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          • 本公開涉及一種圖像顯示方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)與電子設(shè)備,涉及電子技術(shù)領(lǐng)域。包括:響應(yīng)于對無限區(qū)域中的矢量圖的圖像切換操作,對所述矢量圖對應(yīng)的第一矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,得到經(jīng)過所述圖像切換操作之后的第二矢量數(shù)據(jù);所述無限區(qū)域包括屏幕顯示區(qū)域與所述屏...
          • 本申請實(shí)施例提供一種負(fù)荷建模方法、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì),電子設(shè)備獲取用電設(shè)施的歷史負(fù)荷數(shù)據(jù),可視化歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)得到負(fù)荷曲線,該負(fù)荷曲線用于指示用電設(shè)施的負(fù)荷和時(shí)間之間的關(guān)系。之后,電子設(shè)備劃分負(fù)荷曲線得到多個(gè)周期曲線,并根據(jù)多個(gè)周期曲線建立用...
          • 本發(fā)明涉及專家反饋驅(qū)動(dòng)的政府采購智能輔助評標(biāo)系統(tǒng),包括:招標(biāo)文件分析模塊;投標(biāo)文件處理模塊;專家評審注釋模塊;以及評審模型及其優(yōu)化模塊;招標(biāo)文件分析模塊、投標(biāo)文件處理模塊、專家評審注釋模塊、評審模型及其優(yōu)化模塊之間的數(shù)據(jù)互通。著重強(qiáng)化專家評...
          • 本發(fā)明公開了一種基于Stein變分推理的圖像重建方法和裝置。本方法為:1)設(shè)置i=N,預(yù)先確定一組數(shù) 2025-10-01
          • 本申請實(shí)施例提供一種基于毫米波雷達(dá)的無線非模態(tài)感知方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。涉及毫米波雷達(dá)感知領(lǐng)域,該方法包括:通過毫米波雷達(dá)獲取目標(biāo)點(diǎn)云,作為無線非模態(tài)感知的采集方式,目標(biāo)點(diǎn)云對檢測對象的成像不全;確定目標(biāo)點(diǎn)云的幾何特征;依據(jù)目標(biāo)點(diǎn)云的多視角...
          • 本發(fā)明公開一種基于Retinex理論的低光照圖像增強(qiáng)方法,隸屬低光照圖像增強(qiáng)領(lǐng)域。該方法以Retinex理論為依托,展開三方面創(chuàng)新:搭建雙分支分解網(wǎng)絡(luò)DecomNet,實(shí)現(xiàn)光照與反射分量的精準(zhǔn)解耦;引入擴(kuò)散模型為反射分量去噪,并借助自約束一...
          • 本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)信息技術(shù)領(lǐng)域,具體是一種三維空間模型的多人協(xié)同在線編輯方法及系統(tǒng),客戶端操作指令通過邊緣節(jié)點(diǎn)預(yù)處理后上傳至服務(wù)器,服務(wù)器實(shí)時(shí)廣播更新至所有客戶端,基于用戶歷史行為數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型,預(yù)測沖突概率并自動(dòng)調(diào)整模型參數(shù)根據(jù)用戶角...
          • 本申請公開了一種游戲高度圖生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:獲取游戲地圖中待采樣物體的三維模型,基于預(yù)設(shè)部件拆分規(guī)則進(jìn)行部件拆分;獲取每個(gè)部件對應(yīng)的三維參數(shù),基于三維參數(shù)確定每個(gè)部件的復(fù)雜度;基于復(fù)雜度和預(yù)設(shè)復(fù)雜度與采樣精度關(guān)聯(lián)關(guān)系,...
          • 本發(fā)明公開了一種基于地面激光雷達(dá)點(diǎn)云的樹木三維重建方法,包括以下步驟,將單株點(diǎn)云數(shù)據(jù)利用希爾伯特曲線進(jìn)行下采樣和降噪的預(yù)處理;對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)采用LeWoS模型進(jìn)行枝葉分離,提取清晰的樹干點(diǎn)云;基于所述樹干點(diǎn)云使用語義拉普拉斯收縮算法提取樹...
          • 本申請公開了一種掃描方法、裝置、激光掃描儀、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),屬于三維掃描技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:獲取激光掃描儀對目標(biāo)物體進(jìn)行掃描得到的掃描數(shù)據(jù);掃描數(shù)據(jù)包括掃描點(diǎn)的坐標(biāo)信息和灰度信息;根據(jù)掃描點(diǎn)的坐標(biāo)信息生成目標(biāo)物體的三維模型;根據(jù)掃描點(diǎn)的...
          • 本申請實(shí)施例提供三維場景建模方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域。該方法獲取遙感圖像和多個(gè)視角的圖像幀,根據(jù)遙感圖像的標(biāo)注文件,并對標(biāo)注文件進(jìn)行數(shù)據(jù)提取得到語言序列數(shù)據(jù),將遙感圖像和標(biāo)注文件輸入特征提取模型進(jìn)行特征提取得到二維...
          • 本發(fā)明涉及工程測量技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種三維激光掃描土方平衡的可視化測量方法及裝置,方法包括:獲取建筑信息模型,并利用增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)處理建筑信息模型,得到建筑信息模型對應(yīng)的地下模型;捕捉地下模型的多個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),并根據(jù)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)確定待施工現(xiàn)場中對應(yīng)...
          • 本發(fā)明公開了融合多模態(tài)圖像的宮頸癌近距離放療高危靶區(qū)勾畫方法,包括以下步驟:收集宮頸癌近距離放療患者在放療前掃描的MRI圖像和放療時(shí)的CT圖像及其標(biāo)注數(shù)據(jù);將放療前掃描的MRI圖像和放療時(shí)的CT圖像進(jìn)行預(yù)處理,并將標(biāo)注數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為三維標(biāo)簽圖像...
          • 本申請公開了一種路側(cè)視角下基于端到端深度學(xué)習(xí)的車輛變道壓線檢測方法,包括采集路側(cè)相機(jī)圖像,提取圖像中的所有車輛目標(biāo)和對應(yīng)的像素坐標(biāo);根據(jù)車輛和車道線的位置信息,將車輛圖像與車道線掩碼疊加,生成車輛和車道線的融合特征;將融合特征進(jìn)行壓線分類,...
          • 本發(fā)明涉及光儲(chǔ)管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集組件生成方法、介質(zhì)、產(chǎn)品及設(shè)備。上述數(shù)據(jù)收集組件生成方法首先采集作為被管理對象的光伏系統(tǒng)的配置信息圖片,配置信息圖片中包含有光儲(chǔ)管理系統(tǒng)的配置信息;然后根據(jù)配置信息圖片識別出配置信息特征值;最后檢查配置信息的...
          • 本發(fā)明屬于安全監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于生物特征的融合識別系統(tǒng)。本發(fā)明通過多模態(tài)數(shù)據(jù)采集,將至少兩種單一生物特征識別模塊用以整個(gè)系統(tǒng)的不同維度身份識別;然后將各單一生物特征識別模塊的不同維度識別結(jié)果,以識別精度高低進(jìn)行權(quán)重分配后融合,再...
          • 本發(fā)明屬于安全監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種多生物特征與特設(shè)特征的融合識別系統(tǒng)。本發(fā)明通過多模態(tài)數(shù)據(jù)采集,將多種單一生物特征以及特設(shè)特征用以整個(gè)系統(tǒng)的不同維度身份識別;然后將識別模塊的各維度識別結(jié)果,進(jìn)行權(quán)重分配后融合,再完成最終的身份匹配認(rèn)定...
          • 本發(fā)明屬于安全監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種自更新的多特征融合識別系統(tǒng)。本發(fā)明通過多模態(tài)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)分區(qū)采集,將多種生物特征識別技術(shù)與隨機(jī)指令識別進(jìn)行權(quán)重分配后融合用以整個(gè)系統(tǒng)的不同維度身份識別;隨機(jī)安全密碼基于密碼學(xué)的跨學(xué)科引入,具有主觀隨機(jī)性。...
          • 本發(fā)明公開了基于SNP標(biāo)記的水稻抗病性狀全基因組關(guān)聯(lián)分析方法,涉及生物技術(shù)領(lǐng)域,其特征在于,包括以下步驟:選取具有代表性遺傳重組群體,對群體進(jìn)行高密度SNP基因分型,并結(jié)合重組事件定位與連鎖分析,獲取反映不同基因組片段重組頻率的遺傳參數(shù);在...
          • 本發(fā)明公開了基于單細(xì)胞測序識別牛骨骼肌基因驗(yàn)證系統(tǒng),涉及基因識別驗(yàn)證技術(shù)領(lǐng)域,包括初始測序深度設(shè)定模塊、細(xì)胞狀態(tài)與類型數(shù)據(jù)獲取模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取模塊、深度學(xué)習(xí)預(yù)測模塊、異質(zhì)性差異劃分模塊以及自適應(yīng)測序深度調(diào)整模塊。本發(fā)明通過設(shè)定初始...
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