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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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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(biāo)模型生成方法、圖像處理方法和裝置，涉及人工智能、計算機(jī)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(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(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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								      本發(fā)明涉及一種基于文本提示的室內(nèi)點(diǎn)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(diǎn)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(diǎn)云場景局部特征，并通過多級Mamba塊和降采樣提取場景點(diǎn)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)建基于動態(tài)卷積的細(xì)粒度特征增強(qiáng)模塊，用以替...
								
            
							
            
							
						
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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(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)行干擾因素識別；S3、根據(jù)干擾因素的識別結(jié)果...
								
            
							
            
							
						
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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(jìn)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(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)包括時序數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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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(diǎn)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(diǎn)中的各點(diǎn)的點(diǎn)級分類特征；以及使用...
								
            
							
            
							
						
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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(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(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)階段評估模塊、人力資源管理模塊、財務(wù)管理模塊、業(yè)務(wù)管理模塊、研發(fā)管理模塊；本發(fā)明對企業(yè)整體運(yùn)營情況進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和評估，重點(diǎn)識別研發(fā)資源和市場資源，明確企...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供了一種目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)的更新方法、裝置及電子設(shè)備，方法包括：獲取可見光圖像樣本、熱成像圖像樣本、融合圖像樣本、可見光檢測模型、熱成像檢測模型以及待更新目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)，分別對可見光圖像樣本、熱成像圖像樣本以及融合圖像樣本進(jìn)行目標(biāo)檢測...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及利用遙感識別地物的技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種流域內(nèi)堆積體的快速識別方法、裝置及存儲介質(zhì)。所述方法包括：獲取目標(biāo)遙感影像，目標(biāo)遙感影像為目標(biāo)流域在指定時空范圍內(nèi)的遙感影像，目標(biāo)流域包括裸土區(qū)域和其他地物區(qū)域；根據(jù)預(yù)設(shè)的環(huán)境參數(shù)閾值，在目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種紋層狀頁巖紋層類型識別及孔隙結(jié)構(gòu)逐紋層表征方法和裝置，該方法可以包括：對紋層狀頁巖樣品的AMICS圖像和BSE圖像，以AMICS圖像為基準(zhǔn)，分別對AMICS圖像和BSE圖像以紋層為單元進(jìn)行分割，以得到若干張與單紋層對應(yīng)的分割...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實施例提供了一種用撥片自由切換音色的方法，包括：S101、通過撥片選擇指定音色模式以生成初始音色配置指令；S102、將生成的初始音色配置指令輸入至預(yù)設(shè)算法中，同時啟動信號路徑中的噪聲屏蔽機(jī)制，確保傳輸路徑中不引入額外干擾；S103、所...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N故障工單管理方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)，創(chuàng)建工單?文檔一體化架構(gòu)的動態(tài)工單日志，將獲取到的用于反映故障設(shè)備的故障情況所需的工單信息，按照預(yù)設(shè)的文檔字段映射表分別添加至預(yù)設(shè)文檔的工單顯示區(qū)域，同時將故障設(shè)備的故障處理信息對應(yīng)的待編輯內(nèi)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于遷移學(xué)習(xí)的說話人驗證方法及系統(tǒng)，其中方法包括以下步驟：構(gòu)建聲紋特征提取模型，并利用域外標(biāo)注數(shù)據(jù)對聲紋特征提取模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練；對經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的所述聲紋特征提取模型進(jìn)行優(yōu)化；利用經(jīng)過上述優(yōu)化及預(yù)訓(xùn)練的所述聲紋特征提取模型提取待...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于人工智能的結(jié)清函件處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：獲取目標(biāo)貸款業(yè)務(wù)的貸款結(jié)清信息，其中，貸款結(jié)清信息包括貸款詳情數(shù)據(jù)和結(jié)清數(shù)據(jù)；根據(jù)貸款結(jié)清信息，對目標(biāo)貸款業(yè)務(wù)進(jìn)行結(jié)清函件生成規(guī)則匹配處理，得到目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種高速鐵路鋼軌廓形檢測方法及裝置，其中方法包括：獲得高速鐵路鋼軌圖像；根據(jù)高速鐵路鋼軌圖像，利用時空上下文算法確定鋼軌感興趣區(qū)域像素點(diǎn)；利用DBSCAN聚類算法對鋼軌感興趣區(qū)域像素點(diǎn)進(jìn)行掃描，確定鋼軌感興趣區(qū)域的干擾點(diǎn)簇；對去...
								
            
							
            
							
						
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