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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N擔(dān)保網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及大數(shù)據(jù)領(lǐng)域。該方法通過(guò)獲取待評(píng)估擔(dān)保網(wǎng)絡(luò)的擔(dān)保關(guān)系數(shù)據(jù)。根據(jù)擔(dān)保關(guān)系數(shù)據(jù)中的顯性擔(dān)保關(guān)系以及擔(dān)保主體，確定隱性擔(dān)保關(guān)系，并根據(jù)隱性擔(dān)保關(guān)系與顯性擔(dān)保關(guān)系，生成擔(dān)保網(wǎng)絡(luò)融合圖。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種異常交易行為檢測(cè)方法、裝置及電子設(shè)備。具體方式為：獲取預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)內(nèi)目標(biāo)賬戶的至少一個(gè)業(yè)務(wù)交易行為所關(guān)聯(lián)的交易行為數(shù)據(jù)；對(duì)每個(gè)業(yè)務(wù)交易行為的交易行為數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取處理，確定待處理特征向量；通過(guò)多個(gè)基于自注意力機(jī)制的編碼模型對(duì)每...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于神經(jīng)元剪枝的神經(jīng)輻射場(chǎng)隱式水印嵌入與提取方法，屬于神經(jīng)輻射場(chǎng)模型的版權(quán)保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，包括：使用水印訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練水印網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練過(guò)程中隨機(jī)失活部分神經(jīng)元，得到初始水印網(wǎng)絡(luò)；對(duì)所述初始水印網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行神經(jīng)元剪枝，將所述初始水印網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于分組增強(qiáng)卷積注意力特征融合的高光去除方法，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法基于CycleGAN網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建高光去除模型，所述高光去除模型由生成器、判別器和損失函數(shù)優(yōu)化模塊組成。生成器含細(xì)節(jié)增強(qiáng)深度下采樣、上采樣和分組增強(qiáng)卷積注意力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于輕量化YOLO11的風(fēng)機(jī)金屬表面缺陷檢測(cè)方法、裝置及介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)與工業(yè)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取風(fēng)機(jī)金屬表面缺陷圖像數(shù)據(jù)，并預(yù)處理得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；以YOLO11n為基礎(chǔ)模型，使用采用四級(jí)分層架構(gòu)與星運(yùn)算特征融合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的生物組織圖像分割方法，旨在低對(duì)比度、噪聲較多和模糊邊界的生物醫(yī)學(xué)圖像中提高組織結(jié)構(gòu)的分割準(zhǔn)確率，包括以下步驟：構(gòu)建一個(gè)包含改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的U型網(wǎng)絡(luò)模型，該模型具有增強(qiáng)的特征提取能力和細(xì)節(jié)恢復(fù)能力；進(jìn)行生物...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及多光譜圖像處理方法、處理系統(tǒng)、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，通過(guò)對(duì)和光條件下采集的多波段圖像進(jìn)行預(yù)處理，然后提取不同波段處理的圖像下的特征，并對(duì)特征進(jìn)行疊加獲取病變區(qū)域信息，將病變區(qū)域信息進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理后進(jìn)行突出顯示，從而實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的目標(biāo)信息獲取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于改進(jìn)YOLOv11的絕緣子自爆檢測(cè)方法，包括：獲取絕緣子自爆圖片和視頻數(shù)據(jù)，構(gòu)建絕緣子自爆圖像數(shù)據(jù)集；對(duì)YOLOv11網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)，得到絕緣子自爆檢測(cè)模型；將訓(xùn)練集輸入絕緣子自爆檢測(cè)模型中進(jìn)行訓(xùn)練，保存訓(xùn)練得到的最優(yōu)的絕緣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于RGB圖像與深度信息的甲狀腺超聲機(jī)器人自動(dòng)掃描方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：獲取圖像信息和深度信息，編碼深度信息后融合識(shí)別目標(biāo)掃描區(qū)域，確定初始掃描點(diǎn)和初始掃描方向，控制掃描探頭進(jìn)行掃描并采集實(shí)時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種房屋墻壁高處裂縫測(cè)量和鑒定方法及系統(tǒng)，屬于建筑技術(shù)領(lǐng)域，包括采集完整的墻體裂縫點(diǎn)云數(shù)據(jù)，對(duì)墻體裂縫點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何特征提取，動(dòng)態(tài)調(diào)整環(huán)境與應(yīng)變傳感器的部署密度，通過(guò)預(yù)測(cè)模型完成對(duì)裂縫未來(lái)寬度的預(yù)測(cè)，并基于預(yù)測(cè)值與結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)，完...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于超表面的太赫茲計(jì)算全息圖像的分析方法及其系統(tǒng)，基于超表面的太赫茲計(jì)算全息圖像的分析方法包括以下步驟：基于原始圖像，通過(guò)傳輸調(diào)控形成第一全息圖像；基于原始圖像，通過(guò)幾何相位調(diào)控形成第二全息圖像；基于原始圖像，通過(guò)傳輸調(diào)控與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于自動(dòng)化裝配技術(shù)，尤其為一種基于尺度不變特征轉(zhuǎn)換的高速工件接口定位方法，包括如下步驟，S1：雙目圖像的采集與畸變校正；S2：基于模板匹配算法對(duì)左圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)；S3：基于尺度不變特征轉(zhuǎn)換對(duì)左右圖像進(jìn)行特征提取與匹配；S4：基于視差...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及圖像生成技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于工作流編排的金融圖像生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括獲取工作流編排界面中的工作節(jié)點(diǎn)，根據(jù)工作節(jié)點(diǎn)構(gòu)建AI金融圖像任務(wù)流，并生成分層參數(shù)；基于分層參數(shù)和AI金融圖像任務(wù)流，生成初始AI金融圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)與金融科技技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了基于多任務(wù)輔助特征的文本渲染方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，應(yīng)用于金融科技領(lǐng)域的個(gè)性化客戶報(bào)告與營(yíng)銷材料生成場(chǎng)景中，或可應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域中的醫(yī)學(xué)影像報(bào)告自動(dòng)化標(biāo)注場(chǎng)景中，其中方法包括：獲取文本的Unico...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種模型訓(xùn)練采樣方法、海報(bào)生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及金融科技領(lǐng)域、醫(yī)療健康領(lǐng)域及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取樣本集中各個(gè)樣本的難度分?jǐn)?shù)；按照樣本的難度分?jǐn)?shù)將樣本集劃分為挑戰(zhàn)區(qū)以及多樣性區(qū)；從挑戰(zhàn)區(qū)以及多樣性區(qū)中采集訓(xùn)練樣本。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及三維場(chǎng)景構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于金融科技和醫(yī)療健康領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于視頻的三維場(chǎng)景構(gòu)建方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：通過(guò)對(duì)輸入的原始視頻按固定間隔采樣提取關(guān)鍵視頻幀，并提取所述關(guān)鍵視頻幀的語(yǔ)義特征；對(duì)所述語(yǔ)義特征進(jìn)行歸一化處理得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于物體級(jí)無(wú)損高斯場(chǎng)的多粒度開(kāi)放詞匯查詢方法，引入了一種具有全局一致性代碼本的物體級(jí)別高斯場(chǎng)，高斯場(chǎng)中的可學(xué)習(xí)語(yǔ)義標(biāo)簽向量渲染回對(duì)應(yīng)的物體標(biāo)簽后，通過(guò)代碼本建立起該標(biāo)簽和對(duì)應(yīng)未壓縮的高維特征之間的直接映射，從而支持任意維度的語(yǔ)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于頻域通道注意力的多模態(tài)腦腫瘤分割方法，包括以下步驟：獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；步驟2、建立多模態(tài)腦腫瘤分割網(wǎng)絡(luò)，包括兩個(gè)編碼器和兩個(gè)解碼器，兩個(gè)編碼器第一池化層的輸出連接第一FCMM模塊、第二池化層的輸出連接第二FCMM模塊、第三...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于DETR的混凝土澆筑振搗表觀質(zhì)量評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng)：采集混凝土表面圖像；采用混凝土澆筑振搗表觀檢測(cè)模型對(duì)數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行語(yǔ)義分割與缺陷檢測(cè)；根據(jù)缺陷檢測(cè)結(jié)果對(duì)混凝土澆筑振搗表觀質(zhì)量進(jìn)行量化評(píng)分。本發(fā)明通過(guò)融合深度學(xué)習(xí)技術(shù)與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于醫(yī)療健康領(lǐng)域，公開(kāi)了一種分類方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，分類方法通過(guò)對(duì)每個(gè)圖像識(shí)別任務(wù)創(chuàng)建提示嵌入組，利用多模態(tài)視覺(jué)語(yǔ)言模型對(duì)提示嵌入組進(jìn)行更新，以及將多模態(tài)視覺(jué)語(yǔ)言模型輸出的結(jié)果輸入至MLP分類器...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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