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								      本發(fā)明屬于電網(wǎng)洪澇災害評估技術領域，具體公開提供的涉及一種電網(wǎng)設施洪澇災害易損性動態(tài)評估方法，其通過獲取目標區(qū)域電網(wǎng)設施歷史洪澇事件數(shù)據(jù)集，抽取同質(zhì)洪澇序列組計算失效增長率，并綜合多因素統(tǒng)計災害承載易損性評分且動態(tài)更新。實現(xiàn)了對電網(wǎng)設施在多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種應對建設工程的協(xié)同監(jiān)理方法及系統(tǒng)，涉及建設工程監(jiān)理技術領域，包括獲取建設工程的多類基礎信息；基于基礎信息中各類信息的實時變化特征確定差異化協(xié)同監(jiān)理周期信息。本發(fā)明所述的一種應對建設工程的協(xié)同監(jiān)理方法及系統(tǒng)，通過覆蓋施工區(qū)域全...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于屬于運輸樞紐的服務能力評估技術領域，提供了一種面向乘客的空鐵聯(lián)運指數(shù)計算方法及計算系統(tǒng)，包括以下步驟：數(shù)據(jù)準備；計算每個機場的進離場航班和高鐵班次時刻之間空鐵聯(lián)運指標；計算全部機場的進離場航班和高鐵班次時刻之間任意空鐵聯(lián)運指標均...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N對醫(yī)保數(shù)據(jù)進行處理的方法、系統(tǒng)、電子設備及存儲介質(zhì)，涉及醫(yī)保數(shù)據(jù)處理技術領域。本申請?zhí)峁┑膶︶t(yī)保數(shù)據(jù)進行處理的方法包括：確定初始醫(yī)保數(shù)據(jù)對應的初始數(shù)據(jù)標準以及數(shù)據(jù)安全等級，以及獲取初始醫(yī)保數(shù)據(jù)對應的目標數(shù)據(jù)標準；基于初始數(shù)據(jù)標...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供了一種多類別單樣本圖像的生成方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取至少兩張圖像；其中，至少兩張圖像各自對應的類別不同；基于預先確定的條件擴散模型，對至少兩張圖像中的每一張圖像分別進行采樣處理，生成至少兩張圖像各自對應的目標圖像；基于至...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種低定量熱敏紙的飽和發(fā)色光密度的簡易測試方法，涉及熱敏材料檢測技術領域，包括，獲取待測低定量熱敏紙的未顯色表面圖像，并將未顯色表面圖像及初始加熱參數(shù)輸入預訓練的生成對抗網(wǎng)絡模型，生成與飽和發(fā)色狀態(tài)對應的預測顯色光密度分布圖像及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及肝臟圖像處理技術領域，具體涉及一種非酒精脂肪肝的早期篩查模型訓練方法。該方法通過像素區(qū)域的灰度值以及區(qū)域形狀特征有效篩選出脂肪浸潤區(qū)域并獲得脂肪層顯著度。在灰度直方圖中進行處理，除最高峰之外分析每個峰作為纖維化峰的概率，最終判斷出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種膠帶粘接狀態(tài)評估方法及系統(tǒng)，涉及智能評估的技術領域，包括以下步驟，篩選關鍵評估部位，第一判斷后執(zhí)行第一操作，對待評估膠帶進行第一檢測和第二檢測，根據(jù)第一調(diào)控后的檢測參數(shù)得到待分析數(shù)據(jù)，聯(lián)合分析得到脫粘嚴重程度和脫粘位置，構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于單目X射線成像的混凝土攪拌過程中骨料運動追蹤方法及系統(tǒng),該系統(tǒng)包括如下：單個X射線源，產(chǎn)生錐形束射線；平板探測器，位于X射線源對側(cè)；含有特殊標記點的示蹤骨料；圖像采集與處理單元；三維位置與姿態(tài)解算單元；本發(fā)明降低系統(tǒng)成本：相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于球面四叉樹的點云數(shù)據(jù)壓縮方法及裝置，屬于點云壓縮技術領域。本發(fā)明通過球面三角形和球面四叉樹節(jié)點的組合，球面三角形更加符合激光雷達的球面點云掃描特性，能夠消除現(xiàn)有技術中正方體八叉樹點云壓縮的方向性偏倚問題，以球面坐標將點云...
								
            
							
            
							
						
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								      一種多光譜圖像重建方法、系統(tǒng)、產(chǎn)品、設備及檢測方法，屬于多光譜光電吊艙成像系統(tǒng)技術領域，解決了現(xiàn)有技術缺少適用于多變的成像條件，并且顯著提升多光譜成像的穩(wěn)定性與清晰度的一種多光譜圖像重建方法的技術問題。獲取光電吊艙的視頻序列；構(gòu)建全局背景圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術領域，具體涉及基于3D掃描的口腔仿真動畫生成設備及方法。該設備包括：獲取模塊，用于獲取牙齒點云數(shù)據(jù)；構(gòu)建模塊，用于基于牙齒點云數(shù)據(jù)，構(gòu)建牙齒表面模型，以賦予牙齒點云數(shù)據(jù)空間結(jié)構(gòu)；折疊模塊，用于對牙齒表面模型進行網(wǎng)格...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實施例公開了一種基于視覺編碼器組合的多模態(tài)圖片理解方法及裝置，涉及人工智能技術領域，該方法包括：獲得多模態(tài)圖片包括的圖像和文本；將圖像輸入至視覺編碼器組合中，獲得每個視覺編碼器輸出的多個圖像特征；基于每個視覺編碼器輸出的多個圖像特征，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于改進Deeplab的作物長勢分析方法及設備，屬于衛(wèi)星遙感和農(nóng)業(yè)技術領域。先構(gòu)建作物識別模型并進行作物識別，在DeepLab v3+基礎上，融合了卷積級聯(lián)、CNN?Transformer雙分支全局特征提取、多特征融合模塊及S...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于DAG?SwishNet網(wǎng)絡的冬捕鰱魚分類與識別方法，屬于圖像識別與深度學習技術領域。提出改進的網(wǎng)絡架構(gòu)，通過優(yōu)化ShuffleNet主干并引入膨脹卷積金字塔模塊，利用多膨脹率并行卷積捕獲多尺度特征，增強對鰱魚體型、鱗片等...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及圖像分類標注領域，提供一種圖像分類標注方法及裝置、電子設備、存儲介質(zhì)，方法包括：獲取待標注圖像樣本集，隨機均勻地選取出占預設比例的若干待標注圖像樣本為帶標簽樣本并賦予其真實標簽，令其余待標注圖像樣本為未知樣本；構(gòu)建數(shù)據(jù)表示表達公式...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于改進U?Net的煤巖裂縫智能提取方法，包括以下步驟：S1、構(gòu)建煤巖裂隙CT圖像數(shù)據(jù)集；S2、構(gòu)建改進U?Net分割模型，具體包括以下步驟：S2.1、以VGG16為骨干網(wǎng)絡，引入深度可分離卷積模塊；S2.2、在解碼器每層深...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明申請?zhí)峁┝艘环N水下目標識別方法及系統(tǒng)，包括：獲取目標區(qū)域的待識別水下圖像和區(qū)域環(huán)境圖像；對區(qū)域環(huán)境圖像進行識別，得到區(qū)域信息；將區(qū)域環(huán)境圖像分割為若干子圖像，并進行增強處理；獲取目標區(qū)域的流場數(shù)據(jù)，通過流體力學進行模擬得到預測移動軌跡...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢隽艘环N深度學習的遙感監(jiān)測植被數(shù)據(jù)管理方法及系統(tǒng)，屬于數(shù)據(jù)管理領域。其中，該方法首先對目標地區(qū)進行植被遙感監(jiān)測，獲取監(jiān)測數(shù)據(jù)和像元尺寸；然后采集時間和地形信息，識別地形遮擋陰影區(qū)域分布及其準確系數(shù)；接著采集氣象信息，識別干旱脅迫區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種結(jié)合遙感影像的流域生態(tài)環(huán)境演變分析方法及系統(tǒng)，涉及遙感技術領域，首先獲取覆蓋目標流域且?guī)в袝r間標記的多時相遙感影像數(shù)據(jù)集合，接著對其進行生態(tài)特征提取，得到流域生態(tài)要素的空間分布特征與時間序列特征，隨后基于空間分布特征與時間序列...
								
            
							
            
							
						
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