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                  		樂(lè)器;聲學(xué)設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明涉及圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)影像病灶識(shí)別方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：基于輸入的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，設(shè)定不同尺寸鄰域窗口，計(jì)算各鄰域窗口的香農(nóng)熵值，同時(shí)計(jì)算局部能量值，形成局部能量圖，對(duì)香農(nóng)熵值與局部能量圖進(jìn)行融合，得到融合信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于圖像識(shí)別的砌體結(jié)構(gòu)抗震性能快速評(píng)估方法，包括以下步驟：對(duì)圖像中的房屋輪廓、洞口和標(biāo)識(shí)物進(jìn)行識(shí)別，利用OpenCV通過(guò)標(biāo)識(shí)物對(duì)圖像進(jìn)行視角矯正并測(cè)算目標(biāo)的實(shí)際尺寸，使用MobileViTV3模型按房屋層數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行分類(lèi)，實(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于改進(jìn)U?Net的萌發(fā)表型測(cè)量方法及系統(tǒng)以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化測(cè)量，減少人工成本并顯著提高效率，從而優(yōu)化番茄的種植與管理。本申請(qǐng)通過(guò)種子萌發(fā)表型采集系統(tǒng)對(duì)種子培養(yǎng)和種子萌發(fā)過(guò)程圖像進(jìn)行采集，構(gòu)建數(shù)據(jù)集，并利用該數(shù)據(jù)集訓(xùn)練改進(jìn)的U?Ne...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于圖像降噪的語(yǔ)義分割方法、圖像處理設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了基于圖像降噪的語(yǔ)義分割方法，包括：接收到待處理圖像后，基于圖像恢復(fù)模型的淺層特征提取模塊及深層特征提取模塊，提取待處理圖像的特征信息；基于特征信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于人工智能的圖像視頻采集數(shù)據(jù)智能分類(lèi)管理系統(tǒng)，屬于醫(yī)學(xué)影像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括醫(yī)療影像采集模塊，醫(yī)療影像采集模塊包括影像采集單元和預(yù)處理單元；影像采集單元用于采集醫(yī)療影像數(shù)據(jù)；預(yù)處理單元響應(yīng)影像采集單元，用于對(duì)采集的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種基于多源光學(xué)遙感影像的河流流量反演方法，涉及水文水利監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取包含目標(biāo)研究流域的多源遙感影像，處理得到多個(gè)基準(zhǔn)影像對(duì)，融合待融合影像和匹配的基準(zhǔn)影像對(duì)得到高分辨率融合影像；從目標(biāo)研究流域中劃分得到監(jiān)測(cè)區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種對(duì)象的狀態(tài)評(píng)估方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和系統(tǒng)。方法包括：獲取待評(píng)估對(duì)象的第一裂紋圖像；基于第一裂紋圖像中的第一裂紋參數(shù)，使用回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到待評(píng)估對(duì)象的第一應(yīng)力強(qiáng)度因子；回歸模型為預(yù)測(cè)應(yīng)力強(qiáng)度因子的模型，回歸模型由目標(biāo)對(duì)象...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于神經(jīng)元識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于AI的神經(jīng)元形態(tài)圖像識(shí)別系統(tǒng)及方法。該發(fā)明通過(guò)構(gòu)建多維度的分類(lèi)特征向量，充分考慮了神經(jīng)元的形態(tài)參數(shù)和色彩特征信息，從而能夠更全面地反映神經(jīng)元的特性，再以此為基礎(chǔ)對(duì)神經(jīng)元進(jìn)行精確分類(lèi)和識(shí)別，通過(guò)統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及科技中介服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，具體的說(shuō)是一種項(xiàng)目管理系統(tǒng)，包括項(xiàng)目信息管理模塊、項(xiàng)目進(jìn)度跟蹤模塊、資源對(duì)接匹配模塊、項(xiàng)目執(zhí)行與監(jiān)控模塊、溝通模塊、項(xiàng)目成果展示模塊，通過(guò)各模塊協(xié)同工作，通過(guò)各模塊的協(xié)同，精準(zhǔn)對(duì)接項(xiàng)目需求與資源供應(yīng)。資源對(duì)接...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于特征提煉的偽裝物體檢測(cè)方法，首先獲取偽裝物體檢測(cè)數(shù)據(jù)集，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；構(gòu)建基于特征提煉的偽裝物體檢測(cè)模型；再通過(guò)訓(xùn)練集對(duì)構(gòu)建好的基于特征提煉的偽裝物體檢測(cè)模型訓(xùn)練，對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果使用結(jié)構(gòu)損失函數(shù)進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)。最后對(duì)模型訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N目標(biāo)定位模型的訓(xùn)練和定位方法、相關(guān)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述訓(xùn)練方法包括：獲取樣本圖像，所述樣本圖像包括目標(biāo)定位區(qū)域；對(duì)所述目標(biāo)定位區(qū)域進(jìn)行特征提取，得到針對(duì)目標(biāo)定位區(qū)域的特征矩陣；對(duì)所述針對(duì)目標(biāo)定位區(qū)域的特征矩陣進(jìn)行特征降維，得...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種電梯中人工智能語(yǔ)音模型的建模方法及裝置，屬于電梯系統(tǒng)設(shè)計(jì)。旨在通過(guò)個(gè)性化的語(yǔ)音交互系統(tǒng)提升用戶(hù)的電梯使用體驗(yàn)。該方法通過(guò)獲取用戶(hù)提供的語(yǔ)音樣本并存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，結(jié)合電梯功能語(yǔ)句庫(kù)中預(yù)設(shè)的功能性語(yǔ)句，構(gòu)建帶有情感標(biāo)簽的語(yǔ)音庫(kù)。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于磨粒特征優(yōu)選的磨損狀態(tài)精準(zhǔn)辨識(shí)方法，通過(guò)運(yùn)動(dòng)磨粒圖像分析儀獲取裝備運(yùn)行過(guò)程中磨粒特征構(gòu)建初始樣本，包括磨粒數(shù)量、尺寸、濃度、類(lèi)型等多維特征；協(xié)同磨粒特征關(guān)注度和相關(guān)系數(shù)剔除具有高共線性的特征；以聚類(lèi)分箱的方式構(gòu)建磨粒特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于特征聚合分解的多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像融合方法，包括：構(gòu)建特征聚合網(wǎng)絡(luò)和分解反饋網(wǎng)絡(luò)；取源圖像和初始分解圖像拼接構(gòu)成訓(xùn)練集；將拼接后的圖像輸入至特征聚合網(wǎng)絡(luò)中輸出融合圖像；將融合圖像輸入至所述分解反饋網(wǎng)絡(luò)中，得到兩個(gè)分解圖像；基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種隱患檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法可以獲取包含電力設(shè)備的目標(biāo)環(huán)境圖像，以及，多維檢索樹(shù)K?D樹(shù)，所述K?D樹(shù)中的各個(gè)節(jié)點(diǎn)與各個(gè)預(yù)置的隱患類(lèi)別一一對(duì)應(yīng)，每個(gè)所述節(jié)點(diǎn)中包含有對(duì)應(yīng)隱患類(lèi)別的多個(gè)典型圖像的典型特征向量；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及紋飾基因庫(kù)構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種元青花紋飾基因庫(kù)構(gòu)建與AI衍生設(shè)計(jì)系統(tǒng)及方法，所述方法包括對(duì)表面圖進(jìn)行紋飾特征提取，根據(jù)紋飾特征提取結(jié)果對(duì)表面圖進(jìn)行分區(qū)，基于AI對(duì)每個(gè)區(qū)域進(jìn)行識(shí)別，輸出識(shí)別結(jié)果；統(tǒng)計(jì)每個(gè)樣品的表面圖的分區(qū)結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的鋼管工序等待時(shí)間智能調(diào)控系統(tǒng)及方法，涉及鋼管智能制造數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過(guò)采集裝置形成工業(yè)數(shù)據(jù)組合；基于工業(yè)數(shù)據(jù)組合進(jìn)行預(yù)處理后，構(gòu)建鋼管運(yùn)輸執(zhí)行知識(shí)庫(kù)，基于鋼管運(yùn)輸執(zhí)行知識(shí)庫(kù)形成若干組底層數(shù)據(jù)；基于若干組...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N草原毒雜草分布狀況監(jiān)測(cè)方法、裝置及終端設(shè)備，適用于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取第一光譜圖像信息以及第二光譜圖像信息；根據(jù)預(yù)設(shè)的毒雜草樣本信息庫(kù)與所述第一光譜圖像信息，確定第一光譜圖像毒雜草初始位置信息；根據(jù)所述第一光譜...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種工位管理方法、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，涉及企業(yè)資源管理領(lǐng)域，所述方法包括：獲取網(wǎng)口與員工的第一映射關(guān)系數(shù)據(jù)；發(fā)起工位盤(pán)點(diǎn)任務(wù)，通過(guò)所述工位盤(pán)點(diǎn)任務(wù)確定所述員工與工位的綁定關(guān)系數(shù)據(jù)；調(diào)用員工狀態(tài)數(shù)據(jù)，基于所述第一映射關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種第三方作業(yè)步處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：確定第三方平臺(tái)的服務(wù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)接口的適用場(chǎng)景和接口信息，并根據(jù)接口信息填寫(xiě)作業(yè)步注冊(cè)表；其中，接口信息包括目標(biāo)接口的參數(shù)名稱(chēng)和參數(shù)類(lèi)型；適用場(chǎng)景用于確定目標(biāo)接口的調(diào)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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