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								      本申請涉及點(diǎn)膠技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種板卡的點(diǎn)膠方法、電子設(shè)備、系統(tǒng)以及存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取模板圖片、實(shí)時圖片以及模板圖片中的點(diǎn)膠點(diǎn)屬性，其中，模板圖片為模板板卡圖片，實(shí)時圖片為待點(diǎn)膠板卡圖片，點(diǎn)膠點(diǎn)屬性包括第一點(diǎn)膠點(diǎn)的像素坐標(biāo)，對模板圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種圖像輔助配準(zhǔn)方法及裝置，通過獲取人工選取的至少兩組輔助點(diǎn)對，并基于所有輔助點(diǎn)對確定變換信息，基于變換信息在基準(zhǔn)圖像和待配準(zhǔn)圖像中確定對應(yīng)的選定區(qū)域，并確定所述選定區(qū)域內(nèi)的匹配點(diǎn)對，基于所述匹配點(diǎn)對確定變換矩陣，進(jìn)而完成圖像配...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種圖像配準(zhǔn)方法及裝置，通過從基準(zhǔn)圖像中提取多個第一特征點(diǎn)，并從待配準(zhǔn)圖像中提取多個第二特征點(diǎn)；對所述第一特征點(diǎn)和所述第二特征點(diǎn)進(jìn)行預(yù)估處理，得到預(yù)估結(jié)果；對于每個第一特征點(diǎn)，分別計(jì)算其與每個第二特征點(diǎn)之間的相似變換矩陣；計(jì)算每...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提出一種目標(biāo)對象的輪廓確定方法、裝置、車輛及存儲介質(zhì)，涉及自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：從雷達(dá)點(diǎn)云中獲取目標(biāo)對象對應(yīng)的目標(biāo)點(diǎn)云、目標(biāo)參考點(diǎn)及運(yùn)動方向；確定目標(biāo)點(diǎn)云及目標(biāo)參考點(diǎn)對應(yīng)的第一外接矩形，其中，第一外接矩形的長邊與運(yùn)動方向平行；根...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提出了一種基因測序方法、裝置、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品和電子設(shè)備。其中，該方法包括：獲取目標(biāo)樣本待檢測的目標(biāo)寬場顯微圖像，其中，目標(biāo)寬場顯微圖像中包括表示堿基位置的特征點(diǎn)；利用預(yù)訓(xùn)練的圖像超分模型對目標(biāo)寬場顯微圖像進(jìn)行超分辨率處理，得到目標(biāo)寬場...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種圖像增強(qiáng)方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，其中該方法包括：將訓(xùn)練樣本輸入圖像增強(qiáng)模型得到圖像增強(qiáng)結(jié)果，圖像增強(qiáng)模型包括第一分支和第二分支，第一分支用于提取訓(xùn)練樣本的乘法映射特征向量，第二分支用于提取訓(xùn)練樣本的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種測試晶圓的測試管理方法和測試管理系統(tǒng)，其中一實(shí)施例的測試管理方法包括：響應(yīng)于用戶的第一操作從晶圓庫中選擇至少一個測試晶圓并建立測試批次，晶圓庫包括已建模的測試晶圓，測試晶圓包括晶圓名稱和晶圓參數(shù)；根據(jù)測試晶圓的晶圓參數(shù)，響應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例適用于供應(yīng)鏈管理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種訂單撮合方法、裝置及計(jì)算機(jī)設(shè)備。應(yīng)用該方法，可以基于訂單信息和供應(yīng)信息的匹配情況，對訂單撮合問題進(jìn)行分批建模，將原問題分解為多個較小的訂單撮合子問題。由于本方法直接利用訂單信息和供應(yīng)信息進(jìn)行問...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種機(jī)器人配送方法、裝置、介質(zhì)以及電子設(shè)備，涉及機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域，該方法通過獲取屬于同一用戶的多個第一訂單，針對第一訂單中的各待配送貨物，根據(jù)待配送貨物的貨物尺寸，確定該待配送貨物對應(yīng)的艙室尺寸。然后，根據(jù)艙室尺寸，確定具有艙室尺寸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于AHP?QFD的競爭情報需求識別方法及裝置，方法包括：獲取與用戶端所發(fā)送產(chǎn)業(yè)競爭情報需求識別指令對應(yīng)的目標(biāo)客戶信息及情報需求產(chǎn)品信息；基于AHP策略獲取情報需求產(chǎn)品信息對應(yīng)的需求權(quán)重向量；基于需求權(quán)重向量及質(zhì)量功能展開策略獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種對照實(shí)驗(yàn)的對象標(biāo)識數(shù)據(jù)的處理方法及相關(guān)設(shè)備，可以獲取待處理的實(shí)驗(yàn)對象標(biāo)識，并將待處理的實(shí)驗(yàn)對象標(biāo)識劃分為M個第一對象標(biāo)識集合；確定不同對象標(biāo)識集合分配的對照實(shí)驗(yàn)；將對應(yīng)同一對照實(shí)驗(yàn)的對象標(biāo)識集合的所有實(shí)驗(yàn)對象標(biāo)識重新劃分為N...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及抽油機(jī)井工況預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，提出一種抽油機(jī)井異常工況嚴(yán)重程度及危害性預(yù)測方法；包括對異常工況嚴(yán)重程度及危害性的量化，構(gòu)建預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)異常工況嚴(yán)重程度及危害性的預(yù)測；運(yùn)用基于GIOWA算子的組合預(yù)測方法建立了異常工況嚴(yán)重程度預(yù)測模型...
								
            
							
            
							
						
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								      一種數(shù)據(jù)處理方法，應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域，本申請通過在同一個網(wǎng)絡(luò)層內(nèi)同時進(jìn)行了不同通道之間的自注意力運(yùn)算機(jī)制的運(yùn)算，以及進(jìn)行不同空間之間的自注意力機(jī)制的運(yùn)算，將通道自注意力機(jī)制與基于網(wǎng)格的空間自注意力機(jī)制結(jié)合，從而既可以建立不同空間位置之間的直...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種二維碼識別方法及裝置，該方法包括：根據(jù)設(shè)置的圖像采集參數(shù)逐幀采集二維碼圖像，并對當(dāng)前幀圖像進(jìn)行解碼；對當(dāng)前幀圖像進(jìn)行變化趨勢檢測；如果變化趨勢一致，則利用當(dāng)前幀圖像迭代升級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；利用升級后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型確定下一幀圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種條碼掃描設(shè)備工作參數(shù)一鍵配置系統(tǒng)和配置方法，所述的一鍵配置系統(tǒng)包括參數(shù)配置啟動按鍵；參數(shù)配置執(zhí)行模塊，以及條碼掃描讀取模塊；所述的條碼掃描讀取模塊在參數(shù)配置執(zhí)行模塊完成條碼工作參數(shù)配置后以確定的配置參數(shù)進(jìn)行條碼的逐個讀取。本發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種傾斜文本的角度矯正方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。本申請屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取待矯正文本的標(biāo)準(zhǔn)軌跡點(diǎn)；對所述待矯正文本進(jìn)行至少一次矯正角度尋優(yōu)處理，在每次矯正角度尋優(yōu)處理中，基于所述標(biāo)準(zhǔn)軌跡點(diǎn)的分布信息得到最優(yōu)角度...
								
            
							
            
							
						
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								      一種機(jī)理?數(shù)據(jù)混合驅(qū)動的天然氣管網(wǎng)瞬態(tài)仿真方法及裝置，涉及天然氣管網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：通過SCADA系統(tǒng)采集天然氣管網(wǎng)的傳感器數(shù)據(jù)，并采用VMD法進(jìn)行預(yù)處理得到邊界條件和校正數(shù)據(jù)；獲取天然氣管網(wǎng)參數(shù)和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，并與所述邊界條件一同輸入機(jī)理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種多翼離心風(fēng)機(jī)性能優(yōu)化方法。該方法基于wPSO?BP預(yù)測模型和NSGA?III?LBWO算法，包括以下步驟：對原型風(fēng)機(jī)進(jìn)行仿真與分析，并與實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比驗(yàn)證；選取并計(jì)算了風(fēng)機(jī)的樣本點(diǎn)；把樣本點(diǎn)作為wPSO?BP預(yù)測模型和BP神經(jīng)網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于衍射光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核磁共振測井?dāng)?shù)據(jù)濾波方法及系統(tǒng)，核磁共振測井?dāng)?shù)據(jù)濾波方法包括步驟：將一維的第一核磁共振測井回波數(shù)據(jù)生成第一圖像數(shù)據(jù)；搭建衍射光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真模塊，得到所述衍射光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真模塊中各光學(xué)器件的復(fù)振幅和特征參數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種帶溫控的射頻消融模擬系統(tǒng)及方法，具有這樣的特征，包括畫面存儲部；幾何構(gòu)建部，用于根據(jù)組織參數(shù)和探針參數(shù)構(gòu)建射頻消融幾何模型，射頻消融幾何模型包括模擬電極管、模擬探針點(diǎn)和模擬組織；溫度計(jì)算部，存儲有溫度閾值，用于根據(jù)微波參數(shù)、...
								
            
							
            
							
						
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