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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明涉及邊緣計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于區(qū)塊鏈的多方存儲(chǔ)資源交易與定價(jià)系統(tǒng)，包括：邊緣聯(lián)盟層，由用戶、多個(gè)邊緣服務(wù)提供商的邊緣節(jié)點(diǎn)、協(xié)作服務(wù)層及存儲(chǔ)資源組成；區(qū)塊鏈層，包括共識(shí)節(jié)點(diǎn)、智能合約及共識(shí)機(jī)制；所述共識(shí)節(jié)點(diǎn)通過交易期望證明共識(shí)算法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于馬爾科夫鏈的信息往復(fù)循環(huán)傳播分析方法,包括：S1，構(gòu)建用于在線社交網(wǎng)絡(luò)傳播分析的SIRI信息傳播模型；S2，構(gòu)建基于馬爾科夫鏈理論的節(jié)點(diǎn)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣P，其中矩陣元素pij表示節(jié)點(diǎn)從狀態(tài)u轉(zhuǎn)移到狀...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于加權(quán)Toeplitz矩陣重構(gòu)的單快拍DOA估計(jì)方法。其技術(shù)包括改進(jìn)Toeplitz化協(xié)方差矩陣的秩恢復(fù)技術(shù)、DOA估計(jì)技術(shù)。針對(duì)超分辨DOA估計(jì)算法在單快拍、低信噪比條件下失效的問題，本發(fā)明對(duì)常規(guī)Toeplitz矩陣重構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電池CT圖像缺陷檢測(cè)方法，涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，該發(fā)明采用的小波變換去噪技術(shù)，能夠在去除噪聲的同時(shí)，保留關(guān)鍵的邊緣信息，從而提高微小缺陷的檢測(cè)精度。多層次小波分解不僅有效區(qū)分噪聲與有用信息，還能保留卷芯內(nèi)部的細(xì)微結(jié)構(gòu)，提升了...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種超聲圖像肝腎比的計(jì)算方法和裝置，涉及超聲圖像分析技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：獲取目標(biāo)超聲圖像，通過預(yù)先構(gòu)建的級(jí)聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架對(duì)所述目標(biāo)超聲圖像中的肝臟區(qū)域和腎臟區(qū)域進(jìn)行識(shí)別與分割，得到目標(biāo)肝掩膜和目標(biāo)腎掩膜；基于預(yù)定義的感興趣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種面向道路交通場(chǎng)景的機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法。具體過程為：網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建過程；包括設(shè)置道路信息提取模塊CNN、道路記憶生成模塊CAN以及門控單元ENN，用于輸出估計(jì)誤差項(xiàng)
							  2025-10-01
							
            
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于全景相機(jī)拍攝識(shí)別圓陣的方法，包括以下步驟：讀取全景相機(jī)拍攝的原始圖像；將原始圖像按行列四等分得到四張子圖像，采用并行處理方式對(duì)每張子圖像進(jìn)行圖像處理；對(duì)每個(gè)并行處理后的子圖像應(yīng)用自適應(yīng)閾值函數(shù)，得到二值化圖像；獲取二值化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種多源異構(gòu)數(shù)據(jù)跨模態(tài)融合的小行星星體環(huán)境重構(gòu)方法，利用觀測(cè)機(jī)器人荷載的視覺相機(jī)、ToF相機(jī)、激光雷達(dá)實(shí)時(shí)獲取在目標(biāo)空間從不同距離、角度、尺度下的視覺序列圖像、序列RGB?D圖像、雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)；將視覺相機(jī)拍攝的視覺序列圖像進(jìn)行初...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種圖像生成方法、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。在該方法中，用戶上傳目標(biāo)對(duì)象的目標(biāo)三維模型后，即可自動(dòng)進(jìn)行模型檢索以確定與目標(biāo)三維模型相似的參考三維模型，并在目標(biāo)三維模型的基礎(chǔ)上結(jié)合參考三維模型所關(guān)聯(lián)的三維場(chǎng)景，更加準(zhǔn)確地生成包...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供一種腦膠質(zhì)瘤的分類方法及相關(guān)裝置，所述方法包括：獲取參考光譜庫數(shù)據(jù)和疑似腦膠質(zhì)瘤患者的原始MRS信號(hào)數(shù)據(jù)；對(duì)所述原始MRS信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到預(yù)處理的MRS信號(hào)數(shù)據(jù)；根據(jù)所述參考光譜庫數(shù)據(jù)，對(duì)所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了一種人工智能生成內(nèi)容圖像檢測(cè)的方法、裝置和設(shè)備。本發(fā)明實(shí)施例中，通過獲取待檢測(cè)圖像和問題信息；將所述待檢測(cè)圖像和問題信息輸入到目標(biāo)多模態(tài)大模型，輸出預(yù)測(cè)結(jié)果，其中，所述目標(biāo)多模態(tài)大模型是通過思維鏈數(shù)據(jù)集對(duì)初始多模態(tài)大模型進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的成串果實(shí)識(shí)采摘方法，包括以下步驟：使用RGB?D相機(jī)獲取待采摘成串果實(shí)的彩色圖和深度圖；基于深度學(xué)習(xí)算法識(shí)別出彩色圖中的果實(shí)、果梗與主莖三類目標(biāo)；根據(jù)果實(shí)與果梗、果梗與主莖的連通關(guān)系篩選出可采摘對(duì)象；利用形態(tài)學(xué)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于骨骼序列的人體動(dòng)作識(shí)別方法和系統(tǒng)，方法包括：獲取人體動(dòng)作數(shù)據(jù)集，并基于數(shù)據(jù)集構(gòu)建骨骼圖；基于時(shí)空?qǐng)D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和對(duì)比學(xué)習(xí)對(duì)CTR?GCN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn),構(gòu)建初步識(shí)別模型；所述改進(jìn)包括在主干網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行骨骼點(diǎn)的絕對(duì)位置編碼和相...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種藥品調(diào)配、核對(duì)與追溯方法及一體化轉(zhuǎn)運(yùn)設(shè)備，所述藥品調(diào)配、核對(duì)與追溯方法包括：智能顯示屏接收待核對(duì)藥品列表；在一體化轉(zhuǎn)運(yùn)設(shè)備按照待核對(duì)藥品列表移動(dòng)到多個(gè)目標(biāo)藥品對(duì)應(yīng)的貨架處，將每一目標(biāo)藥品從對(duì)應(yīng)貨架上取出并放入儲(chǔ)物結(jié)構(gòu)中后，識(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種患者診斷方案推薦模型的訓(xùn)練方法及相關(guān)設(shè)備，可以訓(xùn)練出高精度的患者診斷方案推薦模型。該方法包括：獲取與腦卒中診療所對(duì)應(yīng)的不同類型的數(shù)據(jù)源；對(duì)目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以提取目標(biāo)數(shù)據(jù)中的時(shí)間戳以及空間信息；基于時(shí)間戳對(duì)目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行重采...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于因果推斷的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備，方法包括：獲取并預(yù)處理已有實(shí)際病例的原始醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，得到待增強(qiáng)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)；根據(jù)待增強(qiáng)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，構(gòu)建因果圖；其中，因果圖用于表征疾病、癥狀以及治療方案之間的因果關(guān)系；對(duì)待增強(qiáng)醫(yī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)自動(dòng)化技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種多功能環(huán)網(wǎng)柜自動(dòng)化控制方法及系統(tǒng)。所述方法包括實(shí)時(shí)獲取環(huán)網(wǎng)柜的電壓、電流及溫度參數(shù)，基于聚類算法并結(jié)合歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)負(fù)載特性進(jìn)行分析，生成包含負(fù)載類型、季節(jié)性趨勢(shì)及負(fù)荷分布熱力圖的分類結(jié)果；并基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N離網(wǎng)型風(fēng)光制氫合成氨系統(tǒng)的調(diào)度方法及相關(guān)裝置，涉及新能源發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取離網(wǎng)型風(fēng)光制氫合成氨系統(tǒng)所需達(dá)到的合成氨設(shè)計(jì)產(chǎn)能；根據(jù)合成氨設(shè)計(jì)產(chǎn)能，確定離網(wǎng)型風(fēng)光制氫合成氨系統(tǒng)中風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)的發(fā)電量和輸出功率，輸出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于電力復(fù)雜作業(yè)環(huán)境的電力數(shù)據(jù)采集分析方法及系統(tǒng)，涉及智能電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，包括通過第一網(wǎng)絡(luò)采集數(shù)據(jù)，通過第一算法進(jìn)行初步處理；通過第一方法進(jìn)行異常檢測(cè)，通過云端服務(wù)進(jìn)行深度分析；將云端分析結(jié)果通過控制信號(hào)反饋至邊緣側(cè)進(jìn)行協(xié)同優(yōu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于無刷電機(jī)控制技術(shù)領(lǐng)域,提供一種智能無刷電機(jī)及其控制方法,所述方法應(yīng)用于一種智能無刷電機(jī)的控制系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)獲取模塊、模型構(gòu)建模塊、訓(xùn)練調(diào)優(yōu)模塊、模型驗(yàn)證模塊、參數(shù)設(shè)定模塊、運(yùn)行應(yīng)用模塊、無線通信模塊、無線通信模塊、存儲(chǔ)器...
								
            
							
            
							
						
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