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								      本發(fā)明提供一種基于輕量化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的無人機(jī)道路橋梁識(shí)別方法，包括獲取無人機(jī)拍攝的道路橋梁圖像數(shù)據(jù)集；通過數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊對(duì)所述數(shù)據(jù)集進(jìn)行圖像增強(qiáng)；建立道路橋梁識(shí)別模型，采用骨干網(wǎng)絡(luò)提取圖像增強(qiáng)后數(shù)據(jù)集的特征，生成特征圖；通過與所述骨干網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)方案調(diào)整系統(tǒng)的技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于皮膚代謝周期的高光譜動(dòng)態(tài)護(hù)膚方案調(diào)整系統(tǒng)，本發(fā)明包括高光譜成像裝置，具有高光譜攝像頭，采用380nm?980nm波段對(duì)皮膚造影成像采集皮膚時(shí)序多維度的光譜數(shù)據(jù)；代謝周期建模模塊，基于光譜...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種高速分選機(jī)構(gòu)的畫質(zhì)增強(qiáng)與目標(biāo)檢測(cè)方法及系統(tǒng)，通過實(shí)施本發(fā)明，在高速分選機(jī)構(gòu)的應(yīng)用場(chǎng)景中，通過畫質(zhì)增強(qiáng)模型提升待處理的第一圖像數(shù)據(jù)的圖像質(zhì)量，從而提高后續(xù)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)的精準(zhǔn)度以及增強(qiáng)特征提取能力；以及，利用多模型結(jié)合的方式，通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的目標(biāo)檢測(cè)方法，涉及目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明，采用動(dòng)態(tài)對(duì)比度增強(qiáng)與邊緣感知濾波耦合設(shè)計(jì)，通過區(qū)域灰度方差自適應(yīng)拉伸及方向性噪聲抑制，有效分離反光噪聲與真實(shí)缺陷特征，降低誤檢率；空洞卷積特征保留分支與可變形特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開基于方位角特征約束的多方位SAR車輛圖像生成方法，涉及雷達(dá)圖像生成技術(shù)領(lǐng)域，將兩個(gè)不同方位角的實(shí)測(cè)SAR車輛圖像的方位角特征輸入AAF預(yù)測(cè)模塊中并以中間方位角的實(shí)測(cè)SAR車輛圖像的方位角特征作為訓(xùn)練參考圖像進(jìn)行對(duì)抗訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種鋼絲繩表面缺陷圖像的生成方法及裝置。其包括：將無缺參考圖像加載到基本特征提取網(wǎng)絡(luò)，以經(jīng)基本特征提取網(wǎng)絡(luò)提取得到無缺參考隱向量，并將所提取得到的無缺參考隱向量加載到融合解碼網(wǎng)絡(luò)；將缺陷特征文本以及缺陷參考圖像加載到缺陷特征生成網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種圓弧軌道邊坡雷達(dá)變形圖與無人機(jī)航測(cè)地形配準(zhǔn)方法，涉及邊坡雷達(dá)技術(shù)領(lǐng)域，其技術(shù)方案要點(diǎn)是：配準(zhǔn)邊坡雷達(dá)，輸入中心點(diǎn)A和天線點(diǎn)B坐標(biāo)；讀取變形圖，存儲(chǔ)為二維矩陣；循環(huán)邊坡點(diǎn)云文件，得到每個(gè)三維點(diǎn)P；生成向量AB和向量AP，利用向...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于AOI技術(shù)的印制板組件缺陷自動(dòng)檢測(cè)方法及系統(tǒng)，包括：通過印制板組件圖像采集系統(tǒng)得到實(shí)際生產(chǎn)PCB的完整圖像；校正待檢的完整圖像；定位并獲取元器件圖像以及元器件焊盤圖像；分析獲取的元器件圖像，提取元器件有效識(shí)別信息；根據(jù)元...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N圖像生成方法和裝置，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。一種圖像生成方法，包括：獲取屬于不同人群類別的多個(gè)用戶的詢盤對(duì)話數(shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)的商品信息；將詢盤對(duì)話數(shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)的商品信息和決策因子生成提示輸入至決策因子生成模型，以生成不同人群類別的決...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字化管理的家族骨灰存放系統(tǒng)的工作方法，包括骨灰存放單元登記、三維建模處理、用戶終端綁定、遠(yuǎn)程操作響應(yīng)、數(shù)據(jù)處理及后臺(tái)監(jiān)控管理步驟。本發(fā)明通過數(shù)字化、人性化的骨灰存放管理方式解決了現(xiàn)有技術(shù)中缺乏對(duì)家族式骨灰的數(shù)字化、集中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種芯片引腳復(fù)用控制電路及其控制方法、芯片，該電路包括復(fù)用端子、芯片電源端子、上電復(fù)位控制器、引腳信號(hào)檢測(cè)器、電壓檢測(cè)器和調(diào)試控制器，復(fù)用端子用于接收通用功能信號(hào)與調(diào)試功能信號(hào)；上電復(fù)位控制器用于在上電時(shí)向引腳信號(hào)檢測(cè)器發(fā)送第一使...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于配置規(guī)則的數(shù)據(jù)庫(kù)安全網(wǎng)關(guān)的數(shù)據(jù)處理方法，屬于ICT和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)領(lǐng)域；該方法包括：接收數(shù)據(jù)訪問請(qǐng)求；根據(jù)數(shù)據(jù)訪問請(qǐng)求和預(yù)設(shè)的掃描規(guī)則對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行掃描，得到掃描結(jié)果；對(duì)掃描結(jié)果進(jìn)行加密處理，得到加密數(shù)據(jù)并進(jìn)行儲(chǔ)存；獲取所需的加...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種在線地圖數(shù)據(jù)處理和發(fā)布的方法及平臺(tái)系統(tǒng)，其中，方法包括以下步驟：S1，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：將原始地理數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，確保數(shù)據(jù)的一致性和完整性；S2，數(shù)據(jù)上傳；S3，在線配圖：通過在線制圖工具，用戶可以對(duì)地圖樣式進(jìn)行動(dòng)態(tài)配置，實(shí)現(xiàn)所見即...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種對(duì)VR全景圖片切片提高加載速度的方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，其中方法包括統(tǒng)計(jì)VR全景圖片源文件信息，確定切片參數(shù)，按切片參數(shù)對(duì)源文件進(jìn)行切片，計(jì)算每個(gè)切片的起始點(diǎn)坐標(biāo)，依坐標(biāo)對(duì)每個(gè)切片進(jìn)行規(guī)范命名，并保存，前端對(duì)VR全景圖片進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種圖片搜索入口的生成方法和裝置，該方法包括：監(jiān)聽鼠標(biāo)移動(dòng)事件；基于監(jiān)聽到的鼠標(biāo)移動(dòng)事件，實(shí)時(shí)獲取鼠標(biāo)在屏幕上的當(dāng)前位置，并確定在所述當(dāng)前位置上層級(jí)最高的HTML元素，作為目標(biāo)元素；確定與所述目標(biāo)元素和/或所述當(dāng)前位置相關(guān)的目標(biāo)圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及激光行業(yè)AI技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種激光裝備的知識(shí)圖譜問答方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備。該方法包括：在接收到用戶輸入的交互請(qǐng)求時(shí)，根據(jù)交互請(qǐng)求構(gòu)建問答輸入信息；基于AC自動(dòng)機(jī)對(duì)問答輸入信息進(jìn)行功能問答，并輸出問答結(jié)果；根據(jù)問答結(jié)果和語種選擇信...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及大模型軟硬件系統(tǒng)測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域，公開一種用于大模型軟硬件系統(tǒng)中性能瓶頸的識(shí)別方法及裝置、電子設(shè)備。識(shí)別方法包括：根據(jù)代表性系統(tǒng)的第一指標(biāo)采集腳本，確定適用于待測(cè)大模型軟硬件系統(tǒng)的第二指標(biāo)采集腳本；控制待測(cè)大模型軟硬件系統(tǒng)執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及大模型軟硬件系統(tǒng)測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域，公開一種用于大模型軟硬件系統(tǒng)的測(cè)試方法及測(cè)試裝置、電子設(shè)備。測(cè)試方法包括：根據(jù)用戶的測(cè)試需求，確定目標(biāo)測(cè)試指標(biāo)；在標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試代碼中插入目標(biāo)測(cè)試指標(biāo)對(duì)應(yīng)的測(cè)試探針；在大模型軟硬件系統(tǒng)上運(yùn)行插入測(cè)試探針后的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N根據(jù)水下地形自適應(yīng)調(diào)節(jié)割草深度的水深探測(cè)與控制方法，S1、設(shè)置無人割草船在水面待作業(yè)區(qū)域的作業(yè)路線；S2、在步驟S1所述的作業(yè)路線上設(shè)置若干點(diǎn)位，記錄每個(gè)點(diǎn)位的數(shù)據(jù)，所述點(diǎn)位的數(shù)據(jù)包括點(diǎn)位的坐標(biāo)及水深值；S3、在作業(yè)路徑的第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種水平地應(yīng)力數(shù)據(jù)處理方法、裝置、系統(tǒng)以及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于石油勘探技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：導(dǎo)入測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)以及地震數(shù)據(jù)，并對(duì)測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)和地震數(shù)據(jù)進(jìn)行水平最大地應(yīng)力的分析得到深度和水平最大地應(yīng)力；對(duì)深度進(jìn)行水平最小地應(yīng)力的計(jì)算得到水平最小地應(yīng)力...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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