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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于融合模型的齒輪鋼淬透性預測方法，屬于齒輪鋼質(zhì)量控制方法技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的技術(shù)方案是：分別構(gòu)建物理經(jīng)驗公式模型和XGBoost機器學習模型，并通過加權(quán)融合兩者的預測結(jié)果得到最終輸出；模型進行多項式特征擴展，并在XGBoost...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種預測8620H鋼鐵材料淬透性的方法，屬于鋼鐵材料質(zhì)量控制方法技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的技術(shù)方案是：基于8620H鋼鐵材料淬透性數(shù)據(jù)集，應用一種以上機器學習算法進行模型訓練，分別構(gòu)建各算法的8620H鋼鐵材料淬透性預測模型，預測鋼材的關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于分支預測的高精度序列重構(gòu)方法，包括：獲取副本序列矩陣，設置序列重構(gòu)參數(shù)并計算序列分組長度；基于刪除檢測碼對副本序列矩陣中的每一條副本序列均進行分組，得到所有副本序列分組后的起始位置集合，進而得到分組后的副本序列矩陣；使用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種支撐結(jié)構(gòu)、顯示模組及顯示裝置，應用于顯示技術(shù)領(lǐng)域。該支撐結(jié)構(gòu)包括：呈板狀結(jié)構(gòu)且能夠彎折的第一支撐體，第一支撐體的第一區(qū)域上形成有間隔的多個支撐部，多個支撐部之間形成為鏤空結(jié)構(gòu)；多個第二支撐體，多個第二支撐體均位于第一支撐體的第...
								
            
							
            
							
						
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								      一種溫變膠印形成的防偽圖案及其制備方法，防偽圖案包括基底層、膠印層和溫變層，基底層包含底布，用于提供支撐和附著基礎，膠印層包含打底層，膠印層通過第一油墨在打底層上印制初始圖案，溫變層通過第二油墨對膠印層上的初始圖案進行覆蓋印刷以形成防偽圖案...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N車輛安全行駛方法、控制系統(tǒng)及車載終端；所述車輛安全行駛方法包括：獲取目標行駛區(qū)域的降雨量，以獲得第一安全速度，并基于降雨量進行一次安全車道預測；然后基于一次安全車道預測結(jié)果和目標行駛區(qū)域的車輛基本安全信息進行二次安全車道預測，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多智能體交通信號的路口缺失信息處理方法，屬于交通控制系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。將交通信號控制中的多智能體強化學習建模為部分可觀測鄰居智能體感知型馬爾可夫博弈；在每個交通信號控制節(jié)點部署獨立智能體，將智能體劃分為可觀測智能體和不可觀測智...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種逗留時長的更新方法及裝置、存儲介質(zhì)及電子裝置，涉及智慧家庭技術(shù)領(lǐng)域，該逗留時長的更新方法包括：在通過第一設備檢測到目標對象接近第二設備的識別范圍的情況下，獲取目標對象在所述識別范圍內(nèi)的第一逗留時長，其中，所述第一設備部署在所...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于人體檢測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于人工智能的學習狀態(tài)檢測方法及裝置，該方法包括：獲取自主學習視頻數(shù)據(jù)并提取多個圖像幀；將圖像幀輸入MediaPipe模型，得到人體骨架關(guān)鍵點坐標；將各個圖像幀的人體骨架關(guān)鍵點坐標進行時序排序，得到骨架...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種圖像描述方法、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)及電子設備，所述方法包括以下步驟：對圖像進行目標檢測，獲取所述圖像中的目標對象；對所述圖像進行全景分割，獲取所述圖像中的場景；獲取輸入文本提示，所述輸入文本提示用于指示根據(jù)所述目標對象和所述場景描述...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種車輛識別碼的識別方法、裝置、計算機設備、存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品。所述方法包括：確定待識別圖像的圖像質(zhì)量；待識別圖像包含待識別的車輛識別碼；若圖像質(zhì)量滿足預設的圖像質(zhì)量條件，則對待識別圖像進行圖像增強處理和去噪重建處理，得到待...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種物料運輸車傾倒檢測方法、裝置及計算機程序產(chǎn)品。涉及人工智能及大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，該方法包括：通過安裝在預設高度范圍內(nèi)的監(jiān)控設備采集物料運輸車圖像；將物料運輸車圖像輸入目標模型，得到物料運輸車的傾倒行為檢測結(jié)果，其中，目標模型通過卷積...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種綠視指數(shù)估計模型構(gòu)建及綠視指數(shù)監(jiān)測方法、裝置，屬于地理信息技術(shù)領(lǐng)域，所述方法為：獲取若干遙感切片圖像以及所述遙感切片圖像各自對應的若干街景圖像；其中，每張所述遙感切片圖像各自對應一道路網(wǎng)絡；根據(jù)所述若干街景圖像，確定對應所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種建筑物定損分類方法及裝置，該方法包括：根據(jù)社交媒體數(shù)據(jù)獲取多個建筑物的分類信息和地理位置信息，根據(jù)遙感影像數(shù)據(jù)獲取多個建筑物對應的各像素點在震前與震后的相關(guān)系數(shù)；將分類信息和地理位置信息分別與多個建筑物對應的遙感影像數(shù)據(jù)進行空...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于機器視覺的活魚運輸質(zhì)量評估方法及系統(tǒng)，包括：獲取水質(zhì)監(jiān)測信息，根據(jù)所述水質(zhì)監(jiān)測信息對運輸水體進行分析，得到運輸水體分析信息；對運輸魚體進行監(jiān)測，獲取魚體監(jiān)測信息，根據(jù)所述魚體監(jiān)測信息分析運輸魚體的外觀狀態(tài)，得到外觀狀態(tài)分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖像處理的洪澇災后評估方法，涉及洪澇災害監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中對洪澇災害的評估并未考慮障礙物堆積，進而導致災害評估及災害告警不夠精確的問題。本發(fā)明首先基于無人機巡航拍攝的圖像進行圖像識別和分析，記錄障礙物區(qū)域的面...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于電路自舉和SNN的腦腫瘤分類方法及系統(tǒng)，屬于醫(yī)學影像分析技術(shù)領(lǐng)域，SNN模型包括特征提取層、至少一個脈沖神經(jīng)單元以及輸出脈沖神經(jīng)元層，脈沖神經(jīng)單元包括第一脈沖神經(jīng)元層和自舉電路；其方法包括：基于特征提取層對接收的加密磁共...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于確概雙注意力的高光譜圖像分類方法及模型，其中，該分類方法包括對高光譜圖像的原始特征進行確定性注意力處理，得到確定性注意力特征；對高光譜圖像的原始特征進行概率性注意力處理，得到概率性注意力特征；對確定性注意力特征和概率性注意力特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于協(xié)同注意力的高光譜圖像分類方法、系統(tǒng)及設備，其中，基于協(xié)同注意力的高光譜圖像分類方法，通過三個并行的注意力模塊同時提取其空間維度和光譜維度的信息，實現(xiàn)多角度的特征提取為后續(xù)的特征提取和分類提供了基礎；并創(chuàng)新性的利用協(xié)同注意...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種模型訓練方法、對象分割方法、裝置以及電子設備，其中，方法包括：獲取多個點云數(shù)據(jù)，每個點云數(shù)據(jù)包括至少一個對象；對每個點云數(shù)據(jù)，獲取點云數(shù)據(jù)中每個點的語義信息；根據(jù)每個點云數(shù)據(jù)中每個點的語義信息，確定每個點的標簽，標簽用于指示...
								
            
							
            
							
						
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