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								      本申請涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于養(yǎng)成型兒童玩具的學(xué)習(xí)方法及系統(tǒng)，其方法包括：通過AI玩具獲取兒童輸入的語音信息，并根據(jù)語音信息，識別兒童在語音輸入時的情緒狀態(tài)；將語音信息轉(zhuǎn)化為文本信息，根據(jù)文本信息及語音信息，檢測語法錯誤及發(fā)音偏...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于靜力?動力?環(huán)境量融合的危巖風(fēng)險預(yù)警方法及系統(tǒng)，涉及地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測與預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取待測危巖的巖體監(jiān)測數(shù)據(jù)和環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)，其中，巖體監(jiān)測數(shù)據(jù)包括巖體振動時域信號和巖體靜力學(xué)參數(shù)；根據(jù)巖體振動時域信號，提取待測巖體的動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于多模態(tài)感知與權(quán)限博弈的智能地鎖控制方法及系統(tǒng)，涉及智能停車管理領(lǐng)域。本方法由毫米波雷達(dá)掃描入庫意圖軌跡，判定是否有入庫意圖，若是，則采集車牌識別特征；由毫米波雷達(dá)掃描車輛的寬度和高度，由壓力傳感器陣列測得輪胎接觸面積，得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于差分梯度進(jìn)行關(guān)鍵幀增強的視頻理解方法及系統(tǒng)，該方法包括步驟1：構(gòu)建行為識別數(shù)據(jù)集；步驟2：對行為發(fā)生原始視頻進(jìn)行預(yù)處理；步驟3：時空梯度注意力運動增強；步驟4：將經(jīng)過時空梯度注意力運動增強處理后的數(shù)據(jù)處理后，再進(jìn)行時空平...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝嘶谶吘壧卣饕龑?dǎo)的輕量化可見光艦船目標(biāo)檢測方法，涉及艦船檢測圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括采集遙感衛(wèi)星圖像，篩選和標(biāo)注后隨機(jī)分配圖像得到訓(xùn)練集和驗證集；骨干網(wǎng)絡(luò)模塊包括多個相互堆疊的Conv模塊和C3k2模塊；頸部模塊包括細(xì)節(jié)增強的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開一種基于遷移學(xué)習(xí)的跨膚色光譜校準(zhǔn)方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：分析獲取至少兩個指定特征間的關(guān)聯(lián)關(guān)系并存儲為標(biāo)志特征；獲取預(yù)訓(xùn)練模型并在其后新增全連接層以形成中間模型；凍結(jié)預(yù)訓(xùn)練模型的各層參數(shù)，對所述中間模型進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于圖像處理的鋁合金管靶的鍛造成型方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括建立三維數(shù)字網(wǎng)格模型及拓?fù)潢P(guān)系圖；采用雙光譜相機(jī)陣列獲取多視角圖像并融合；通過神經(jīng)輻射場網(wǎng)絡(luò)重建溫度輻射強度映射圖像；執(zhí)行圖像增強處理；利用多尺度紋理解耦...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于條件擴(kuò)散模型的桌面層物體生成方法，該方法首先獲取桌面場景數(shù)據(jù)，包括不同視角的圖片和家具點云數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理。其次利用預(yù)處理后訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的不同視角的圖片，以及對應(yīng)的語義標(biāo)簽，通過預(yù)訓(xùn)練模型提取桌面風(fēng)格語義特征；利用預(yù)處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種三維場景重建方法、裝置及XR設(shè)備，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該三維場景重建方法應(yīng)用于XR設(shè)備，包括：接收所述XR設(shè)備獲取的場景圖像；對所述場景圖像進(jìn)行特征提取和特征匹配，得到匹配點對；將所述匹配點對，轉(zhuǎn)換為全局坐標(biāo)系下的三維地標(biāo)點...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于雙路徑注意力與分形結(jié)構(gòu)的高保真點云補全方法及系統(tǒng)，包括迭代最遠(yuǎn)點采樣算法處理輸入點云；擴(kuò)展組合多層感知機(jī)結(jié)合雙路注意力機(jī)制提取構(gòu)建聯(lián)合特征向量；利用金字塔點生成器分層重建缺失區(qū)域點云；設(shè)計復(fù)合損失函數(shù)和動態(tài)權(quán)重調(diào)度策略優(yōu)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于機(jī)器視覺的發(fā)電機(jī)斷路器箱體焊接點定位方法；方法包括獲取發(fā)電機(jī)斷路器箱體的待處理圖像，并對其進(jìn)行多尺度分解，提取出表征表面紋理與焊接點形態(tài)的高頻細(xì)節(jié)層；從高頻細(xì)節(jié)層中提取箱體結(jié)構(gòu)特征，與預(yù)存的包含理想焊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種楊梅成熟度檢測方法及系統(tǒng)，涉及楊梅成熟度檢測技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括步驟：對楊梅果實圖像進(jìn)行處理，得到目標(biāo)圖像；根據(jù)目標(biāo)圖像中楊梅果實表面肉柱的三維結(jié)構(gòu)在固定光照下形成的亮度分布特性，識別并分割目標(biāo)圖像中的陰影區(qū)域和高光區(qū)域；提...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及生物工程技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于紅外?拉曼圖像恢復(fù)模型的細(xì)胞培養(yǎng)監(jiān)測方法及系統(tǒng)，方法包括：1、搭建代謝活性綜合評分模型，采用代謝活性綜合評分模型搭建代謝躍區(qū)域集合；2、在代謝活躍區(qū)域集合中選擇代謝活躍前N個區(qū)域作為選定區(qū)域，將選定...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域，為一種棚內(nèi)作物自動化檢測方法，具體涉及一種棚內(nèi)作物病蟲害檢測方法及系統(tǒng)。本發(fā)明提供的實施例根據(jù)不同區(qū)域的檢測數(shù)據(jù)對該區(qū)域的作物生長偏差程度進(jìn)行判斷，并基于不同的偏差程度配置對應(yīng)的采樣策略，并基于對應(yīng)的采樣策略獲取...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N針對金融服務(wù)操作風(fēng)險的事件根因智能診斷方法及系統(tǒng)，首先采集金融服務(wù)系統(tǒng)中操作風(fēng)險事件產(chǎn)生的包含多種信息的操作風(fēng)險事件數(shù)據(jù)集合，接著對操作風(fēng)險事件數(shù)據(jù)集合進(jìn)行特征提取，生成包含多方面特征的事件特征集合，然后基于事件特征集合構(gòu)建動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字孿生模型的建筑結(jié)構(gòu)安全監(jiān)控方法及系統(tǒng)，包括獲取建筑結(jié)構(gòu)的目標(biāo)環(huán)境參數(shù)和目標(biāo)監(jiān)測點參數(shù)，輸入損傷特征預(yù)測模型中得到建筑結(jié)構(gòu)在不同時段的損傷速率分布特征系數(shù)；將建筑結(jié)構(gòu)的損傷分布特征模態(tài)和該系數(shù)非線性組合生成目標(biāo)損傷速率...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供面向會議流程管控的音視頻會議全生命周期管理實現(xiàn)方法，涉及會議流程管控技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：通過會議管理與服務(wù)驅(qū)動引擎在會前提供智能預(yù)約與議題標(biāo)準(zhǔn)化管理；會前多端通知與參會確認(rèn)；建立設(shè)備生命周期服務(wù)引擎，用于動態(tài)監(jiān)控議程進(jìn)度；會后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種干細(xì)胞培養(yǎng)基開發(fā)全流程智能管理系統(tǒng)，屬于智能管理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明融合人工智能、大數(shù)據(jù)分析及知識圖譜技術(shù)，涵蓋從需求分析、配方智能設(shè)計與虛擬模擬、小規(guī)模培養(yǎng)驗證與迭代優(yōu)化、中試放大工藝優(yōu)化到質(zhì)量合規(guī)與追溯的整個流程。通過中央智能...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的易腐品多級庫存水平優(yōu)化方法及系統(tǒng)，涉及深度強化學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。包括步驟：對于零售節(jié)點，采集易腐品的歷史銷售數(shù)據(jù)和外部特征數(shù)據(jù)，并輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練；采集易腐品的運輸環(huán)境信息；構(gòu)造并初始化訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)和目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)、經(jīng)驗回放池；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及環(huán)境保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于植草護(hù)坡根系與格柵的協(xié)同固土系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括根系分布優(yōu)化模塊、格柵結(jié)構(gòu)適配模塊、固土能力提升模塊、坡面穩(wěn)定性評估模塊、動態(tài)調(diào)整模塊。本發(fā)明中，通過提取根系支撐強度關(guān)鍵區(qū)段并結(jié)合根系深度與密度變化構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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