電壓、電流、磁場數(shù)據(jù)，從電壓數(shù)據(jù)識別間歇波動特征，從電流數(shù)據(jù)識別瞬態(tài)波動特征，并分別計算間歇匹配值與瞬態(tài)匹配值，得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了密閉機(jī)艙多傳感器火災(zāi)監(jiān)測與自適應(yīng)控制方法及系統(tǒng)，具體涉及火災(zāi)監(jiān)測與控制領(lǐng)域，包括通過多模態(tài)傳感器采集并提取第一災(zāi)情特征，進(jìn)而融合傳感器置信度并利用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)結(jié)合拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)預(yù)測火情特征，最終生成滅火指令矩陣并優(yōu)化任務(wù)分配。密閉機(jī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種多尺度遞進(jìn)式短期洪澇智能預(yù)警方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，其中，方法包括：獲取目標(biāo)區(qū)域在預(yù)設(shè)時長內(nèi)的降雨預(yù)報數(shù)據(jù)，并驅(qū)動低分辨率數(shù)值模型進(jìn)行數(shù)值計算得到第一分辨率洪澇流場預(yù)測結(jié)果，利用預(yù)設(shè)模型進(jìn)行分區(qū)并行計算，得到第二分辨率洪澇流場...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于存內(nèi)計算相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，其公開了一種應(yīng)用于RRAM存算陣列的讀寫復(fù)用電路及RRAM存算系統(tǒng)，讀寫復(fù)用電路包括位線控制模塊和信號線控制模塊，位線控制模塊中，位線驅(qū)動選擇電路啟動所需的位線驅(qū)動電路，解復(fù)用器接通對應(yīng)的位線驅(qū)動電路至目標(biāo)位...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種存儲器的測試方法及測試系統(tǒng)，測試方法包括：按照預(yù)設(shè)順序，依次調(diào)整存儲器的工作模式；所述工作模式包括SDR模式、DDR模式、HS200模式、HS400模式；在每一種工作模式下，對所述存儲器執(zhí)行數(shù)據(jù)寫測試，以獲取存儲器在各種工作模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能制造技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于人工智能的球墨鑄鐵合金成分自適應(yīng)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：獲取爐溫與成分參數(shù)并生成穩(wěn)定對比圖例，篩選偏移異常組合形成可用集，提取性能曲線特征構(gòu)建趨勢圖，疊合結(jié)構(gòu)參數(shù)與元素分布定位偏析區(qū)域，輸出進(jìn)料修...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于人工智能大模型的肌少癥康復(fù)系統(tǒng)。根據(jù)患者初始指標(biāo)信息進(jìn)行聚類操作，并以患者聚類簇為單位展開康復(fù)方案的生成，提高了初始康復(fù)方案的生成效率；在康復(fù)方案執(zhí)行過程中，仍以患者聚類簇為單位在患者聚類簇內(nèi)部以患者聚類簇內(nèi)部所有患者各自...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于醫(yī)療人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于人工智能的輔助診療系統(tǒng)，包含多模態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊、動態(tài)學(xué)習(xí)模塊、診斷推理模塊、隱私保護(hù)模塊、交互決策模塊和預(yù)警監(jiān)測模塊，多模態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊的輸出端與隱私保護(hù)模塊的輸入端連接，隱私保護(hù)模塊的輸出端與...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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