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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)集進行預處理；基于預處理后的數(shù)據(jù)集對YOLOv5s進行訓練，得到YOLOv5s檢測模型；所述Y...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種項目管理方法及裝置、存儲介質及電子設備，該方法包括：當接收到對目標項目進行管理的指令時，確定關聯(lián)用戶；監(jiān)測是否接收到關聯(lián)用戶對目標項目的關聯(lián)操作指令；當接收到關聯(lián)操作指令時，確定當前關聯(lián)操作指令對應的項目關聯(lián)信息；在預先構建...
								
            
							
            
							
						
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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，涉及圖像識別技術領域，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；對原始圖像信息預處理得到圖像預處理信息，對原始環(huán)境語音信息預處理得到環(huán)境語音預處理信息；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)遙感技術領域，以解決樹木木質結構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，利用LeWoS算法對單木點云進行分析并通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種基于轉換器模型的多尺度感知模型，包括：圖像特征抽取網絡，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；特征融合網絡，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、深度學習、大模型、自動駕駛、智能交通等技術領域。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設模型，得到掩碼區(qū)域的特...
								
            
							
            
							
						
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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、電子設備及存儲介質，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：通過深度學習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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								      本發(fā)明屬于人工智能和目標檢測技術領域，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網絡作為SAR圖像細粒度目標檢測基礎網絡，構建基于動態(tài)卷積的細粒度特征增強模塊，用以替...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像處理技術領域，公開了基于狀態(tài)空間的圖像變化檢測方法、裝置、設備及介質，其中方法包括：將雙時相遙感圖像分別輸入至兩個權值共享的孿生網絡分支中，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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								      本公開內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。根據(jù)本公開內容的一個實施例，該分類方法包括：使用基于第一神經網絡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)明公開一種面向復雜場景下自適應偽裝目標的識別方法、系統(tǒng)、設備及介質，涉及人工智能的計算機視覺技術領域。所述方法包括：將獲取的待測圖像輸入目標識別模型中進行處理，得到目標識別結果；所述目標識別模型是基于交互引導網絡和顯著性感知協(xié)同優(yōu)化損失...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及場景智能識別技術領域，具體公開了一種基于AI技術的電網基建工程場景地物智能識別方法及系統(tǒng)，方法主要包括：獲取電網基建工程場景的遙感圖像；采用卷積神經網絡模型識別遙感圖像的地物類型，在初始階段，卷積神經網絡模型激活預設數(shù)量的卷積層和...
								
            
							
            
							
						
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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)干擾因素的識別結果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像分析技術領域，具體涉及一種用于腦卒中患者復發(fā)風險評估的訓練集擴展方法，該方法包括：獲取由不同復發(fā)風險等級下的歷史影像構成的初始訓練集；基于不同歷史影像之間的相似情況進行聚類，并確定每個目標簇對應的復發(fā)風險等級；對每個目標簇內的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種端到端語音合成方法，所述方法具體包括：構建包括HAE、HCE、HAD的層級條件變分自編碼器模型；以最大化證據(jù)下界為訓練目標，訓練所述模型；合成語音波形。還涉及了裝置，包括HAE、HCE、HAD、訓練模塊；其中，HAE包括：幀級...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種語音模型的處理方法、裝置、計算機設備及存儲介質，通過非平行語音轉換模型基于多個預設樣本對生成轉換語音后，采用指定音色語音和轉換語音對預設平行語音轉換模型進行預訓練，從而得到一個通用的基礎平行語音轉換模型，后續(xù)可以根據(jù)不...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，公開了一種點云匹配的檢測方法、裝置、設備及存儲介質。該方法包括：獲取存在匹配關系的多組點云數(shù)據(jù)，并分別將每組點云數(shù)據(jù)劃分為對應的多個網格；計算各個網格對應的點云描述信息，并根據(jù)點云描述信息，計算每組點云數(shù)據(jù)之間存...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種障礙物的識別方法、裝置、設備以及軌道吊車。本發(fā)明提供的障礙物識別方法，通過采集來自不同維度（車頭方向和巷道側向）的圖像數(shù)據(jù)，能夠有效解決現(xiàn)有技術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)、電子設備及存儲介質，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、轉換及處理；在YOLOv8特征提取主干網絡中引入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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