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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)明提供了一種項(xiàng)目管理方法及裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備，該方法包括：當(dāng)接收到對(duì)目標(biāo)項(xiàng)目進(jìn)行管理的指令時(shí)，確定關(guān)聯(lián)用戶；監(jiān)測是否接收到關(guān)聯(lián)用戶對(duì)目標(biāo)項(xiàng)目的關(guān)聯(lián)操作指令；當(dāng)接收到關(guān)聯(lián)操作指令時(shí)，確定當(dāng)前關(guān)聯(lián)操作指令對(duì)應(yīng)的項(xiàng)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(zhǔn)工期的項(xiàng)目協(xié)同監(jiān)控方法，適用于監(jiān)控系統(tǒng)，所述項(xiàng)目協(xié)同監(jiān)控方法包括：將所監(jiān)控項(xiàng)目的實(shí)際任務(wù)執(zhí)行數(shù)據(jù)映射至預(yù)設(shè)的基準(zhǔn)工期模型對(duì)應(yīng)的多維幾何空間上，以生成動(dòng)態(tài)幾何偏差特征向量；根據(jù)實(shí)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(xì)菌檢測方法及系統(tǒng)，屬于細(xì)菌檢測。針對(duì)現(xiàn)有細(xì)菌檢測耗時(shí)長且精度低的問題，本發(fā)明提供一種細(xì)菌檢測方法，包括獲取真實(shí)場景的數(shù)據(jù)集，對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理；基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集對(duì)YOLOv5s進(jìn)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(jí)注意力模塊堆疊而成的編碼器，用于基于輸入的待識(shí)別圖像輸出由所述多級(jí)注意力模塊提取的多個(gè)圖像塊令牌(Patch Token)序列；特征融合網(wǎng)絡(luò)，用于將所述多個(gè)圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了目標(biāo)模型生成方法、圖像處理方法和裝置，涉及人工智能、計(jì)算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)、大模型、自動(dòng)駕駛、智能交通等技術(shù)領(lǐng)域。具體方案為：基于掩碼圖對(duì)樣本圖像進(jìn)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(qǐng)公開了一種基于圖像識(shí)別的文字生成方法，涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，包括進(jìn)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(duì)原始圖像信息預(yù)處理得到圖像預(yù)處理信息，對(duì)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(diǎn)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(diǎn)云提取精度和效率不高的問題。該方法包括：對(duì)原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行單木分割和去噪，得到單木點(diǎn)云；對(duì)單木點(diǎn)云多角度旋轉(zhuǎn)，利用LeWoS算法對(duì)單木點(diǎn)云進(jìn)行分析并通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于項(xiàng)目管理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種科研項(xiàng)目全流程管理平臺(tái)。包括科研項(xiàng)目管理駕駛艙模塊、科研項(xiàng)目庫管理模塊、科研項(xiàng)目執(zhí)行管理模塊、科研項(xiàng)目文檔管理模塊、科研項(xiàng)目概算管理模塊、知識(shí)產(chǎn)權(quán)庫管理模塊、科技成果庫管理模塊、科研項(xiàng)目報(bào)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(chǔ)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(duì)紅外熱圖像進(jìn)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(jì)物體分類的分類方法、分類裝置以及存儲(chǔ)介質(zhì)。根據(jù)本公開內(nèi)容的一個(gè)實(shí)施例，該分類方法包括：使用基于第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的點(diǎn)級(jí)分類器提取高光譜圖像中的單個(gè)感興趣類型物體的輪廓區(qū)內(nèi)的多個(gè)點(diǎn)中的各點(diǎn)的點(diǎn)級(jí)分類特征；以及使用...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)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(shí)時(shí)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(duì)多模態(tài)食品數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到標(biāo)準(zhǔn)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(shí)序數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于人工智能和目標(biāo)檢測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種實(shí)例特征增強(qiáng)的SAR圖像細(xì)粒度目標(biāo)檢測方法及裝置。該方法包括以下步驟：目標(biāo)檢測模型搭建：選擇yolov8網(wǎng)絡(luò)作為SAR圖像細(xì)粒度目標(biāo)檢測基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建基于動(dòng)態(tài)卷積的細(xì)粒度特征增強(qiáng)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(shí)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(zhǔn)確率低的問題。本發(fā)明基于遙感影像時(shí)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(jì)算機(jī)視覺的自動(dòng)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(jìn)行圖像模糊檢測和校正識(shí)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(qǐng)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(shí)相遙感圖像分別輸入至兩個(gè)權(quán)值共享的孿生網(wǎng)絡(luò)分支中，通過多個(gè)編碼階段的輕量狀態(tài)空間模塊進(jìn)行編碼處理，分別得到第一時(shí)相特征圖，以及第二時(shí)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(duì)于輸入圖像，使用多個(gè)針對(duì)不同干擾場景的視覺特征編碼器提取特征并進(jìn)行特征融合；S2、干擾類型分類模型根據(jù)融合的特征進(jìn)行干擾因素識(shí)別；S3、根據(jù)干擾因素的識(shí)別結(jié)果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種障礙物的識(shí)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(shí)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(biāo)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(chǔ)介質(zhì)，方法包括搜集鋼材表面缺陷數(shù)據(jù)集，并對(duì)表面缺陷數(shù)據(jù)集依次進(jìn)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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								      本發(fā)明涉及企業(yè)信息管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于人工智能的企業(yè)創(chuàng)業(yè)資源管理系統(tǒng)。包括創(chuàng)業(yè)階段評(píng)估模塊、人力資源管理模塊、財(cái)務(wù)管理模塊、業(yè)務(wù)管理模塊、研發(fā)管理模塊；本發(fā)明對(duì)企業(yè)整體運(yùn)營情況進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和評(píng)估，重點(diǎn)識(shí)別研發(fā)資源和市場資源，明確企...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種城市歷史建筑修繕保護(hù)系統(tǒng)，包括監(jiān)測評(píng)估系統(tǒng)、干預(yù)修復(fù)系統(tǒng)和運(yùn)維管理系統(tǒng)；監(jiān)測評(píng)估系統(tǒng)包括登記和評(píng)估兩個(gè)模塊，分別用于登記歷史建筑信息和評(píng)估修繕保護(hù)先決條件；干預(yù)修復(fù)系統(tǒng)包括修繕申報(bào)、施工和驗(yàn)收三個(gè)模塊。本發(fā)明通過對(duì)城市歷史建...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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