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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      一種可售飲品的制作管理方法、裝置及電子設(shè)備，涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。在該方法中，獲取用戶輸入的用戶請求；根據(jù)飲品類型和飲品數(shù)量，計算對應的所需原料量；獲取各個原料的庫存量，并判斷庫存量與所需原料量的大小關(guān)系；若確定庫存量大于或等于所需原料量，則確...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┑幕谏疃葘W習的電梯內(nèi)部摔倒行為識別方法及系統(tǒng)，涉及深度學習技術(shù)領(lǐng)域。在本申請中，首先，對目標監(jiān)控圖像數(shù)據(jù)進行特征挖掘，輸出目標圖像數(shù)據(jù)特征；然后，對目標監(jiān)控音頻數(shù)據(jù)進行特征挖掘，輸出目標音頻數(shù)據(jù)特征；之后，基于目標音頻數(shù)據(jù)特征，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種信息錄入方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：獲取待識別的圖像信息，并通過深度學習模型對所述圖像信息進行分析，得到所述圖像信息中的關(guān)鍵文本；對所述關(guān)鍵文本進行結(jié)構(gòu)化處理，得到結(jié)構(gòu)化處理后的關(guān)鍵文本；按照預設(shè)字段對...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N多模態(tài)細胞圖像特征提取方法、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品，涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取通過拍攝不同顯微鏡下的同一病理細胞樣本得到的多模態(tài)圖像集；對多模態(tài)圖像集進行預處理，得到經(jīng)過預處理的多模態(tài)圖像集，作為輸入數(shù)據(jù)；利用預設(shè)空間配...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于無人機航空器視覺的林草火災跡地恢復監(jiān)測方法，其特征在于，包括步驟1：構(gòu)建林草火災跡地恢復監(jiān)測系統(tǒng)；步驟2：無人機航空器搭載多光譜相機實時拍攝林地區(qū)域的視頻流遙感數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換為圖像幀數(shù)據(jù)；步驟3：圖像預處理模塊對圖像幀數(shù)據(jù)進行預處...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了場景信息識別方法、模型的訓練方法及相關(guān)裝置，該方法包括：獲取對目標場景采集得到的場景圖像；利用場景信息識別模型的語義網(wǎng)絡(luò)對所述場景圖像進行語義預測，得到所述場景圖像的語義預測結(jié)果，其中，所述語義預測結(jié)果包括所述場景圖像中不同像素...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提出一種用于煤炭行業(yè)異常檢測模型的輕量化設(shè)計方法，該方法包括：獲取礦井中的樣本圖像數(shù)據(jù)和樣本時序數(shù)據(jù)；根據(jù)樣本圖像數(shù)據(jù)和樣本時序數(shù)據(jù)對第一初始異常檢測模型進行訓練，得到第一目標異常檢測模型；對第一目標異常檢測模型進行輕量化處理，得到第...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝说牟馁|(zhì)屬性預測模型的訓練方法，通過獲取待訓練圖像和所述待訓練圖像對應的法向圖；將所述待訓練圖像輸入到第一編碼器，獲得所述待訓練圖像的特征數(shù)據(jù)，將所述法向圖輸入至第二編碼器，獲得所述法向圖的特征數(shù)據(jù)；所述待訓練圖像的特征數(shù)據(jù)、所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于水質(zhì)檢測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于格拉姆角場圖像的水質(zhì)監(jiān)測方法及裝置，包括：獲取待監(jiān)測水體的吸光度曲線數(shù)據(jù)，通過格拉姆角場將吸光度曲線數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)閳D像數(shù)據(jù)；將圖像數(shù)據(jù)輸入預訓練的水質(zhì)監(jiān)測模型，通過水質(zhì)監(jiān)測模型執(zhí)行如下步驟：提取圖像數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于三胞胎寬度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標檢測方法，包括：S1、圖像預處理；S2、提取特征；S3、圖像轉(zhuǎn)化；S4、圖像融合及數(shù)據(jù)增強；S5、YOLOV5模型訓練及檢測。本發(fā)明提供一種基于三胞胎寬度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標檢測方法，將寬度學習系統(tǒng)作為...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N簽名圖像生成方法、裝置、計算機設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì)，屬于人工智能領(lǐng)域。該簽名圖像生成方法包括：獲取初始簽名圖像；根據(jù)所述初始簽名圖像的像素大小，生成包含遮擋區(qū)域的目標遮罩圖像；基于所述目標遮罩圖像對所述初始簽名圖像進行擦除...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種光子計數(shù)CT成像方法、裝置及光子計數(shù)CT系統(tǒng)，方法包括：獲取實時圖像對應多個目標能量段的融合規(guī)則；根據(jù)融合規(guī)則，對多能譜原始數(shù)據(jù)中多個目標能量段的數(shù)據(jù)進行融合處理，獲得處理數(shù)據(jù)；多能譜原始數(shù)據(jù)包括多個目標能量段的數(shù)據(jù)；將處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于視覺的港機設(shè)備移動距離檢測方法及系統(tǒng)，涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，該方法通過在龍門吊兩側(cè)對稱部署工業(yè)相機組，通過多光譜成像模塊實時采集地面標識圖像；基于標定板計算徑向和切向的畸變系數(shù)，建立貝位號與圖像坐標的轉(zhuǎn)換映射關(guān)系，結(jié)合GP...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種感知一致的水下圖像增強方法，涉及圖像增強的技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：首先，對原始圖像進行雙通道顏色補償、白平衡校正與直方圖對比度增強，獲取顏色增強圖像；其次，對其亮度通道進行中值濾波與伽馬校正，生成多曝光圖像序列；再提取各曝光圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種用于嵌入水印的方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備，該方法首先從第一目標圖像中獲取待嵌入水印的第一圖像塊，并在所述第一圖像塊中添加不可見錨點，之后將所述第一圖像塊和待嵌入的第一水印信息輸入可逆神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正向過程，獲得已嵌入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，可應用于保險業(yè)務領(lǐng)域，本發(fā)明公開了基于強化學習的策略制定方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括：獲取報價系統(tǒng)中的預設(shè)客戶數(shù)據(jù)和預設(shè)市場數(shù)據(jù)；將預設(shè)市場數(shù)據(jù)和預設(shè)客戶數(shù)據(jù)組成狀態(tài)數(shù)據(jù)，將狀態(tài)數(shù)據(jù)、動作數(shù)據(jù)、獎勵數(shù)據(jù)組...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于配置化BOM的零件清單自動校核方法，包含如下步驟：在步驟S1中，根據(jù)零件功能結(jié)構(gòu)構(gòu)建基本號數(shù)據(jù)庫，并根據(jù)基本號數(shù)據(jù)庫形成標準零件號；按照功能結(jié)構(gòu)劃分若干功能模塊并分別賦予基本號，標準零件號的中綴為零件所屬功能模塊的基本號...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于交通領(lǐng)域，提供一種基于NSGA?Ⅱ和α?條件詞典的多目標內(nèi)陸港區(qū)位選擇方法，包括：分析內(nèi)陸港選址的影響因素，構(gòu)建多樞紐軸輻射式網(wǎng)絡(luò)；針對內(nèi)陸港選址提出基本假設(shè)；以最小化總成本、最大化公鐵聯(lián)運比例和最小化碳排放量為目標，構(gòu)建混合整數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于任務池權(quán)重的任務分配方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，基于當前分配任務的任務類型，確定至少一個任務池因子，實現(xiàn)對當前分配任務的處理需求的解析和分類識別。劃分不同優(yōu)先級的任務池，每個任務池中的任務池因子相同，確保...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于經(jīng)驗模型的反無人機設(shè)備發(fā)射覆蓋范圍評估方法。本發(fā)明通過電磁傳播經(jīng)驗模型，并結(jié)合由改進的粒子群優(yōu)化算法確定的建筑物修正項系數(shù)，來評估反無人機設(shè)備的發(fā)射覆蓋范圍，其包括：首先，通過CW測試獲取原始數(shù)據(jù)集；其次，對采集到的反無...
								
            
							
            
							
						
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