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								      本公開提供了一種海上光伏樁周浮冰預警方法、海上光伏樁周浮冰預警裝置、計算機可讀存儲介質和電子設備，涉及工程安全技術領域。該方法包括：獲取海上光伏區(qū)域內管樁的樁周的浮冰圖像集；根據浮冰圖像集確定管樁的樁周的浮冰碎片特征，并根據浮冰碎片特征對浮...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及表面缺陷檢測技術領域，特別是涉及PE膜表面靜電微塵識別系統及方法，包括：圖像采集模塊通過環(huán)形LED陣列和多波長照明系統采集PE膜表面的多角度多波長圖像；多流形映射背景抑制模塊將PE膜表面視為復合流形，分離背景和微塵特征；微分幾何特...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N竣工圖多要素提取與矢量化方法、裝置、設備及存儲介質。涉及竣工圖處理技術領域。該方法包括：對竣工圖進行分割，得到田塊、道路、水渠、建筑物和井口的二值掩碼圖像；對各個二值掩碼圖像執(zhí)行開閉運算、形態(tài)學平滑、噪聲去除和/或孔洞填充操作...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于圖像解析的考勤處理方法與系統，屬于圖像處理技術領域，具體包括：基于不敏感設備的施工工地之間的考勤圖像的人臉圖像的相似系數的監(jiān)測處理方案，以及施工單位的不敏感設備的施工工地數據，確定施工單位的識別可靠程度滿足要求時，以施工單...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智慧社區(qū)技術領域，公開了一種智慧社區(qū)安防系統及安防攝像頭，包括門禁裝置、攝像裝置、輸入面板和圍欄，本發(fā)明中通過攝像頭識別人員面部，并通過數據庫的社區(qū)人員進行對比，當識別為社區(qū)人員時，驗證身份成功并通過處理器控制欄板機構開合，而身份...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及宣傳用具技術領域，提供了一種教育用宣傳裝置，包括宣傳機構和框架機構，框架機構包括底框組件、頂框組件和兩個側框板，底框組件內部轉動安裝有多個轉動座，每一轉動座的中心均貫通設置有插接口，插接口的截面形狀呈多邊形設置；宣傳機構包括多個宣...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及光源控制技術領域，具體涉及一種針對背光模組的亮度補償調節(jié)方法及其背光模組。該方法包括：采集圖像序列及電平值；基于背光分區(qū)下不同通道的灰度圖電平值篩選跳變點，根據跳變點與緩沖區(qū)跳變幅度差異確定跳變幅度統計量；根據跳變幅度統計量和灰度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N抬頭顯示的亮度自適應調節(jié)方法、系統、設備及介質，涉及汽車電子技術領域，方法包括：通過亮度識別模型對當前的前向實景圖像進行亮度識別，獲得第一亮度值；根據第一亮度值和當前第二亮度值，確定主亮度值，當前第二亮度值為傳感器采集的環(huán)境亮...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了智能虛擬陪伴機器人情景對話節(jié)奏控制系統，屬于機器人對話技術領域。包括：數據獲取模塊：獲取歷史發(fā)言的語音數據；歷史向量提取模塊：將低維節(jié)奏形狀向量存儲在向量數據庫中；在線聚類模塊：生成多個低維節(jié)奏簇及響應模板；當前向量提取模塊：提...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種漢語言的發(fā)音音準評估方法，屬于語音處理技術領域。本發(fā)明先采用自相關法對漢語言語音信號進行劃分，得到多個音態(tài)集合；再對音態(tài)集合中短時幀進行EMD分解，提取低頻重心、低頻能量、高頻重心及高頻能量這4種特征；對于單個音態(tài)集合，基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于白酒智能化釀造技術領域，本發(fā)明公開了基于多組學的醬香型白酒產酒酵母菌群智能馴化系統及方法，包括：采集多源數據，構建多維度數據框架，校正傳感器時空延遲，生成環(huán)境?代謝關聯數據集，并定義各分區(qū)響應閾值進行分區(qū)環(huán)境風險評估，構建三維責任...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及循環(huán)水處理技術領域，公開了一種基于水質預測的循環(huán)水處理閉環(huán)優(yōu)化方法及系統，其中，一種基于水質預測的循環(huán)水處理閉環(huán)優(yōu)化方法包括：構建支持時間維度的時序知識圖譜，用于表示水質參數及其關系的時序演變特性；構建多時間尺度預測引擎，預測未來...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實施例公開了多模態(tài)病例數據庫構建方法、裝置、電子設備和介質。該方法的一具體實施方式包括：對多模態(tài)醫(yī)學病例文檔進行版面區(qū)域檢測，得到病例區(qū)域信息集；對病例區(qū)域信息集進行層次樹構建，得到病例區(qū)域邏輯層次樹；生成病例分割提示詞信息；對多模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于心流雙映射模型的虛擬現實康復訓練自適應調控方法及系統，包括：預先構建的心流雙映射模型，其包含患者數據與心流狀態(tài)輸入映射模型和任務參數與心流狀態(tài)輸出映射模型；實時采集患者在虛擬現實康復訓練中的多維數據；利用患者數據與心流狀態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于中醫(yī)規(guī)則的智能終端意識障礙交互促醒系統及方法，涉及智能醫(yī)療技術領域，所述系統包括數據采集模塊，獲取意識障礙患者的臨床多維數據，通過數據清洗與標準化處理，構建初始的患者臨床信息矩陣，得到結構化的意識障礙特征數據集，干預計劃生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于知識蒸餾和檢索增強生成的抑郁癥分析評分方法，屬于抑郁癥醫(yī)學評估領域，利用大語言模型將志愿者的情緒自述數據轉化為醫(yī)生與志愿者之間的對話數據。使用大規(guī)模推理大語言模型，依據醫(yī)用量表規(guī)則對上述對話數據中代表志愿者的部分進行情緒...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于ＵＥ５的整形外科術前規(guī)劃方法，屬于圖形處理技術領域，該方法包括以下步驟：首先，將患者患處的靜態(tài)三維網格模型轉換為動態(tài)網格模型；其次，基于動態(tài)網格模型，通過交互操作在模型表面劃定待修復的創(chuàng)面區(qū)域，并仿真模擬創(chuàng)面的形態(tài)特征；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機視覺與人工智能技術領域，公開了一種基于深度學習的皮膚舒緩功效評價方法及系統，其中，一種基于深度學習的皮膚舒緩功效評價方法包括：敏感性分層數據預處理，將皮膚按敏感度分為不同層級；層級化對比學習框架構建，從未標注數據中學習有效特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數據分析技術領域，具體地說，涉及基于聯邦學習的糖尿病臨床試驗數據智能聚類分析系統及方法。包括：數據采集與預處理單元；聯邦隱私保護單元；動態(tài)聚類建模單元，用于構建自適應糖尿病數據特征的聚類模型，采用分層聯邦架構與動態(tài)參數聚合算法，結...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及遷移學習技術領域，揭露了一種基于域自適應遷移學習的放療計劃劑量分布預測方法，包括：明確源域醫(yī)療機構和目標域醫(yī)療機構，采集源域醫(yī)療機構的放療計劃數據，提取放療計劃數據的放療計劃特征，以訓練源域醫(yī)療機構的初始劑量分布分析模型；構建源域...
								
            
							
            
							
						
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