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                  		樂器;聲學(xué)設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)大模型的建筑物震害損傷智能評估方法，屬于地震工程技術(shù)領(lǐng)域；包括以下步驟：采集損傷圖片構(gòu)建多模態(tài)震害評估數(shù)據(jù)集；構(gòu)建多模態(tài)震害評估大模型，并使用圖像?文本對比損失函數(shù)進行優(yōu)化，通過多模態(tài)編碼器輸出一個新的多模態(tài)向量表...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于文本提示的室內(nèi)點云場景開放式語義分割方法。本發(fā)明基于大規(guī)模室內(nèi)場景點云數(shù)據(jù)，采用基于Mamba塊的3D U?Net網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提取點云場景局部特征，并通過多級Mamba塊和降采樣提取場景點云數(shù)據(jù)全局特征，再通過上采樣和跳躍連接...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種項目管理方法及裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備，該方法包括：當接收到對目標項目進行管理的指令時，確定關(guān)聯(lián)用戶；監(jiān)測是否接收到關(guān)聯(lián)用戶對目標項目的關(guān)聯(lián)操作指令；當接收到關(guān)聯(lián)操作指令時，確定當前關(guān)聯(lián)操作指令對應(yīng)的項目關(guān)聯(lián)信息；在預(yù)先構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于基準工期的項目協(xié)同監(jiān)控方法，適用于監(jiān)控系統(tǒng)，所述項目協(xié)同監(jiān)控方法包括：將所監(jiān)控項目的實際任務(wù)執(zhí)行數(shù)據(jù)映射至預(yù)設(shè)的基準工期模型對應(yīng)的多維幾何空間上，以生成動態(tài)幾何偏差特征向量；根據(jù)實際非正式溝通記錄調(diào)整預(yù)設(shè)的隱性協(xié)同鏈路拓...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種細菌檢測方法及系統(tǒng)，屬于細菌檢測。針對現(xiàn)有細菌檢測耗時長且精度低的問題，本發(fā)明提供一種細菌檢測方法，包括獲取真實場景的數(shù)據(jù)集，對數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理；基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集對YOLOv5s進行訓(xùn)練，得到Y(jié)OLOv5s檢測模型；所述Y...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種基于轉(zhuǎn)換器模型的多尺度感知模型，包括：圖像特征抽取網(wǎng)絡(luò)，包括：由多級注意力模塊堆疊而成的編碼器，用于基于輸入的待識別圖像輸出由所述多級注意力模塊提取的多個圖像塊令牌(Patch Token)序列；特征融合網(wǎng)絡(luò)，用于將所述多個圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了目標模型生成方法、圖像處理方法和裝置，涉及人工智能、計算機視覺、深度學(xué)習(xí)、大模型、自動駕駛、智能交通等技術(shù)領(lǐng)域。具體方案為：基于掩碼圖對樣本圖像進行掩碼處理，得到掩碼后的樣本圖像；將掩碼后的樣本圖像輸入預(yù)設(shè)模型，得到掩碼區(qū)域的特...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于圖像識別的文字生成方法，涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，包括進行信息采集得到原始采集信息，原始采集信息包括原始圖像信息和原始環(huán)境語音信息；對原始圖像信息預(yù)處理得到圖像預(yù)處理信息，對原始環(huán)境語音信息預(yù)處理得到環(huán)境語音預(yù)處理信息；根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種單株樹木點云的枝葉分離方法，涉及林業(yè)生態(tài)遙感技術(shù)領(lǐng)域，以解決樹木木質(zhì)結(jié)構(gòu)點云提取精度和效率不高的問題。該方法包括：對原始點云數(shù)據(jù)進行單木分割和去噪，得到單木點云；對單木點云多角度旋轉(zhuǎn)，利用LeWoS算法對單木點云進行分析并通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于項目管理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種科研項目全流程管理平臺。包括科研項目管理駕駛艙模塊、科研項目庫管理模塊、科研項目執(zhí)行管理模塊、科研項目文檔管理模塊、科研項目概算管理模塊、知識產(chǎn)權(quán)庫管理模塊、科技成果庫管理模塊、科研項目報表管理模塊和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于紅外熱圖像的乳腺分析方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，步驟S1：獲取包括乳腺區(qū)域的光感值的紅外熱圖像；步驟S2：將光感值劃分為若干種色階；步驟S3：通過深度學(xué)習(xí)分割模型對紅外熱圖像進行乳腺區(qū)域和血管區(qū)域的分割；步驟S4：基于分割...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開內(nèi)容涉及用于基于高光譜圖像估計物體分類的分類方法、分類裝置以及存儲介質(zhì)。根據(jù)本公開內(nèi)容的一個實施例，該分類方法包括：使用基于第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的點級分類器提取高光譜圖像中的單個感興趣類型物體的輪廓區(qū)內(nèi)的多個點中的各點的點級分類特征；以及使用...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及食品安全檢測領(lǐng)域，公開一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)與AI算法的食品安全智能檢測方法及系統(tǒng)，該方法包括：通過多源傳感器實時采集食品在各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，得到多模態(tài)食品數(shù)據(jù)；對多模態(tài)食品數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到標準化的多模態(tài)食品數(shù)據(jù)，多模態(tài)食品數(shù)據(jù)包括時序數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于人工智能和目標檢測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種實例特征增強的SAR圖像細粒度目標檢測方法及裝置。該方法包括以下步驟：目標檢測模型搭建：選擇yolov8網(wǎng)絡(luò)作為SAR圖像細粒度目標檢測基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建基于動態(tài)卷積的細粒度特征增強模塊，用以替...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于特征選擇和集成學(xué)習(xí)的時間序列植被指數(shù)作物分類方法，它屬于作物分類技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明解決了現(xiàn)有模型的泛化能力弱、模型訓(xùn)練與推理效率低以及模型分類準確率低的問題。本發(fā)明基于遙感影像時間序列特征數(shù)據(jù)集，通過逐步增加特征的方式來構(gòu)建最優(yōu)特征子...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及教學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于計算機視覺的自動閱卷方法，包括：圖像采集與預(yù)處理：采集答題卡圖像，通過灰度化、二值化處理進行圖像模糊檢測和校正識別并剔除不清晰圖像，本發(fā)明通過圖像灰度化、局部自適應(yīng)二值化、模糊檢測及透視校正等圖像預(yù)處...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于狀態(tài)空間的圖像變化檢測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，其中方法包括：將雙時相遙感圖像分別輸入至兩個權(quán)值共享的孿生網(wǎng)絡(luò)分支中，通過多個編碼階段的輕量狀態(tài)空間模塊進行編碼處理，分別得到第一時相特征圖，以及第二時相特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多干擾源場景下的圖像重建方法及裝置，所述方法包括以下步驟：S1、對于輸入圖像，使用多個針對不同干擾場景的視覺特征編碼器提取特征并進行特征融合；S2、干擾類型分類模型根據(jù)融合的特征進行干擾因素識別；S3、根據(jù)干擾因素的識別結(jié)果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種障礙物的識別方法、裝置、設(shè)備以及軌道吊車。本發(fā)明提供的障礙物識別方法，通過采集來自不同維度（車頭方向和巷道側(cè)向）的圖像數(shù)據(jù)，能夠有效解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的低能見度環(huán)境下目標漏檢和空間誤判的問題。首先，利用第一圖像采集裝置和第二...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種鋼材缺陷檢測方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括搜集鋼材表面缺陷數(shù)據(jù)集，并對表面缺陷數(shù)據(jù)集依次進行整理、轉(zhuǎn)換及處理；在YOLOv8特征提取主干網(wǎng)絡(luò)中引入SPD?Conv模塊，并嵌入EMA模塊得到特征提取模型；在特征提取模型...
								
            
							
            
							
						
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