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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于結(jié)構(gòu)先驗(yàn)的Landweber的電阻抗成像方法，包括采集待檢測(cè)目標(biāo)圖像；對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理和圖像分割，提取目標(biāo)先驗(yàn)信息和輪廓信息；利用輪廓信息進(jìn)行有限元建模與仿真；利用EIT系統(tǒng)獲取邊界電壓，對(duì)先驗(yàn)信息進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種圖形浮雕的生成方法、裝置及設(shè)備，涉及安全防偽技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取目標(biāo)圖形浮雕所對(duì)應(yīng)的圖案輪廓曲線對(duì)象和底紋背景曲線組；根據(jù)圖案輪廓曲線對(duì)象和底紋背景曲線組，確定圖案輪廓曲線對(duì)象中的圖案輪廓曲線和底紋背景曲線組中的背景曲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種超聲探頭標(biāo)定方法，包括以下步驟：檢測(cè)數(shù)據(jù)集采集與構(gòu)建、檢測(cè)模型構(gòu)建與訓(xùn)練、標(biāo)定系統(tǒng)準(zhǔn)備、標(biāo)定數(shù)據(jù)集采集與構(gòu)建、標(biāo)定結(jié)果粗估、標(biāo)定結(jié)果細(xì)化。本發(fā)明將超聲標(biāo)定建模為三維重建問(wèn)題，將標(biāo)定視為重建過(guò)程中的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于終端設(shè)備的輕量級(jí)多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識(shí)別方法，涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域；包括以下步驟：多模態(tài)數(shù)據(jù)采集以及預(yù)處理，利用數(shù)據(jù)獲取模塊獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)，并對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；輕量化特征提取網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，對(duì)于視覺(jué)分支和非視覺(jué)分支分別構(gòu)建特征提...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明設(shè)計(jì)一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)和粒球譜聚類的圖像分類方法，包括：獲取圖像數(shù)據(jù)集，通過(guò)特征提取模型提取圖像數(shù)據(jù)集中每個(gè)圖象的特征向量；將圖像數(shù)據(jù)集中所有圖像的特征向量視為一個(gè)整體創(chuàng)建初始粒球，并計(jì)算該初始粒球的可變稀疏度測(cè)度VSM值；若VSM值低...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種面向肌瘤識(shí)別的子宮橫縱切面超聲影像GPU處理方法、系統(tǒng)、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，根據(jù)訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)待處理的原始超聲圖像采用GPU并行計(jì)算的方式進(jìn)行處理，得到各解剖結(jié)構(gòu)的定位和結(jié)構(gòu)信息，深度學(xué)習(xí)模型為使用帶有標(biāo)注信息的訓(xùn)練數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于無(wú)人機(jī)圖像與紅外二維碼的定位方法，能夠有效地解決彩色模態(tài)受限情況，無(wú)人機(jī)視角目標(biāo)定位問(wèn)題。所述方法包括：S1、選取紅外低發(fā)射率材料制作二維碼標(biāo)記物，內(nèi)部嵌入衛(wèi)星定位模塊；S2、利用無(wú)人機(jī)采集實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地紅外影像，并進(jìn)行增強(qiáng)處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種鐵路周邊安全隱患識(shí)別方法及裝置，引入雙支特征提取網(wǎng)絡(luò)，一方面基于淺層分支的多卷積層和平均池化層提取鐵軌線條特征和鐵路周邊紋理、邊緣等低層次特征，另一方面引入深層分支基于多殘差模塊的跳躍連接結(jié)構(gòu)，注重對(duì)鐵路基礎(chǔ)設(shè)施及周邊環(huán)境語(yǔ)義...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種融合雙目視覺(jué)和視覺(jué)?語(yǔ)言模型的目標(biāo)定位識(shí)別方法，包括如下步驟：1)圖像采集；2)推算目標(biāo)的深度信息；3)輸出目標(biāo)坐標(biāo)框；4)目標(biāo)類別預(yù)測(cè)；5)輸出識(shí)別結(jié)果。本發(fā)明的目標(biāo)定位識(shí)別方法融合了雙目視覺(jué)和視覺(jué)?語(yǔ)言模型，在保證高效的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于多流形學(xué)習(xí)的面部表情識(shí)別方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)與模式識(shí)別領(lǐng)域。該方法首先利用活動(dòng)形狀模型檢測(cè)面部顯著區(qū)域并構(gòu)建表情數(shù)據(jù)庫(kù)；然后采用分?jǐn)?shù)階傅里葉變換對(duì)顯著區(qū)域的圖像預(yù)處理，強(qiáng)化特征；之后通過(guò)多流形鑒別分析方法提取各表情類別對(duì)應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種結(jié)合信息瓶頸與擾動(dòng)自對(duì)齊的針對(duì)常見(jiàn)視覺(jué)損壞的魯棒手語(yǔ)方法，包括：（1）手語(yǔ)語(yǔ)料選取建模；（2）手語(yǔ)視頻增強(qiáng)；（3）手語(yǔ)視覺(jué)特征提取；（4）手語(yǔ)視覺(jué)特征過(guò)濾；（5）端到端手語(yǔ)視頻轉(zhuǎn)換；（6）手語(yǔ)翻譯損失計(jì)算；（7）手語(yǔ)視覺(jué)特征擾...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種身份不變性保持的行人重識(shí)別匿名化隱私保護(hù)方法，該方法構(gòu)建包含匿名化圖像生成模塊和身份保留模塊的框架：利用傳統(tǒng)方法生成的脫敏圖像作為初始隱私保護(hù)監(jiān)督，通過(guò)匿名化生成器將原始行人圖像轉(zhuǎn)換為全身匿名圖像，通過(guò)對(duì)抗損失與L1損失約束...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種超市的稱重防損系統(tǒng)及方法，包括稱重設(shè)備、掃碼模塊和防損后臺(tái)；稱重設(shè)備用于對(duì)稱重商品進(jìn)行稱重并進(jìn)行條碼標(biāo)簽打印，以及將稱重商品的稱重流水信息上傳至防損后臺(tái)；掃碼模塊用于在顧客結(jié)算時(shí)對(duì)稱重商品的條碼標(biāo)簽進(jìn)行掃碼，并將稱重商品掃碼后...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于遺傳算法優(yōu)化CNN的短期車流量預(yù)測(cè)方法，包括：基于采集歷史交通流量數(shù)據(jù)，對(duì)交通流量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、選取采樣時(shí)間，獲得多個(gè)采樣時(shí)間內(nèi)的總車流量數(shù)據(jù)；基于遺傳算法，構(gòu)建CNN優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)模型；基于CNN優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)模型、多個(gè)采樣時(shí)間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及通信技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)一種基于LoRa通信技術(shù)的自適應(yīng)DEMO演示板，包括：主控芯片、LoRa模塊、傳感器擴(kuò)展模塊、傳感器模塊和天線；所述主控芯片與所述LoRa模塊的一端電連接；所述LoRa模塊的另一端與所述天線電連接；所述傳感器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于屏幕顯示技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種消除柔性屏幕褶皺的張緊結(jié)構(gòu)、車載屏幕及汽車，包括屏幕支撐組件、驅(qū)動(dòng)升降組件和彈力張緊組件，屏幕支撐組件包括支撐組件和底板，支撐組件構(gòu)成L形折板結(jié)構(gòu)且其下部滑動(dòng)連接于底板的下端面上，驅(qū)動(dòng)升降組件包括升降組...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種區(qū)分課堂對(duì)話中的身份的方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中，該方法包括：獲取課堂音頻文件；調(diào)用預(yù)置的語(yǔ)音識(shí)別模型對(duì)所述課堂音頻文件進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別，得到所述課堂音頻文件中的文本內(nèi)容；利用訓(xùn)練好的基于深度學(xué)習(xí)的標(biāo)點(diǎn)預(yù)測(cè)模型對(duì)所述文本內(nèi)容...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種存儲(chǔ)器、電子設(shè)備和電壓調(diào)整方法，本申請(qǐng)?zhí)峁┑拇鎯?chǔ)器包括：電源元件和多個(gè)存儲(chǔ)元件，每一個(gè)存儲(chǔ)元件包括控制模塊、電源模塊和電壓采集模塊，電源模塊分別與控制模塊和電壓采集模塊相耦接；控制模塊與電壓采集模塊相連接；其中，在電源元件向...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及生物信息學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)一種物種密碼子使用頻率計(jì)算方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，通過(guò)引入基因表達(dá)量數(shù)據(jù)，采用加權(quán)算法計(jì)算密碼子使用頻率，解決現(xiàn)有方法因忽略表達(dá)量差異而導(dǎo)致的偏差，能夠更真實(shí)地反映物種中密碼子的實(shí)際使用情況；不僅適用于單基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于精準(zhǔn)轉(zhuǎn)錄組測(cè)序及其分析的新型密碼子優(yōu)化方法，屬于生物信息學(xué)技術(shù)領(lǐng)域。為提高目的基因的表達(dá)量，本發(fā)明根據(jù)轉(zhuǎn)基因表達(dá)的發(fā)育時(shí)期和組織、器官等部位，獲取相應(yīng)的精準(zhǔn)轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，篩選高效表達(dá)基因作為宿主基因組表達(dá)文庫(kù)；在確定宿主基...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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