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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明涉及一種基于陶瓷封裝的負(fù)載點(diǎn)電源模塊及其加工方法。該模塊包括陶瓷一體化管殼和發(fā)熱器件。陶瓷一體化管殼包括陶瓷基板、環(huán)框和散熱塊；陶瓷基板的底部設(shè)置有BGA焊點(diǎn)。散熱塊的外周設(shè)置有凸臺(tái)，凸臺(tái)搭接在環(huán)框上；散熱塊與環(huán)框的搭接處通過(guò)激光焊接...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于柔性透明儲(chǔ)能技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)一種柔性可拉伸透明MXene/AgNWs/PDMS復(fù)合薄膜電極的制備方法及應(yīng)用，所述方法通過(guò)PDMS基底薄膜、AgNWs和MXene三者層層組裝，一維AgNWs與二維MXene間形成肖特基勢(shì)壘，使得MXe...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療臨床輔助診斷技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于數(shù)據(jù)分析的骨科手術(shù)后并發(fā)癥早期檢測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)，包括多模態(tài)體征同步采集模塊、體征動(dòng)態(tài)差異量化模塊、并發(fā)癥特征關(guān)聯(lián)模塊、分級(jí)預(yù)警決策模塊以及解剖標(biāo)定可視化模塊；其中：多模態(tài)體征同步采集模塊：用于采...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種臨床治療方案制定及執(zhí)行管理系統(tǒng)，涉及智慧醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域，包括：方案獲取模塊，用于獲取臨床治療方案；執(zhí)行數(shù)據(jù)采集裝置，用于采集患者的治療效果數(shù)據(jù)；執(zhí)行數(shù)據(jù)匯總模塊，用于對(duì)治療效果數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，形成執(zhí)行數(shù)據(jù)；方案評(píng)估模塊，用于評(píng)估...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于人工智能的臨床治療方案評(píng)估方法及系統(tǒng)，涉及醫(yī)療保健技術(shù)領(lǐng)域，其中的方法包括：建立評(píng)估模型；獲取多個(gè)治療方案；獲取患者的初始信息，將初始信息以及治療方案輸入評(píng)估模型，獲得最佳治療方案；評(píng)估模型在評(píng)估治療方案時(shí)，將每個(gè)治療方...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N高爐布料效果評(píng)價(jià)方法，屬于高爐煉鐵技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)?zhí)峁┑母郀t布料效果評(píng)價(jià)方法通過(guò)布料實(shí)驗(yàn)擬合出平臺(tái)寬度與布料矩陣的特征參數(shù)之間的關(guān)系式，同時(shí)設(shè)計(jì)了平臺(tái)寬度指數(shù)、漏斗深度指數(shù)、礦焦比指數(shù)和爐料透氣系數(shù)作為表征參數(shù)，并根據(jù)這四個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于正則化重心映射的單細(xì)胞染色質(zhì)開(kāi)放性數(shù)據(jù)整合方法，該方法以VAE網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，由其編碼器將預(yù)處理后的scATAC?seq數(shù)據(jù)投影到共享的潛在空間中，在其中指定一個(gè)參考批次并將其他批次與之對(duì)齊校正，在該潛在空間中，這種批次對(duì)齊...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了讀取電壓的設(shè)定方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域，該方法基于數(shù)據(jù)讀取進(jìn)程的讀取結(jié)果判定譯碼狀態(tài)，并確定所述譯碼狀態(tài)對(duì)應(yīng)的錯(cuò)誤信息，再根據(jù)所述錯(cuò)誤信息與預(yù)設(shè)錯(cuò)誤閾值的比較結(jié)果，結(jié)合電壓搜尋進(jìn)程的當(dāng)前電壓搜尋次數(shù)確定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于時(shí)空特征融合的異常檢測(cè)模型構(gòu)建及異常檢測(cè)方法，獲取原始音頻數(shù)據(jù)，根據(jù)原始音頻數(shù)據(jù)的文件名稱劃分類別，得到多個(gè)類別，并對(duì)原始音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到梅爾頻譜圖；構(gòu)建異常檢測(cè)模型；將原始音頻數(shù)據(jù)和梅爾頻譜圖作為輸入，將原始音...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)適用于音頻處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的自適應(yīng)音頻處理方法及相關(guān)裝置，用于實(shí)現(xiàn)藍(lán)牙會(huì)議系統(tǒng)能夠動(dòng)態(tài)適應(yīng)不同使用環(huán)境中不同講話人的語(yǔ)音特征，穩(wěn)定輸出講話人的人聲語(yǔ)音特征。本申請(qǐng)方法主要包括：獲取會(huì)議音頻數(shù)據(jù)；利用預(yù)設(shè)的第一深度學(xué)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及駕駛技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種車(chē)輛的行人行為識(shí)別方法、裝置、駕駛系統(tǒng)、電子設(shè)備、車(chē)輛及存儲(chǔ)介質(zhì)和產(chǎn)品。所述方法包括獲取多幀目標(biāo)圖像，所述目標(biāo)圖像包括至少同一行人；對(duì)所述多幀所述目標(biāo)圖像進(jìn)行行人行為識(shí)別，得到行為識(shí)別結(jié)果。本申請(qǐng)通過(guò)對(duì)獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種用于家庭助老機(jī)器人的行為識(shí)別方法，滿足家庭服務(wù)機(jī)器人對(duì)于識(shí)別準(zhǔn)確率和輕量化的要求，采用新型骨骼信息編碼策略來(lái)捕捉連續(xù)幀中不同關(guān)節(jié)之間的相關(guān)信息，解決了現(xiàn)有方法對(duì)相關(guān)變化信息考慮不充分導(dǎo)致識(shí)別準(zhǔn)確率不高的問(wèn)題，時(shí)空編碼器部分使...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種圖片的標(biāo)注方法、裝置、電子設(shè)備以及計(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：接收待標(biāo)注圖片，對(duì)待標(biāo)注圖片進(jìn)行預(yù)處理，得到處理后的圖片；利用圖像標(biāo)注模型對(duì)處理后的圖片進(jìn)行預(yù)標(biāo)注處理，得到一組預(yù)標(biāo)注結(jié)果，將一組預(yù)標(biāo)注...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于HED與Transformer融合的邊緣檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：S1、利用基于卷積的編碼器對(duì)輸入圖像進(jìn)行特征提取輸出特征圖C1、C2、C
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及三維點(diǎn)云重建技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于拓?fù)潢P(guān)系的室內(nèi)結(jié)構(gòu)重建方法。該方法首先對(duì)室內(nèi)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，然后將預(yù)處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行平面分割獲取真實(shí)結(jié)構(gòu)面并構(gòu)建包含真實(shí)結(jié)構(gòu)面的拓?fù)潢P(guān)系圖，再結(jié)合拓?fù)湫畔⒑袜徑咏Y(jié)構(gòu)推測(cè)出結(jié)構(gòu)面輪廓；在確保...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于三維高斯?jié)姙R的可編輯人體重建方法及系統(tǒng)，該方法將動(dòng)態(tài)人體重建問(wèn)題轉(zhuǎn)化為規(guī)范空間中靜態(tài)模板人體的重建問(wèn)題，通過(guò)構(gòu)建三維高斯模型和參數(shù)化人體模型的映射的方式，實(shí)現(xiàn)了形狀和外觀的分別解耦，實(shí)現(xiàn)可編輯形式的人體重建，其中，可編輯形...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種結(jié)合Dinov2與ByteTracker的跨攝像頭多目標(biāo)在線跟蹤方法及系統(tǒng)，具體地，利用Dinov2對(duì)每個(gè)攝像頭的圖像進(jìn)行特征提取，采用ByteTracker對(duì)單攝像頭多目標(biāo)跟蹤得到軌跡；采用分層聚類的方式對(duì)所有攝像頭中軌跡進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種平面角點(diǎn)坐標(biāo)的檢測(cè)方法、設(shè)備及計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括：獲取所述平面的RGB圖像信息和深度圖像信息；根據(jù)所述RGB圖像信息，得到所述平面角點(diǎn)的二維坐標(biāo)；根據(jù)所述深度圖像信息，得到所述平面的平面方程；根據(jù)所述平面角點(diǎn)的二維坐標(biāo)和所述平面的平面方程...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種樣本增強(qiáng)方法、樣本增強(qiáng)裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，樣本增強(qiáng)方法，包括：獲取待增強(qiáng)樣本圖像，待增強(qiáng)樣本圖像標(biāo)注有目標(biāo)框；根據(jù)目標(biāo)框的像素面積生成遮擋掩膜；疊加遮擋掩膜至目標(biāo)框，得到增強(qiáng)樣本圖像。本方法實(shí)現(xiàn)了根據(jù)待增強(qiáng)樣本圖像的目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模態(tài)動(dòng)態(tài)反饋的素材生成方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：首先采集用戶行為、環(huán)境及情感數(shù)據(jù)，預(yù)處理后映射成多模態(tài)特征向量，輸入基于Transformer架構(gòu)且含實(shí)時(shí)反饋層的動(dòng)態(tài)反饋學(xué)習(xí)模型，得到初始廣告內(nèi)容素材...
								
            
							
            
							
						
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