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								      本申請屬于材料技術領域，具體公開了一種融合可見光與紅外的SLM缺陷監(jiān)測模型構建方法，包括以下步驟：S1. 獲取SLM零件在打印時每一層對應的第一可見光圖像和第一紅外圖像；S2. 在第一可見光圖像中提取出第一特征點，在第一紅外圖像中提取出第二...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及醫(yī)療設備技術領域，公開一種用于醫(yī)療設備的影像處理方法及裝置、醫(yī)療設備，方法包括：根據(jù)獲取的數(shù)據(jù)構建數(shù)據(jù)集；其中，數(shù)據(jù)集包括當前呼吸相位的DSA蒙片、參考呼吸相位的DSA蒙片和參考呼吸相位的血管分割圖，形變場估計模塊的輸出包括當前呼...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種圖像處理方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，包括：獲取待處理圖像中人臉區(qū)域?qū)拿娌刻卣鼽c信息；基于面部特征點信息對待處理圖像進行裁剪，獲得待處理人臉圖像；對待處理人臉圖像進行卡通化處理，獲得卡通化人臉圖像；基于卡通化人臉圖像和待處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了融合頻域感知與狀態(tài)空間建模的大幅面影像分割方法和系統(tǒng)。所述方法包括編碼器、狀態(tài)空間建模模塊和頻域感知特征融合模塊三個核心部分，其中編碼器采用基于ResNet結構的特征提取網(wǎng)絡，實現(xiàn)對輸入圖像的多尺度特征提取，確保深層語義信息的有...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于跨模態(tài)特征聚合的跨域點云表示學習方法及系統(tǒng)，其中，方法包括：采用預設的雙流多模態(tài)編碼器對訓練域的點云進行特征提取，確定幾何特征和語義提示；采用預設的語義燃料提示器對幾何特征和語義提示進行跨模態(tài)特征聚合，生成3D特征；采用預...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種醫(yī)學影像分割模型的訓練方法、裝置及電子設備，其中，該方法包括：利用第一數(shù)據(jù)集對第一影像分割模型進行預訓練，得到預訓練后的第一影像分割模型，第一數(shù)據(jù)集中各訓練樣本為標注有目標區(qū)域的位置信息和形態(tài)特征信息的醫(yī)學影像；將由未經(jīng)標注的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種自監(jiān)督學習中的無監(jiān)督密集性能估計與模型選擇方法，方法包括：在用于圖像的密集預測任務的模型的多輪迭代訓練過程中，設置多個檢查點，并保存各個檢查點下的模型參數(shù)，得到多個模型；利用預設的密集性能評估方式，在未利用圖像的標注標簽的情況...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例涉及一種特征融合空間遙感數(shù)據(jù)目標智能檢測方法、裝置及設備。該方法包括：基于預設神經(jīng)網(wǎng)絡通過自下而上的神經(jīng)網(wǎng)絡前向推理過程逐層對輸入圖像進行下采樣，提取不同尺度的特征信息；將下采樣獲取的所述特征信息進行傳遞和融合，采用上采樣的方式...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種輸電線路缺陷識別方法及系統(tǒng)，該方法包括：當?shù)竭_預設時間時，實時接收用戶輸入的目標輸電線路，并基于預設規(guī)則通過預設無人機實時采集與目標輸電線路對應的檢測視頻；對檢測視頻進行實時解析處理，以實時提取出與目標輸電線路對應的特征區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種目標檢測方法及裝置。其中，該方法包括：采用無人機采集目標區(qū)域的圖像；采用部署在無人機內(nèi)的目標檢測模型對目標區(qū)域的圖像進行識別，其中，目標檢測模型的骨干網(wǎng)絡中每個卷積層后部署有一個注意力模塊，目標檢測模型中特征提取層包含多個卷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于圖像識別的工地管理方法及系統(tǒng)，涉及工地管理技術領域，方法包括根據(jù)人群圖像獲取人員密度，根據(jù)人員密度的圖像密度大小進行區(qū)域劃分以獲得一級區(qū)域、二級區(qū)域及三級區(qū)域并篩選識別結果以得到不可全域識別標識特征的人群圖像，并獲取不可全...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N排球扣球訓練檢測方法及系統(tǒng)，通過從目標運動員的扣球動作視頻中提取動作圖像幀序列；基于目標運動員進行排球訓練的靜態(tài)背景邊緣和動作圖像幀序列中各個動作圖像幀內(nèi)的可視邊緣構建目標運動員進行排球扣球訓練時動作輪廓的識別約束；依據(jù)識別...
								
            
							
            
							
						
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								      一種無卡手掌銀行取款機，涉及銀行取款設備領域，包括：取款裝置和驗證裝置，所述取款裝置包括機箱，機箱呈長方體，長方體機箱一面設有顯示屏，顯示屏內(nèi)嵌于機箱內(nèi)，顯示屏底部設有取鈔口，機箱底部設有操作臺，操作臺頂面為斜面，操作臺頂面設有按鈕，按鈕包...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種燃氣泄漏預警方法、系統(tǒng)和存儲介質(zhì)，該方法包括：環(huán)境數(shù)據(jù)采集設備實時采集環(huán)境數(shù)據(jù)，并將環(huán)境數(shù)據(jù)發(fā)送至智能終端設備；智能終端設備基于AI模型，根據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)和獲取的現(xiàn)場數(shù)據(jù)生成燃氣濃度分布圖，并將燃氣濃度分布圖發(fā)送至可視化預警設備...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于氣體監(jiān)測技術領域，公開基于物聯(lián)網(wǎng)的有限空間氣體監(jiān)測方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì)，該方法包括：獲取預先構建的氣體傳感節(jié)點網(wǎng)絡通過最優(yōu)傳輸路徑傳輸?shù)臍怏w傳感數(shù)據(jù)；利用長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡和隨機森林算法對氣體傳感數(shù)據(jù)進行氣體濃度預測，將預測結果...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了提供了一種公路非連續(xù)狀態(tài)預警方法，該方法通過在公路上間隔設置多個路面數(shù)據(jù)采集裝置采集對應路面的路面狀態(tài)數(shù)據(jù)，并發(fā)送給數(shù)據(jù)處理設備進行處理獲得第一處理結果，由于數(shù)據(jù)處理設備置于前端，能夠?qū)崟r處理路面狀態(tài)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對異常數(shù)據(jù)的快速反...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種交叉口交通信號控制方法及裝置。所述方法包括：對目標交叉口上游流向的車輛進行編隊化；交叉口以下游路段初始位置為界分為交叉口的上游流向和下游流向；計算目標交叉口中各車輛編隊在上游流向和下游流向的時間過飽和指數(shù)、空間過飽和指數(shù)；根...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種屏幕的亮度均勻性檢測方法和系統(tǒng)，涉及數(shù)字計算技術領域，該技術方案通過自動化、精確化和多場景適應性提升，解決了檢測效率低下、故障定位不準及環(huán)境適應性測試不足的問題；通過在線分析模塊結合深度學習技術提取觸控響應維度得分Scx和環(huán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于知識引導與多模態(tài)融合的中醫(yī)輔助決策系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：多模態(tài)數(shù)據(jù)采集終端，采集輔助決策所需包括圖像數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)的多模態(tài)數(shù)據(jù)；智能處理服務器，對多模態(tài)采集終端所采集到的多模態(tài)數(shù)據(jù)進行提取、處理、分析；可視化交互平臺，用于醫(yī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療人工智能技術領域，特別涉及一種基于時空注意力和多模態(tài)數(shù)據(jù)引導融合的肺結節(jié)惡性風險動態(tài)預測方法及系統(tǒng)，基于臨床數(shù)據(jù)得到臨床特征，基于肺部CT影像得到肺部CT切片影像，利用開源醫(yī)療大模型提取影像中通用醫(yī)學視覺特征，通過視覺Tran...
								
            
							
            
							
						
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