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								      本發(fā)明涉及人工智能與醫(yī)療健康交叉領(lǐng)域，尤其涉及一種基于知識圖譜的體質(zhì)智能評估方法。包括：獲取面部圖像并進行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的面部圖像，將預(yù)處理后的面部圖像輸入至定制化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行特征提取，輸出特征向量；基于特征向量和知識圖譜，計算每...
								
            
							
            
							
						
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								      本方案屬于數(shù)字病理圖像處理領(lǐng)域，具體涉及基于細胞輪廓的智能輔助診斷系統(tǒng)及方法。基于細胞輪廓的智能輔助診斷方法包括以下步驟：S10：獲取染色后的病理組織圖像，通過顏色反卷積算法分離病理組織圖像中的HE染色通道，根據(jù)分離結(jié)果識別標記圖像中細胞核...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種用于氣溶膠分析儀的數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，屬于氣溶膠分析儀的數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括步驟：根據(jù)光源系統(tǒng)和探測器采集氣溶膠顆粒的光吸收信號，生成原始電信號；通過對所述原始電信號進行預(yù)處理，得到預(yù)處理數(shù)據(jù)；從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取黑碳氣溶...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能檢測技術(shù)，揭露了一種基于風機葉片音頻信號的葉片損傷分類方法，包括：獲取風機音頻信號，利用第一圖像轉(zhuǎn)換模型將風機音頻信號轉(zhuǎn)換成第一信號圖像，及利用第二圖像轉(zhuǎn)換模型將風機音頻信號轉(zhuǎn)換成第二信號圖像；將第一信號圖像以及第二信號圖像進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種處理語音混淆的命名實體矯正方法及系統(tǒng)，包括：檢測給定的語音識別文本中的損壞實體；對損壞實體逐一執(zhí)行音素級檢索操作，基于損壞實體與預(yù)定義實體的語音相似度從預(yù)定義實體列表中篩選出候選實體；采用雙編碼器結(jié)構(gòu)計算候選實體與語音識別文...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于信息技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于Three.js的地下停車導航系統(tǒng)，包括：停車場數(shù)據(jù)采集模塊，用于實時采集停車場的車位狀態(tài)數(shù)據(jù)，并將采集的數(shù)據(jù)發(fā)送至后端服務(wù)器；后端服務(wù)器，用于管理數(shù)據(jù)庫以及處理停車場數(shù)據(jù)采集模塊和客戶端的請求；數(shù)據(jù)庫，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種風況預(yù)警方法、存儲介質(zhì)、程序產(chǎn)品、設(shè)備、系統(tǒng)及載具。該風況預(yù)警方法包括：根據(jù)當前風況數(shù)據(jù)，以及載具所處環(huán)境的風況特征數(shù)據(jù)，對載具進行風況預(yù)警處理。本申請通過風況預(yù)警處理可以及時對載具進行風況預(yù)警，有助于用戶或路人等及時采取措施...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種車輛預(yù)警方法、裝置以及電子設(shè)備，該車輛預(yù)警方法包括：根據(jù)多個預(yù)警監(jiān)控模型各自需求的信號的類型，對多個預(yù)警監(jiān)控模型進行分組，獲得多個任務(wù)組以及多個任務(wù)組各自對應(yīng)的任務(wù)，每個任務(wù)組中包括至少一個預(yù)警監(jiān)控模型，多個預(yù)警監(jiān)控模型是由...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于環(huán)境感知和智能分析的滯洪區(qū)應(yīng)急撤退預(yù)警方法，涉及防洪減災(zāi)技術(shù)領(lǐng)域，包括采集滯洪區(qū)現(xiàn)場的原始數(shù)據(jù)，形成監(jiān)測點陣；通過將監(jiān)測點陣按照地理網(wǎng)格劃分成若干監(jiān)測單元，并根據(jù)降雨數(shù)據(jù)和土壤濕度數(shù)據(jù)建立降雨滲透模型，結(jié)合地形高程數(shù)據(jù)構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供了一種預(yù)警信息生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，通過獲取重點人員基礎(chǔ)信息；所述重點人員基礎(chǔ)信息包括原始圖像信息；基于所述原始圖像信息構(gòu)建針對重點人員的人臉特征標識；獲取視頻流數(shù)據(jù)，并從所述視頻流數(shù)據(jù)中提取實時人臉特征；當判...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于SSM?YOLO?tiny輕量化改進算法的多種食用菌復雜環(huán)境下檢測方法，能夠提升在復雜環(huán)境下對多種食用菌的分類檢測精度，同時保持較低的計算開銷。通過減低模型深度和通道數(shù)，引入Slim?Neck結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于視頻監(jiān)控與人工智能的滯洪區(qū)實時安全監(jiān)測方法，涉及水利工程與人工智能交叉領(lǐng)域，包括采集滯洪區(qū)的視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)，并對所述視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對預(yù)處理后的視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)進行特征提取和識別，生成監(jiān)測特征數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于改進RT?DETR的麥穗自動檢測與計數(shù)方法，步驟包括：1)采集麥田小麥視頻；2)在FasterNet結(jié)構(gòu)中引入SENetV2注意力機制，構(gòu)建一個新的特征提取模塊FasterSEV2；3)用FasterSEV2代替RT?DETR的主干...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種機器人抓取姿態(tài)預(yù)測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及機器人視覺領(lǐng)域。所述方法包括以物體圖像和隱含意圖的文本指令為輸入，以明確意圖的文本指令為期望輸出，對意圖推理模型進行訓練；以物體圖像和明確意圖的文本指令為輸入，以區(qū)域分割圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于低帶寬端邊協(xié)同視覺檢測方法及系統(tǒng)，涉及視覺檢測技術(shù)領(lǐng)域。該基于低帶寬端邊協(xié)同視覺檢測方法及系統(tǒng)，包括S1.識別目標邊界框及類別標簽，將邊界框覆蓋區(qū)域劃分為語義關(guān)鍵塊，非邊界框區(qū)域劃分為背景塊；S2.通過高可靠通信信道優(yōu)先傳輸語...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種退役風機的處理方法、裝置及設(shè)備，涉及風機技術(shù)領(lǐng)域和三維模型技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：接收退役風機的至少一種類型的待處理部件的部件參數(shù)后，確定并展示每一待處理部件所對應(yīng)的部件三維模型；接收退役風機所對應(yīng)的安置類型之后，確定匹配...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于物理散射模型引導的SAR圖像生成方法，包含物理引導的特征調(diào)制、屬性散射中心特征約束及生成網(wǎng)絡(luò)訓練。物理引導的特征調(diào)制通過設(shè)計多尺度注意力模塊PMA，將俯仰角參數(shù)化編碼與多尺度卷積融合，動態(tài)增強關(guān)鍵散射特征，補償俯仰角變化導...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于深度學習和邊緣檢測的圖像矢量化方法及系統(tǒng)，所述方法，包括獲取家電模塊的圖像數(shù)據(jù)，并對獲取的圖像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；將預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)作為輸入構(gòu)建邊緣檢測模型，對邊緣檢測模型輸出的邊緣概率圖進行優(yōu)化處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于水下圖像處理和裂縫檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體說是一種水電站大壩水下裂縫圖像定位方法，包括以下步驟：采集大壩表面裂縫的圖像數(shù)據(jù)并獲取關(guān)鍵圖像；對采集到的水下圖像進行預(yù)處理，采用基于YOLOv9的裂縫目標檢測網(wǎng)絡(luò)對預(yù)處理后的圖像進行裂縫區(qū)域的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于改進YOLOv8n?seg模型的鋼索表面磨損檢測方法及裝置，涉及鋼索表面磨損檢測領(lǐng)域，該方法包括采集鋼索表面圖像并標注真實磨損區(qū)域與程度，構(gòu)建磨損圖像數(shù)據(jù)集；改進YOLOv8n?seg模型結(jié)構(gòu)，以自適應(yīng)核卷積模塊替代主干...
								
            
							
            
							
						
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