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								      本發(fā)明提供了一種基于語義自適應生成對抗網(wǎng)絡的文本到圖像生成方法，涉及圖像生成技術領域，本發(fā)明利用仿射變換模塊實現(xiàn)對圖像特征的語義自適應調制，從而有效提高生成圖像與文本語義的一致性，在生成器網(wǎng)絡中特別引入了自注意力層，利用自注意力機制顯著增強...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法、裝置、設備及介質，涉及核生化態(tài)勢分析技術領域，該方法利用GNN模型對結構化探測器數(shù)據(jù)進行圖像化處理，生成輸入圖像數(shù)據(jù)，再利用ResNet?LSTM模型對圖像數(shù)據(jù)進行區(qū)域污染物濃度分布預測，ResNet?L...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于顯著性圖結構增強的多模態(tài)影像匹配方法與系統(tǒng)，屬于圖像處理領域。首先，本發(fā)明創(chuàng)新性地構建了像素級顯著性置信度圖，用以度量各區(qū)域的匹配潛力，通過該圖引導注意力機制在圖結構中動態(tài)聚焦于關鍵區(qū)域；其次，融合多尺度結構特征與語義分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于協(xié)同成像的高溫設備故障識別方法及系統(tǒng)，具體涉及故障識別技術領域，包括結合歷史數(shù)據(jù)建立離線ROI識別模型，實現(xiàn)高溫設備上線前的初始ROI區(qū)域配置，并在運行過程中通過多模態(tài)圖像與實時數(shù)據(jù)驅動的在線機制，持續(xù)動態(tài)更新ROI區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及垃圾分類技術領域，具體為基于物聯(lián)網(wǎng)的餐廚垃圾智能分類系統(tǒng)，系統(tǒng)包括節(jié)點接入模塊、圖像預處理模塊、邊緣結構判斷模塊、油水比例感知模塊、垃圾類型分類模塊。本發(fā)明中，通過結合節(jié)點地理標識與時間戳實現(xiàn)節(jié)點狀態(tài)有效綁定，提升垃圾投放行為的空...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及超聲波無損檢測技術領域，具體而言，涉及基于級聯(lián)線性注意力和CNN的焊縫TOFD圖像分類方法及系統(tǒng)，本發(fā)明通過引入級聯(lián)線性注意力機制，大幅降低了傳統(tǒng)Transformer中自注意力機制的二次計算復雜度，減少了模型推理時間，顯著提升了...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種基于視覺強化學習的模型訓練方法、裝置、設備及介質。包括：獲取樣本圖像幀及語義類別信息，將語義類別信息輸入視覺大語言模型，得到第一卷積核參數(shù)，及將樣本圖像幀輸入第一特征卷積核得到第一特征熱力圖；通過預設視覺強化學習模型得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及晶體角度識別技術領域，尤其涉及一種基于電極特征的晶體角度識別方法，包括如下步驟：生成多模態(tài)特征模板，將原始晶體圖像中晶體目標與多模態(tài)特征模板進行匹配，輸出匹配結果；建立偏移基準；基于偏移基準，對優(yōu)化調整后的Blob分析的感興趣區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雙邊域運動校正的異常匹配去除方法及系統(tǒng)，該方法包括下述步驟：對不同視角圖像的匹配點對進行坐標歸一化，構建無序運動集合；對無序運動集合和歸一化坐標進行特征嵌入，構建初始運動特征；對初始運動特征進行迭代優(yōu)化，得到校正后的多層...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于改進PointNet++的工程機械滿斗率預測方法、裝置及可讀介質，涉及點云處理領域，包括：構建工程機械挖斗滿載狀態(tài)語義分割模型并訓練，得到經(jīng)訓練的工程機械挖斗滿載狀態(tài)語義分割模型；工程機械挖斗滿載狀態(tài)語義分割模型采用改進...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像特征提取領域，尤其涉及一種頻域自適應的生物啟發(fā)式脈沖視覺特征提取方法與設備。方法包括：獲取待識別圖像；將待識別圖像輸入預設細胞通道進行特征編碼，得到待識別圖像的全量脈沖序列，全量脈沖序列包括關聯(lián)有時間戳的若干個脈沖事件；根據(jù)全...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于火電廠邊緣側單節(jié)點部署的人工智能監(jiān)測模型方法，涉及火電廠智能監(jiān)測技術領域。該方法包括獲取火電廠DCS系統(tǒng)數(shù)據(jù)和紅外熱像儀圖像數(shù)據(jù)，構建專用算子庫以提取特征信息，使用改進的MobileNetV3搭建監(jiān)測神經(jīng)網(wǎng)絡模型，引入動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于多模態(tài)物理約束網(wǎng)絡的渦輪葉片全域溫度場重建方法，屬于航空發(fā)動機熱管理技術領域。針對全局熱傳導路徑建模不足、物理規(guī)則缺失及區(qū)域差異化感知空白問題，對稀疏測溫點進行歸一化及位置編碼，形成Transformer編碼器輸入序列；通...
								
            
							
            
							
						
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								      基于改進的GAN的面部特寫生成方法、裝置、設備和介質，涉及面部特寫生成技術領域。面部特寫生成方法包括：獲取目標人臉圖像和源人臉圖像；通過人臉解析模塊對目標人臉圖像進行解析，獲取目標背景、目標語義特征、目標人臉；通過人臉解析模塊對源人臉圖像進...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種動畫生成方法、裝置、設備、介質及程序，包括獲取圖像信息和輸入信息；對所述輸入信息進行分析提取條件信息并生成控制參數(shù)；將所述圖像信息、所述條件信息和所述控制參數(shù)輸入關鍵幀生成模型生成關鍵幀圖像序列；基于所述關鍵幀圖像序列、所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種缺陷圖像擴散生成方法、裝置、設備及存儲介質，涉及圖像處理技術領域，包括：根據(jù)用戶輸入的自然語言提示文本確定目標缺陷對應的目標缺陷類型和缺陷尺寸參數(shù)；基于目標缺陷類型和缺陷尺寸參數(shù)構建缺陷物理向量；基于缺陷物理向量調整擴散過程...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于點云數(shù)據(jù)處理的技術領域，更具體地，涉及一種基于共視查詢嵌入的魯棒點云配準方法和裝置。所述方法包括使用KPConv?FPN作為特征編碼器對輸入的點云對進行多尺度采樣并提取逐點的特征；接著將最粗的采樣點及其特征輸入到塊間共視特征交互模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像輪廓提取技術領域，提供了一種圖像邊緣輪廓提取的方法、裝置、電子設備以及存儲介質。通過對目標圖像進行邊緣檢測及區(qū)域劃分以獲得區(qū)域矩陣，對每個子區(qū)域進行掃描及輪廓點篩選以獲得每個子區(qū)域的輪廓點坐標鏈表，結合第一距離閾值對每個子區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種基于注意力機制的肺部結構異常疾病圖像分割方法，能夠解決由于CT圖像質量差導致先天性肺氣道畸形的判斷錯誤率高的技術問題。該方法確定融合平掃圖像、靜脈圖像和動脈圖像的第N融合圖像、……、第一融合圖像；將第一融合圖像、第二融合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種OLED顯示面板中Mura缺陷智能檢測方法及系統(tǒng)，涉及缺陷檢測領域，所述方法流程為：基于OLED顯示面板的原始圖像獲取多尺度的特征圖像和融合特征圖像；對多尺度的特征圖像和融合特征圖像進行特征增強和特征融合，以得到初始預測圖像和...
								
            
							
            
							
						
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