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								      本發(fā)明公開了一種基于知識引導(dǎo)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(wù)器，對多模態(tài)采集終端所采集到的多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)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(shù)領(lǐng)域，該技術(shù)方案通過自動化、精確化和多場景適應(yīng)性提升，解決了檢測效率低下、故障定位不準(zhǔn)及環(huán)境適應(yīng)性測試不足的問題；通過在線分析模塊結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)提取觸控響應(yīng)維度得分Scx和環(huán)...
								
            
							
            
							
						
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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(biāo)交叉口上游流向的車輛進(jìn)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(biāo)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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								      本申請公開了提供了一種公路非連續(xù)狀態(tài)預(yù)警方法，該方法通過在公路上間隔設(shè)置多個路面數(shù)據(jù)采集裝置采集對應(yīng)路面的路面狀態(tài)數(shù)據(jù)，并發(fā)送給數(shù)據(jù)處理設(shè)備進(jìn)行處理獲得第一處理結(jié)果，由于數(shù)據(jù)處理設(shè)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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								      本發(fā)明屬于氣體監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)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(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：獲取預(yù)先構(gòu)建的氣體傳感節(jié)點網(wǎng)絡(luò)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(luò)和隨機森林算法對氣體傳感數(shù)據(jù)進(jìn)行氣體濃度預(yù)測，將預(yù)測結(jié)果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種燃?xì)庑孤╊A(yù)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(shè)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(shè)備；智能終端設(shè)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?xì)鉂舛确植紙D，并將燃?xì)鉂舛确植紙D發(fā)送至可視化預(yù)警設(shè)備...
								
            
							
            
							
						
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								      一種無卡手掌銀行取款機，涉及銀行取款設(shè)備領(lǐng)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(shè)有顯示屏，顯示屏內(nèi)嵌于機箱內(nèi)，顯示屏底部設(shè)有取鈔口，機箱底部設(shè)有操作臺，操作臺頂面為斜面，操作臺頂面設(shè)有按鈕，按鈕包...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N排球扣球訓(xùn)練檢測方法及系統(tǒng)，通過從目標(biāo)運動員的扣球動作視頻中提取動作圖像幀序列；基于目標(biāo)運動員進(jìn)行排球訓(xùn)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(gòu)建目標(biāo)運動員進(jìn)行排球扣球訓(xùn)練時動作輪廓的識別約束；依據(jù)識別...
								
            
							
            
							
						
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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(shù)領(lǐng)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(jìn)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(jié)果以得到不可全域識別標(biāo)識特征的人群圖像，并獲取不可全...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種目標(biāo)檢測方法及裝置。其中，該方法包括：采用無人機采集目標(biāo)區(qū)域的圖像；采用部署在無人機內(nèi)的目標(biāo)檢測模型對目標(biāo)區(qū)域的圖像進(jìn)行識別，其中，目標(biāo)檢測模型的骨干網(wǎng)絡(luò)中每個卷積層后部署有一個注意力模塊，目標(biāo)檢測模型中特征提取層包含多個卷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種輸電線路缺陷識別方法及系統(tǒng)，該方法包括：當(dāng)?shù)竭_(dá)預(yù)設(shè)時間時，實時接收用戶輸入的目標(biāo)輸電線路，并基于預(yù)設(shè)規(guī)則通過預(yù)設(shè)無人機實時采集與目標(biāo)輸電線路對應(yīng)的檢測視頻；對檢測視頻進(jìn)行實時解析處理，以實時提取出與目標(biāo)輸電線路對應(yīng)的特征區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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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(biāo)智能檢測方法、裝置及設(shè)備。該方法包括：基于預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過自下而上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前向推理過程逐層對輸入圖像進(jìn)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(jìn)行傳遞和融合，采用上采樣的方式...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種自監(jiān)督學(xué)習(xí)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(yù)測任務(wù)的模型的多輪迭代訓(xùn)練過程中，設(shè)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(yù)設(shè)的密集性能評估方式，在未利用圖像的標(biāo)注標(biāo)簽的情況...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種醫(yī)學(xué)影像分割模型的訓(xùn)練方法、裝置及電子設(shè)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(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，得到預(yù)訓(xùn)練后的第一影像分割模型，第一數(shù)據(jù)集中各訓(xùn)練樣本為標(biāo)注有目標(biāo)區(qū)域的位置信息和形態(tài)特征信息的醫(yī)學(xué)影像；將由未經(jīng)標(biāo)注的...
								
            
							
            
							
						
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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(xué)習(xí)方法及系統(tǒng)，其中，方法包括：采用預(yù)設(shè)的雙流多模態(tài)編碼器對訓(xùn)練域的點云進(jìn)行特征提取，確定幾何特征和語義提示；采用預(yù)設(shè)的語義燃料提示器對幾何特征和語義提示進(jìn)行跨模態(tài)特征聚合，生成3D特征；采用預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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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(jié)構(gòu)的特征提取網(wǎng)絡(luò)，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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								      本申請公開了一種圖像處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括：獲取待處理圖像中人臉區(qū)域?qū)?yīng)的面部特征點信息；基于面部特征點信息對待處理圖像進(jìn)行裁剪，獲得待處理人臉圖像；對待處理人臉圖像進(jìn)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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								      本申請涉及醫(yī)療設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，公開一種用于醫(yī)療設(shè)備的影像處理方法及裝置、醫(yī)療設(shè)備，方法包括：根據(jù)獲取的數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集；其中，數(shù)據(jù)集包括當(dāng)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(dāng)前呼...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于材料技術(shù)領(lǐng)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(gòu)建方法，包括以下步驟：S1. 獲取SLM零件在打印時每一層對應(yīng)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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								      本申請涉及圖像細(xì)節(jié)增強技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種開普勒定律啟發(fā)的礦井下圖像細(xì)節(jié)增強算法：初始化當(dāng)前最佳匹配圖像塊和各個候選圖像塊在軌道上的位置；根據(jù)每個候選圖像塊與原始圖像塊之間的像素差異，選擇像素差最小的候選圖像塊作為當(dāng)前全局最佳匹配；利用開...
								
            
							
            
							
						
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