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          首頁(yè) 專(zhuān)利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 科技服務(wù) 國(guó)際服務(wù) 商標(biāo)交易 會(huì)員權(quán)益 需求市場(chǎng) 關(guān)于龍圖騰
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          • 本公開(kāi)的實(shí)施例公開(kāi)了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的多工況股骨力學(xué)參數(shù)生成方法和裝置。該方法的一具體實(shí)施方式包括:圖像處理系統(tǒng)中的圖像預(yù)處理端被配置成對(duì)原始股骨近端影像集進(jìn)行分割,得到三維股骨近端影像集;圖像預(yù)處理端被配置成對(duì)三維股骨近端影像集進(jìn)行建模,得到...
          • 本發(fā)明提出一種融合空間特征的色紡紗線(xiàn)顏色表征方法,通過(guò)5種孔徑多位置光譜采集,構(gòu)建“1D?CNN時(shí)序特征提取→DNN孔徑內(nèi)融合→Bi?LSTM空間順序建模→ResNet圖像顏色特征提取→金字塔池化層圖像空間特征提取→Transformer跨...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于MRI影像分析的腦小血管病灶識(shí)別檢測(cè)系統(tǒng),該系統(tǒng)包括處理器和存儲(chǔ)器,處理器執(zhí)行存儲(chǔ)器存儲(chǔ)的計(jì)算機(jī)程序以實(shí)現(xiàn)如下步驟:獲取像素點(diǎn)的正常可能性表征值;根據(jù)正常可能性表征值,得到疑似切片圖像以及疑似切片...
          • 本發(fā)明涉及基于退化原型學(xué)習(xí)的多退化醫(yī)學(xué)圖像統(tǒng)一融合方法,屬醫(yī)學(xué)圖像融合領(lǐng)域。本發(fā)明包括:通過(guò)成像原理生成低劑量PET數(shù)據(jù)、CT金屬偽影數(shù)據(jù)、存在運(yùn)動(dòng)偽影的MRI數(shù)據(jù);利用特征選擇機(jī)制學(xué)習(xí)退化原型;通過(guò)低秩分解策略,將基礎(chǔ)融合模型分解為多個(gè)分...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于偏好數(shù)據(jù)協(xié)同的廣告投放策略?xún)?yōu)化方法及系統(tǒng),涉及廣告投放技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:采集本地廣告投放平臺(tái)的內(nèi)部用戶(hù)數(shù)據(jù),并通過(guò)安全數(shù)據(jù)接口獲取第三方平臺(tái)的外部用戶(hù)數(shù)據(jù),對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行整合與預(yù)處理,提取顯式偏好數(shù)據(jù)與隱式偏好數(shù)據(jù);...
          • 本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,具體公開(kāi)一種微電網(wǎng)電碳聯(lián)合交易方法、系統(tǒng)及介質(zhì),包括:構(gòu)建區(qū)域互聯(lián)微電網(wǎng)系統(tǒng)模型;構(gòu)建本地電?碳聯(lián)合市場(chǎng)機(jī)制,采用多輪雙邊拍賣(mài)方式進(jìn)行訂單匹配,結(jié)合電價(jià)與碳價(jià)聯(lián)合出價(jià)規(guī)則,確定交易結(jié)果并通過(guò)潮流約束校驗(yàn);基于微電...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,提供了光伏巡檢機(jī)器人智能運(yùn)維方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備,通過(guò)對(duì)不同傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行差異化提取,僅保留局部的關(guān)鍵信息,減少無(wú)效信息的傳輸,并進(jìn)行協(xié)議統(tǒng)一和時(shí)間戳對(duì)齊來(lái)避免數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性失效,然后在分析和識(shí)別的基礎(chǔ)上通過(guò)動(dòng)態(tài)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于維保記錄的車(chē)輛保養(yǎng)提醒系統(tǒng)及方法,系統(tǒng)包括維保記錄多維度時(shí)序關(guān)聯(lián)分析處理單元、車(chē)輛運(yùn)行狀態(tài)實(shí)時(shí)參數(shù)采集與動(dòng)態(tài)特征提取單元、保養(yǎng)需求關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘與潛在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)單元、個(gè)性化保養(yǎng)項(xiàng)目動(dòng)態(tài)匹配與優(yōu)先級(jí)排序單元、保養(yǎng)提醒信息多模態(tài)生成...
          • 本發(fā)明提供了一種案件數(shù)據(jù)分配方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備,該方法首先根據(jù)案件數(shù)據(jù)的類(lèi)型參數(shù)確定案件數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的指標(biāo)參數(shù);然后確定指標(biāo)參數(shù)對(duì)應(yīng)的評(píng)分策略及其對(duì)應(yīng)的權(quán)重值,利用評(píng)分策略和權(quán)重值計(jì)算得到案件數(shù)據(jù)的評(píng)分結(jié)果;隨后獲取案件數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的調(diào)解員數(shù)據(jù),...
          • 本發(fā)明適用于直線(xiàn)電機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種直線(xiàn)電機(jī)模組的選型方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及設(shè)備。其中,一種直線(xiàn)電機(jī)模組的選型方法,包括如下步驟:獲取所需直線(xiàn)電機(jī)模組的第一電機(jī)所需參數(shù)和第一導(dǎo)軌所需參數(shù);根據(jù)第一電機(jī)所需參數(shù)和第一導(dǎo)軌所需參數(shù)篩選符合要求的...
          • 本申請(qǐng)屬于鐵磁材料磁滯模型技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)一種磁粉芯磁滯及損耗特性模擬方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:基于麥克斯韋方程組求解金屬球體顆粒內(nèi)部的渦流場(chǎng)表達(dá)式,將渦流場(chǎng)表達(dá)式的計(jì)算結(jié)果乘以磁粉芯總顆粒數(shù),獲得顆粒內(nèi)部總渦流損耗;對(duì)磁粉芯表面進(jìn)...
          • 本發(fā)明涉及軟件安全領(lǐng)域,具體公開(kāi)一種基于容器隔離的軟件補(bǔ)丁安全執(zhí)行方法及系統(tǒng)。通過(guò)Go語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)以下步驟:接收目標(biāo)軟件路徑與補(bǔ)丁文件路徑;創(chuàng)建臨時(shí)容器環(huán)境,以只讀方式掛載軟件目錄,可執(zhí)行形式掛載補(bǔ)丁文件;在宿主機(jī)運(yùn)行網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控模塊,采用透明代理...
          • 本公開(kāi)的實(shí)施例公開(kāi)了基于多模態(tài)缺失數(shù)據(jù)的情感識(shí)別方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。該方法的一具體實(shí)施方式包括:生成多模態(tài)情感數(shù)據(jù)序列集;執(zhí)行以下步驟:得到對(duì)應(yīng)多模態(tài)情感數(shù)據(jù)的文本模態(tài)特征信息、音頻模態(tài)特征信息和視頻模態(tài)特征信息;生成對(duì)應(yīng)多模態(tài)情感數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)融合處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于三維數(shù)字孿生模型的自然保護(hù)區(qū)數(shù)據(jù)融合展示方法。內(nèi)容包括:采集自然保護(hù)區(qū)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù),并進(jìn)行智能化預(yù)處理,得到預(yù)處理后的數(shù)據(jù);對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步特征提取并進(jìn)行降維處理,得到降維后的特征數(shù)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種河道監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的處理方法、裝置及電子設(shè)備,涉及水利領(lǐng)域以及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。其中,該方法包括:對(duì)來(lái)自不同監(jiān)測(cè)設(shè)備的河道監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)以張量形式進(jìn)行融合,得到融合后的目標(biāo)數(shù)據(jù);對(duì)目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行局部流形結(jié)構(gòu)分析,得到目標(biāo)數(shù)據(jù)中不同的局部數(shù)據(jù)之...
          • 本申請(qǐng)涉及互動(dòng)內(nèi)容更新技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種云平臺(tái)互動(dòng)內(nèi)容智能更新方法及系統(tǒng),包括:根據(jù)預(yù)獲取的用戶(hù)操作數(shù)據(jù),對(duì)用戶(hù)操作行為進(jìn)行分析計(jì)算熱力值,構(gòu)建云平臺(tái)點(diǎn)擊熱力圖;通過(guò)預(yù)設(shè)的意圖分析模型,從所述云平臺(tái)點(diǎn)擊熱力圖中分析用戶(hù)的操作意圖,構(gòu)建意圖...
          • 本發(fā)明提供一種UWP應(yīng)用外發(fā)管控功能兼容性適配方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),具體屬于UWP應(yīng)用處理技術(shù)領(lǐng)域,具體包括:服務(wù)模塊創(chuàng)建命名管道實(shí)例,授予所有UWP程序?qū)υ撁艿缹?shí)例的訪(fǎng)問(wèn)權(quán)限;驅(qū)動(dòng)模塊在監(jiān)測(cè)到進(jìn)程主模塊加載事件時(shí),向服務(wù)模塊發(fā)送進(jìn)程...
          • 本發(fā)明屬于邊緣計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種用于數(shù)據(jù)通信的分布式邊緣計(jì)算方法,獲取終端設(shè)備的任務(wù)信息和邊緣節(jié)點(diǎn)的算力數(shù)據(jù)創(chuàng)建多目標(biāo)優(yōu)化模型及其數(shù)學(xué)模型框架,獲取滿(mǎn)足優(yōu)化目標(biāo)和約束條件的最優(yōu)解,構(gòu)建分布式計(jì)算網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),將計(jì)算任務(wù)分解為N個(gè)異構(gòu)子任...
          • 本發(fā)明涉及一種基于智能眼鏡的多智能體協(xié)作方法及系統(tǒng),本發(fā)明的多智能體協(xié)作方法包括解析智能眼鏡的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)得到任務(wù)事件;獲取任務(wù)事件預(yù)設(shè)的預(yù)期延遲預(yù)算和任務(wù)預(yù)計(jì)時(shí)長(zhǎng),將預(yù)期延遲預(yù)算和任務(wù)預(yù)計(jì)時(shí)長(zhǎng)與每一智能體的預(yù)設(shè)的端點(diǎn)能力進(jìn)行匹配,從多智能體中...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種遠(yuǎn)程通信模組主從狀態(tài)監(jiān)控及切換系統(tǒng),涉及嵌入式通信模組遠(yuǎn)程升級(jí)管理技術(shù)領(lǐng)域,用于解決主從結(jié)構(gòu)升級(jí)過(guò)程中高風(fēng)險(xiǎn)階段刷寫(xiě)失敗、系統(tǒng)失效及參數(shù)丟失問(wèn)題;通過(guò)在系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中實(shí)時(shí)采集模組運(yùn)行狀態(tài)與刷寫(xiě)健康度指標(biāo),結(jié)合主從結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)可控...
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