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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種考慮領(lǐng)域異質(zhì)性的聯(lián)邦語(yǔ)義分割方法、系統(tǒng)及裝置，包括：接收服務(wù)器發(fā)送的上一輪訓(xùn)練的泛化全局模型，并將此作為本地模型的初始模型參數(shù)；采用本地模型，提取本輪訓(xùn)練的本地圖像的特征圖和類(lèi)別掩碼；采用本地模型進(jìn)行標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種模型訓(xùn)練方法、對(duì)象分割方法、裝置以及電子設(shè)備，其中，方法包括：獲取多個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，每個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)包括至少一個(gè)對(duì)象；對(duì)每個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)中每個(gè)點(diǎn)的語(yǔ)義信息；根據(jù)每個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)中每個(gè)點(diǎn)的語(yǔ)義信息，確定每個(gè)點(diǎn)的標(biāo)簽，標(biāo)簽用于指示...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于協(xié)同注意力的高光譜圖像分類(lèi)方法、系統(tǒng)及設(shè)備，其中，基于協(xié)同注意力的高光譜圖像分類(lèi)方法，通過(guò)三個(gè)并行的注意力模塊同時(shí)提取其空間維度和光譜維度的信息，實(shí)現(xiàn)多角度的特征提取為后續(xù)的特征提取和分類(lèi)提供了基礎(chǔ)；并創(chuàng)新性的利用協(xié)同注意...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于確概雙注意力的高光譜圖像分類(lèi)方法及模型，其中，該分類(lèi)方法包括對(duì)高光譜圖像的原始特征進(jìn)行確定性注意力處理，得到確定性注意力特征；對(duì)高光譜圖像的原始特征進(jìn)行概率性注意力處理，得到概率性注意力特征；對(duì)確定性注意力特征和概率性注意力特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于電路自舉和SNN的腦腫瘤分類(lèi)方法及系統(tǒng)，屬于醫(yī)學(xué)影像分析技術(shù)領(lǐng)域，SNN模型包括特征提取層、至少一個(gè)脈沖神經(jīng)單元以及輸出脈沖神經(jīng)元層，脈沖神經(jīng)單元包括第一脈沖神經(jīng)元層和自舉電路；其方法包括：基于特征提取層對(duì)接收的加密磁共...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于圖像處理的洪澇災(zāi)后評(píng)估方法，涉及洪澇災(zāi)害監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中對(duì)洪澇災(zāi)害的評(píng)估并未考慮障礙物堆積，進(jìn)而導(dǎo)致災(zāi)害評(píng)估及災(zāi)害告警不夠精確的問(wèn)題。本發(fā)明首先基于無(wú)人機(jī)巡航拍攝的圖像進(jìn)行圖像識(shí)別和分析，記錄障礙物區(qū)域的面...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于機(jī)器視覺(jué)的活魚(yú)運(yùn)輸質(zhì)量評(píng)估方法及系統(tǒng)，包括：獲取水質(zhì)監(jiān)測(cè)信息，根據(jù)所述水質(zhì)監(jiān)測(cè)信息對(duì)運(yùn)輸水體進(jìn)行分析，得到運(yùn)輸水體分析信息；對(duì)運(yùn)輸魚(yú)體進(jìn)行監(jiān)測(cè)，獲取魚(yú)體監(jiān)測(cè)信息，根據(jù)所述魚(yú)體監(jiān)測(cè)信息分析運(yùn)輸魚(yú)體的外觀狀態(tài)，得到外觀狀態(tài)分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種建筑物定損分類(lèi)方法及裝置，該方法包括：根據(jù)社交媒體數(shù)據(jù)獲取多個(gè)建筑物的分類(lèi)信息和地理位置信息，根據(jù)遙感影像數(shù)據(jù)獲取多個(gè)建筑物對(duì)應(yīng)的各像素點(diǎn)在震前與震后的相關(guān)系數(shù)；將分類(lèi)信息和地理位置信息分別與多個(gè)建筑物對(duì)應(yīng)的遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行空...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種綠視指數(shù)估計(jì)模型構(gòu)建及綠視指數(shù)監(jiān)測(cè)方法、裝置，屬于地理信息技術(shù)領(lǐng)域，所述方法為：獲取若干遙感切片圖像以及所述遙感切片圖像各自對(duì)應(yīng)的若干街景圖像；其中，每張所述遙感切片圖像各自對(duì)應(yīng)一道路網(wǎng)絡(luò)；根據(jù)所述若干街景圖像，確定對(duì)應(yīng)所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種物料運(yùn)輸車(chē)傾倒檢測(cè)方法、裝置及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。涉及人工智能及大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，該方法包括：通過(guò)安裝在預(yù)設(shè)高度范圍內(nèi)的監(jiān)控設(shè)備采集物料運(yùn)輸車(chē)圖像；將物料運(yùn)輸車(chē)圖像輸入目標(biāo)模型，得到物料運(yùn)輸車(chē)的傾倒行為檢測(cè)結(jié)果，其中，目標(biāo)模型通過(guò)卷積...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種車(chē)輛識(shí)別碼的識(shí)別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。所述方法包括：確定待識(shí)別圖像的圖像質(zhì)量；待識(shí)別圖像包含待識(shí)別的車(chē)輛識(shí)別碼；若圖像質(zhì)量滿(mǎn)足預(yù)設(shè)的圖像質(zhì)量條件，則對(duì)待識(shí)別圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理和去噪重建處理，得到待...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種圖像描述方法、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備，所述方法包括以下步驟：對(duì)圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，獲取所述圖像中的目標(biāo)對(duì)象；對(duì)所述圖像進(jìn)行全景分割，獲取所述圖像中的場(chǎng)景；獲取輸入文本提示，所述輸入文本提示用于指示根據(jù)所述目標(biāo)對(duì)象和所述場(chǎng)景描述...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)屬于人體檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于人工智能的學(xué)習(xí)狀態(tài)檢測(cè)方法及裝置，該方法包括：獲取自主學(xué)習(xí)視頻數(shù)據(jù)并提取多個(gè)圖像幀；將圖像幀輸入MediaPipe模型，得到人體骨架關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)；將各個(gè)圖像幀的人體骨架關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行時(shí)序排序，得到骨架...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種逗留時(shí)長(zhǎng)的更新方法及裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子裝置，涉及智慧家庭技術(shù)領(lǐng)域，該逗留時(shí)長(zhǎng)的更新方法包括：在通過(guò)第一設(shè)備檢測(cè)到目標(biāo)對(duì)象接近第二設(shè)備的識(shí)別范圍的情況下，獲取目標(biāo)對(duì)象在所述識(shí)別范圍內(nèi)的第一逗留時(shí)長(zhǎng)，其中，所述第一設(shè)備部署在所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多智能體交通信號(hào)的路口缺失信息處理方法，屬于交通控制系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。將交通信號(hào)控制中的多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)建模為部分可觀測(cè)鄰居智能體感知型馬爾可夫博弈；在每個(gè)交通信號(hào)控制節(jié)點(diǎn)部署獨(dú)立智能體，將智能體劃分為可觀測(cè)智能體和不可觀測(cè)智...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N車(chē)輛安全行駛方法、控制系統(tǒng)及車(chē)載終端；所述車(chē)輛安全行駛方法包括：獲取目標(biāo)行駛區(qū)域的降雨量，以獲得第一安全速度，并基于降雨量進(jìn)行一次安全車(chē)道預(yù)測(cè)；然后基于一次安全車(chē)道預(yù)測(cè)結(jié)果和目標(biāo)行駛區(qū)域的車(chē)輛基本安全信息進(jìn)行二次安全車(chē)道預(yù)測(cè)，...
								
            
							
            
							
						
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								      一種溫變膠印形成的防偽圖案及其制備方法，防偽圖案包括基底層、膠印層和溫變層，基底層包含底布，用于提供支撐和附著基礎(chǔ)，膠印層包含打底層，膠印層通過(guò)第一油墨在打底層上印制初始圖案，溫變層通過(guò)第二油墨對(duì)膠印層上的初始圖案進(jìn)行覆蓋印刷以形成防偽圖案...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種支撐結(jié)構(gòu)、顯示模組及顯示裝置，應(yīng)用于顯示技術(shù)領(lǐng)域。該支撐結(jié)構(gòu)包括：呈板狀結(jié)構(gòu)且能夠彎折的第一支撐體，第一支撐體的第一區(qū)域上形成有間隔的多個(gè)支撐部，多個(gè)支撐部之間形成為鏤空結(jié)構(gòu)；多個(gè)第二支撐體，多個(gè)第二支撐體均位于第一支撐體的第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于分支預(yù)測(cè)的高精度序列重構(gòu)方法，包括：獲取副本序列矩陣，設(shè)置序列重構(gòu)參數(shù)并計(jì)算序列分組長(zhǎng)度；基于刪除檢測(cè)碼對(duì)副本序列矩陣中的每一條副本序列均進(jìn)行分組，得到所有副本序列分組后的起始位置集合，進(jìn)而得到分組后的副本序列矩陣；使用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種預(yù)測(cè)8620H鋼鐵材料淬透性的方法，屬于鋼鐵材料質(zhì)量控制方法技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的技術(shù)方案是：基于8620H鋼鐵材料淬透性數(shù)據(jù)集，應(yīng)用一種以上機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行模型訓(xùn)練，分別構(gòu)建各算法的8620H鋼鐵材料淬透性預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)鋼材的關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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