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          • 本申請?zhí)峁┮环N蓋板組件、電池、電池包及用電設(shè)備,涉及電池技術(shù)領(lǐng)域,該蓋板組件包括:蓋板主體,蓋板主體上設(shè)置有第一通孔;導(dǎo)電件,導(dǎo)電件位于第一通孔一側(cè),并貫穿蓋板主體;蓋帽部件,蓋帽部件蓋設(shè)在蓋板組件的厚度方向的第一端,以封閉第一通孔;引出片...
          • 本發(fā)明公開了電池管理方法、電子設(shè)備以及存儲介質(zhì),其中,電池管理方法包括:響應(yīng)于目標電池開始充電,獲取目標電池的歷史停充電量以及當(dāng)前電量;基于目標電池的歷史停充電量以及當(dāng)前電量調(diào)整目標電池的充電速度,以進行充電。通過上述方法,本發(fā)明能夠基于目...
          • 本發(fā)明公開了一種低溫可錫焊導(dǎo)電銅漿的制備方法,屬于電子材料技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明所述導(dǎo)電銅漿的制備原料包括銀包銅粉,有機載體,抗氧化劑,固化劑,助劑,觸變劑,溶劑以及附著力增強劑。采用表面包覆銀層的復(fù)合銅粉設(shè)計與分級粒徑匹配,結(jié)合有機載體,實現(xiàn)低...
          • 本申請?zhí)峁┮环N多模態(tài)血液病診療數(shù)據(jù)處理方法、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:獲取目標患者在血液病就診過程中的多模態(tài)診療數(shù)據(jù);通過預(yù)設(shè)跨模態(tài)融合策略,對多模態(tài)診療數(shù)據(jù)進行特征提取,得到多模態(tài)診療數(shù)據(jù)對應(yīng)的融合特征;根據(jù)融合...
          • 本發(fā)明涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于功能組件化的工單生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),通過客戶端發(fā)起的工單創(chuàng)建請求,獲取客戶端的業(yè)務(wù)需求信息,減少了需求確認的溝通時間和人力成本。根據(jù)業(yè)務(wù)需求信息確定業(yè)務(wù)工單類型,可以快速識別已有工單類型,避免...
          • 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(yīng)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...
          • 本申請?zhí)峁┑幕谏疃葘W(xué)習(xí)的電梯內(nèi)部摔倒行為識別方法及系統(tǒng),涉及深度學(xué)習(xí)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,...
          • 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(xué)習(xí)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(yù)設(shè)字段對...
          • 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(yù)處理,得到經(jīng)過預(yù)處理的多模態(tài)圖像集,作為輸入數(shù)據(jù);利用預(yù)設(shè)空間配...
          • 一種基于無人機航空器視覺的林草火災(zāi)跡地恢復(fù)監(jiān)測方法,其特征在于,包括步驟1:構(gòu)建林草火災(zāi)跡地恢復(fù)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(yù)處理模塊對圖像幀數(shù)據(jù)進行預(yù)處...
          • 本申請公開了場景信息識別方法、模型的訓(xùn)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(yù)測,得到所述場景圖像的語義預(yù)測結(jié)果,其中,所述語義預(yù)測結(jié)果包括所述場景圖像中不同像素...
          • 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(xùn)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...
          • 本申請?zhí)峁┝说牟馁|(zhì)屬性預(yù)測模型的訓(xùn)練方法,通過獲取待訓(xùn)練圖像和所述待訓(xùn)練圖像對應(yīng)的法向圖;將所述待訓(xùn)練圖像輸入到第一編碼器,獲得所述待訓(xùn)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(xùn)練圖像的特征數(shù)據(jù)、所述...
          • 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(yù)訓(xùn)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)...
          • 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(yù)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(xùn)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(xué)習(xí)系統(tǒng)作為...
          • 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...
          • 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(yīng)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...
          • 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...
          • 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...
          • 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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