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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本申請實施例涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種動畫播放方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。所述方法包括：確定目標(biāo)物件的驅(qū)動模式；所述驅(qū)動模式至少包括基于動畫曲線資源的驅(qū)動模式，所述動畫曲線資源包括原始動畫片段和動畫曲線數(shù)據(jù)，所述動畫曲線數(shù)據(jù)通過物理引擎的實...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了人工智能技術(shù)領(lǐng)域的一種基于LLM的三維數(shù)字人表情生成方法及系統(tǒng)，方法包括：步驟S1、創(chuàng)建大量的表情動畫并存儲至表情庫；步驟S2、創(chuàng)建大語言模型，設(shè)定大語言模型的損失函數(shù)；步驟S3、獲取大量的三維數(shù)字人的歷史交互文本構(gòu)建數(shù)據(jù)集，通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于數(shù)字孿生城市的3D建模方法，屬于三維城市建模技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過多源語義數(shù)據(jù)融合采集手段，為各類數(shù)據(jù)附加時空語義標(biāo)簽，解決了多源數(shù)據(jù)異構(gòu)性問題，實現(xiàn)了不同類型數(shù)據(jù)的語義統(tǒng)一與高效融合；借助分層級動態(tài)建模手段，基于幾何、功...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N邊界融合方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及計算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取待拼接的第一模型分塊和第二模型分塊的第一重疊區(qū)域；在所述第一重疊區(qū)域中，獲取所述第一模型分塊的至少一個第一特征點和所述第二模型分塊的至少一個...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于小目標(biāo)無人機(jī)檢測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種解耦時空特征融合的小目標(biāo)無人機(jī)檢測方法及系統(tǒng)。針對現(xiàn)有技術(shù)在遠(yuǎn)距離、小尺寸無人機(jī)目標(biāo)檢測中存在的漏檢和誤檢問題，本發(fā)明提出的系統(tǒng)包括：采用差異化分辨率預(yù)處理模塊，將輸入視頻流分解為高清分辨率關(guān)鍵...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于GLA?ViT對胸部X光影像進(jìn)行肺炎分類方法，首先獲取肺炎X光影像；將肺炎X光影像輸入至圖像塊嵌入，將肺炎X光影像劃分為16×16圖像塊并轉(zhuǎn)化為序列特征；將序列特征輸入GLAE模塊進(jìn)行局部和全局特征提取，先提取全局特征，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N數(shù)智人穿模識別方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：對數(shù)智人的各個素材模型的第一紋理圖進(jìn)行純色填充，獲得與各個所述素材模型對應(yīng)的純色紋理圖；其中，各個所述純色紋理圖的填充顏色不同；將所述數(shù)智人...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于無人機(jī)測繪山區(qū)植被識別標(biāo)記方法，涉及植被監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域；包括數(shù)據(jù)采集與無人機(jī)飛行；數(shù)據(jù)預(yù)處理；植被識別分類；植被健康評估；標(biāo)記與結(jié)果輸出；結(jié)合無人機(jī)遙感技術(shù)，可以高效地獲取大范圍、高分辨率的圖像數(shù)據(jù)，實現(xiàn)快速、實時的植被識別...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于孿生網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的機(jī)載高光譜影像質(zhì)量評價方法及系統(tǒng)，包括：S1、獲取機(jī)載高光譜影像；S2、對高光譜影像進(jìn)行預(yù)處理；S3、從預(yù)處理后的高光譜影像中選定樣本組集，選取樣本組集的平均值作為標(biāo)準(zhǔn)組，提取每個樣本組的光譜指標(biāo)特征向量和輻射...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機(jī)視覺和目標(biāo)檢測領(lǐng)域，特別是基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旋轉(zhuǎn)小目標(biāo)檢測領(lǐng)域，具體是對YOLOv8模型進(jìn)行改進(jìn)，通過引入Haar小波變換下采樣模塊HWD、小波變換特征增強(qiáng)模塊WTFEM和基于最小點距離的邊界框回歸損失函數(shù)MPDIoU，以提...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖像搜索引擎的衛(wèi)星影像質(zhì)量評價方法及系統(tǒng)，方法包括：采用機(jī)載影像構(gòu)建不同地類的參考圖像數(shù)據(jù)庫；構(gòu)建CLIP模型，并采用參考圖像數(shù)據(jù)庫對CLIP模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練；對按照地類采集到的衛(wèi)星影像進(jìn)行圖像預(yù)處理，并分別創(chuàng)建得到對應(yīng)地...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于無人機(jī)群的交通隧道預(yù)防性監(jiān)測與風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，涉及交通隧道安全監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，包括：在隧道內(nèi)表面布設(shè)基準(zhǔn)標(biāo)記點作為監(jiān)測節(jié)點，利用無人機(jī)群采集各節(jié)點的裂縫寬度、表面溫度和形變量，結(jié)合空間坐標(biāo)和時間戳構(gòu)建多維特征向量并計算時空加權(quán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了書法機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域的一種基于Transfomer的書法機(jī)器人控制方法及系統(tǒng)，方法包括：步驟S1、采集大量的歷史書法圖像構(gòu)建數(shù)據(jù)集；步驟S2、基于輸入層、雙路編碼器、解碼器以及輸出層創(chuàng)建字體圖像生成模型，設(shè)定字體圖像生成模型的損失...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于無人機(jī)采集多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的人體行為識別方法，包括如下步驟：將關(guān)節(jié)Tokens與同幀的使用空間Transformer完成特征提取后的空間CLS Tokens拼接，得到特征融合模塊；基于人體解剖學(xué)結(jié)構(gòu)對關(guān)節(jié)點序列進(jìn)行結(jié)構(gòu)編碼...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了智能家居門鎖及使用方法，包括：響應(yīng)門鎖操作請求，執(zhí)行多協(xié)議網(wǎng)絡(luò)探測，根據(jù)探測結(jié)果判定為在線或離線模式，其中的網(wǎng)絡(luò)探測包含無線通信模塊的狀態(tài)檢測和網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性計算；基于網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)選擇云端或本地密碼生成方式，生成后存儲在安全存儲介質(zhì)，其...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N船舶航行碰撞風(fēng)險預(yù)警方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括：獲取港池內(nèi)的環(huán)境數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù)，并分別對環(huán)境數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法對預(yù)處理后的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)識別與跟蹤，以確定動態(tài)目標(biāo)；根據(jù)動態(tài)目標(biāo)數(shù)據(jù)、環(huán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種智能化靜脈穿刺虛實結(jié)合的交互教學(xué)系統(tǒng)及方法，涉及醫(yī)療領(lǐng)域，解決了靜脈穿刺虛實結(jié)合的交互教學(xué)系統(tǒng)存在教學(xué)效果差的問題，包括進(jìn)針數(shù)據(jù)模塊：針對目標(biāo)學(xué)生設(shè)置若干次穿刺交互實驗，創(chuàng)建第一穿刺教學(xué)模型對每一次穿刺交互實驗進(jìn)行進(jìn)針角度分...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例涉及一種染色體檢測方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)，上述計算機(jī)設(shè)備的處理器可執(zhí)行以下步驟：獲取目標(biāo)樣本對應(yīng)的測序數(shù)據(jù)；將測序數(shù)據(jù)與參考基因組數(shù)據(jù)進(jìn)行比對，得到比對結(jié)果；根據(jù)基因組注釋文件對比對結(jié)果進(jìn)行注釋，得到嵌合信息，嵌合信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了基于深度學(xué)習(xí)的納米材料性能預(yù)測方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取納米材料的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，并將所述結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)輸入預(yù)訓(xùn)練的結(jié)構(gòu)性能預(yù)測模型，得到所述納米材料的構(gòu)型空間和性能預(yù)測值；采用蒙特卡洛方法對構(gòu)型空間進(jìn)行采樣處理，若性能預(yù)測值超過預(yù)設(shè)閾值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種狼瘡腎炎預(yù)測模型的建模方法，屬于智能醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的建模方法包括以下步驟：S1.分別收集狼瘡腎炎患者以及健康對照人員的流式細(xì)胞檢測數(shù)據(jù)；S2.將流式細(xì)胞檢測數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)清理和轉(zhuǎn)換，將非數(shù)值特征轉(zhuǎn)換為數(shù)字；將缺失值采用來...
								
            
							
            
							
						
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