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								      本公開提出了一種模型訓(xùn)練及關(guān)鍵點(diǎn)檢測方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及裝載自動(dòng)化技術(shù)領(lǐng)域。其中，模型訓(xùn)練方法包括：利用關(guān)鍵點(diǎn)檢測模型對包含待識別目標(biāo)的樣本圖像進(jìn)行處理，以得到特征圖包含的多個(gè)網(wǎng)格單元中每個(gè)網(wǎng)格單元的關(guān)鍵點(diǎn)預(yù)測坐標(biāo)的置信度向量、關(guān)鍵點(diǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于Transformer與CapsNet的水下軌道角動(dòng)量模式識別方法，利用Transformer分支提取軌道角動(dòng)量光陣列的全局特征，以及CapsNet分支提取軌道角動(dòng)量光陣列的局部特征，通過向量的形式捕捉軌道角動(dòng)量光陣列圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于多尺度注意力的巖性單元分類網(wǎng)絡(luò)，包括：遙感分支，用于處理遙感影像數(shù)據(jù)，得到多個(gè)遙感特征圖；地質(zhì)先驗(yàn)知識分支，用于處理地質(zhì)巖性單元信息圖，得到包含地質(zhì)先驗(yàn)信息且與遙感特征圖結(jié)構(gòu)相似的多個(gè)地質(zhì)特征圖；小波增強(qiáng)交叉注意力WCCA模塊，用于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于醫(yī)療健康和金融科技等領(lǐng)域，公開了一種視覺令牌篩選方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：獲取令牌序列，其中，令牌序列包括系統(tǒng)輸入令牌集、視覺令牌集和用戶輸入令牌集，視覺令牌集包括多個(gè)視覺令牌；通過多模態(tài)大模型計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于自適應(yīng)雙路徑局部全局融合網(wǎng)絡(luò)的交通標(biāo)志檢測方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺與智能交通技術(shù)領(lǐng)域。通過三大創(chuàng)新模塊協(xié)同工作：非線性自適應(yīng)特征提取模塊采用寬窄并行結(jié)構(gòu)，結(jié)合自適應(yīng)形變激活函數(shù)與部分卷積機(jī)制，增強(qiáng)對微弱特征的捕獲能力；動(dòng)態(tài)通...
								
            
							
            
							
						
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								      本文介紹了一種改進(jìn)的YOLOv8算法，用于無人機(jī)平臺(tái)上的儀表盤特征識別。針對YOLOv8模型在計(jì)算資源有限的環(huán)境中的應(yīng)用，我們通過替換CSPPC卷積、Detect_AFPN檢測頭以及CGAttention注意力機(jī)制，對原始網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及基于計(jì)算機(jī)視覺的多模態(tài)數(shù)據(jù)智能標(biāo)注系統(tǒng)。所述系統(tǒng)包括：基準(zhǔn)點(diǎn)對齊模塊，用于獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)的特征提取結(jié)果，對所述特征提取結(jié)果進(jìn)行基準(zhǔn)點(diǎn)對齊處理，生成一致化的基準(zhǔn)點(diǎn)集合；注視點(diǎn)預(yù)測模塊，用于根據(jù)所述基準(zhǔn)點(diǎn)集合對視覺數(shù)據(jù)中的注視點(diǎn)進(jìn)行動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于翅圖的吸血庫蠓物種輔助識別方法及裝置，涉及吸血庫蠓鑒定技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：通過對待識別的目標(biāo)吸血庫蠓翅圖進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化目標(biāo)吸血庫蠓翅圖；其中，標(biāo)準(zhǔn)化目標(biāo)吸血庫蠓翅圖與標(biāo)準(zhǔn)化吸血庫蠓翅圖庫中的標(biāo)準(zhǔn)化吸血庫蠓翅...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于動(dòng)態(tài)語義引導(dǎo)與自適應(yīng)擴(kuò)散建模的跨域微表情識別方法，將微表情識別序列的起始幀與峰值幀輸入至訓(xùn)練后的跨域微表情模型實(shí)現(xiàn)微表情的識別；包括：A、通過運(yùn)動(dòng)描述子提取模塊提取微表情的運(yùn)動(dòng)描述特征；B、通過噪聲調(diào)度模塊定義隨時(shí)間步演化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于對抗領(lǐng)域自適應(yīng)的跨域時(shí)空圖微表情識別方法，包括：A、對要處理的微表情視頻序列預(yù)處理；B、微表情光流序列經(jīng)過進(jìn)一步處理，構(gòu)建面部關(guān)鍵點(diǎn)圖結(jié)構(gòu)，作為第一輸入；C、微表情視頻光流序列作為輸入，通過全局特征提取網(wǎng)絡(luò)得到全局特征，作...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于擴(kuò)散模型的長人體運(yùn)動(dòng)序列生成方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺和計(jì)算機(jī)圖形學(xué)技術(shù)領(lǐng)域。包括：構(gòu)建長時(shí)人體動(dòng)作數(shù)據(jù)集；構(gòu)建長文本到長動(dòng)作生成網(wǎng)絡(luò)，所述長文本到長動(dòng)作生成網(wǎng)絡(luò)包括文本到短動(dòng)作序列生成模型和運(yùn)動(dòng)序列拼接模型；所述文本到短動(dòng)作...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)與路口檢測器融合的車道問題識別方法，包括：確定問題路口和需要優(yōu)化的路口方向；判斷路口的失衡系數(shù)是否小于閾值；判斷進(jìn)口車道數(shù)量與出口車道數(shù)量是否匹配；判斷進(jìn)口車道左轉(zhuǎn)交通流、直行交通流與進(jìn)口車道屬性是否匹配；判斷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種管制指令高度短期的綜合安全性提示方法，包括：獲得所有航空器當(dāng)前態(tài)勢的航跡描述信息；獲取限制空域的水平范圍、高度上限和高度下限；判斷目標(biāo)航空器是否已處于一個(gè)限制空域的水平范圍內(nèi)或即將進(jìn)入一個(gè)限制空域的水平范圍內(nèi)；形成關(guān)于目標(biāo)航...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療教育技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種交互式麻醉學(xué)危機(jī)技能訓(xùn)練場景的虛擬仿真方法，包括以下步驟：在虛擬環(huán)境中構(gòu)建高保真的手術(shù)室及危機(jī)處理場景；實(shí)時(shí)模擬患者的生理參數(shù)變化，并將其反饋至學(xué)員界面；記錄并分析學(xué)員在訓(xùn)練中的操作步驟、決策時(shí)間和生理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于異構(gòu)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的作物基因?功能預(yù)測方法及系統(tǒng)，涉及生物信息技術(shù)領(lǐng)域。首先，計(jì)算基因、功能和代謝物之間的相似性；然后，根據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系和相似性構(gòu)建異構(gòu)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)；從異構(gòu)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中分別提取基因、功能、代謝物的特征表示，得到實(shí)體特征表...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于人工智能與生物防腐技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于LSTM網(wǎng)絡(luò)的細(xì)菌素效價(jià)衰減動(dòng)態(tài)預(yù)測方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：S1、數(shù)據(jù)采集與處理：在動(dòng)態(tài)鹽梯度環(huán)境下采集效價(jià)衰減時(shí)序數(shù)據(jù)；S2、構(gòu)建模型架構(gòu)：構(gòu)建LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包括輸入層、隱...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及通過三層優(yōu)化加速蛋白質(zhì)?配體口袋預(yù)測和對接方法。該方法中，數(shù)據(jù)處理層通過算子空間重構(gòu)和細(xì)粒度任務(wù)并行，實(shí)現(xiàn)計(jì)算與通信的高效重疊，最大化單卡推理吞吐量；模型優(yōu)化層通過離線特征分析和動(dòng)態(tài)策略匹配，進(jìn)行多維度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的蝦塘水質(zhì)預(yù)測方法，涉及蝦塘水質(zhì)預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：在蝦塘養(yǎng)殖水體中部署水下熒光傳感器檢測藻類的熒光響應(yīng)信號，基于熒光信號強(qiáng)度實(shí)時(shí)獲取水體中的藻類濃度數(shù)據(jù)，對蝦塘水體中藻類動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測；對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于熱中子活化伽馬能譜的天然釓熱中子吸收截面測量方法，該方法通過構(gòu)建特征X射線與瞬發(fā)γ射線在特定能區(qū)內(nèi)的能量—計(jì)數(shù)轉(zhuǎn)換關(guān)系，實(shí)現(xiàn)截面參數(shù)的定量求解。研究選用?50 mm × 1 mm釓圓片，在0.025 eV熱中子照射下進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種通過Ni間隙摻雜調(diào)控ZrNiSn電子結(jié)構(gòu)的理論計(jì)算方法。本發(fā)明基于第一性原理計(jì)算，通過構(gòu)建不同4d位Ni摻雜濃度的ZrNiSn結(jié)構(gòu)模型，并對模型進(jìn)行優(yōu)化與電子結(jié)構(gòu)計(jì)算，形成系統(tǒng)分析摻雜濃度和溫度效應(yīng)對ZrNiSn材料電子結(jié)構(gòu)影...
								
            
							
            
							
						
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