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								      本發(fā)明涉及智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于計(jì)算機(jī)視覺的智慧農(nóng)業(yè)植物全貌測(cè)量標(biāo)定方法及系統(tǒng)，包括：通過對(duì)種植區(qū)域的搭建區(qū)域仿真模型，根據(jù)目標(biāo)植株的開始發(fā)育時(shí)間，測(cè)量區(qū)域仿真模型中任意相鄰的目標(biāo)植株的縱向距離，基于縱向距離生成正常生長(zhǎng)信號(hào)，區(qū)域劃...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像辨別技術(shù)領(lǐng)域，更進(jìn)一步地，涉及基于礦山生態(tài)圖像辨別的修復(fù)監(jiān)理評(píng)價(jià)方法，所述方法包括：步驟1：對(duì)獲取的目標(biāo)礦山區(qū)域的遙感多光譜圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理圖像；融合標(biāo)準(zhǔn)植被指數(shù)、裸露土壤面積和反射率比值，得到植被恢復(fù)指數(shù)；步驟2：...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多尺度方位角感知特征增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)SAR目標(biāo)識(shí)別方法及系統(tǒng)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法獲取SAR圖像的特征圖；根據(jù)SAR圖像的目標(biāo)方位角生成通道參數(shù)和動(dòng)態(tài)卷積核，采用通道參數(shù)和動(dòng)態(tài)卷積核對(duì)特征圖進(jìn)行通道和空間調(diào)制得到增強(qiáng)特征圖；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及無人機(jī)遙感與人工智能交叉技術(shù)領(lǐng)域，尤其提供了一種基于多模態(tài)遙感數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包含無人機(jī)集群組網(wǎng)子系統(tǒng)、混合特征匹配子系統(tǒng)及多模態(tài)融合與持續(xù)學(xué)習(xí)子系統(tǒng)。方法包含構(gòu)建搭載多光譜傳感器和激光雷達(dá)LiDAR的無人...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及智能交通技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于視頻檢測(cè)交通事故的方法、介質(zhì)及設(shè)備，通過將待檢測(cè)圖像分割為多個(gè)待檢測(cè)子圖像，再通過交通事故檢測(cè)模型對(duì)待檢測(cè)子圖像進(jìn)行檢測(cè)，能夠避免因事故區(qū)域在待檢測(cè)圖像中所占面積較小而導(dǎo)致的漏檢，提高了交通事故...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種圖像處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：獲取待安檢的設(shè)備圖像以及訓(xùn)練好的設(shè)備識(shí)別模型，所述設(shè)備圖像中包括至少一個(gè)液化氣設(shè)備；基于所述訓(xùn)練好的設(shè)備識(shí)別模型對(duì)所述設(shè)備圖像進(jìn)行識(shí)別處理，得到所述設(shè)備圖像中至少一個(gè)所述液...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種高速公路ETC智能自動(dòng)引導(dǎo)收費(fèi)設(shè)備，屬于高速ETC技術(shù)領(lǐng)域，包括底座，所述底座的頂部固定安裝有四個(gè)對(duì)稱設(shè)置的固定樁，四個(gè)固定樁中的一個(gè)固定樁上安裝有支撐架。通過側(cè)向引流機(jī)構(gòu)(導(dǎo)流板+引流指示燈)與ETC掃描結(jié)果實(shí)時(shí)聯(lián)動(dòng)，通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及智能汽車診斷與維修技術(shù)領(lǐng)域，公開一種汽車診斷數(shù)據(jù)處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法首先對(duì)診斷設(shè)備歷史記錄中的汽車故障碼進(jìn)行頻次統(tǒng)計(jì)，生成待處理故障碼數(shù)據(jù)集，并將其輸入維修診斷模型生成初步維修建議，形成初步維修建議數(shù)據(jù)集。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于消防報(bào)警系統(tǒng)施工技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種用于消防自動(dòng)報(bào)警系統(tǒng)的施工工藝，包含以下步驟：S1：線纜敷設(shè)與防護(hù)；S2：探測(cè)器精準(zhǔn)定位安裝；S3：系統(tǒng)接地與電磁防護(hù)；S4：動(dòng)態(tài)參數(shù)調(diào)整與聯(lián)動(dòng)測(cè)試；S5：三維形貌掃描與補(bǔ)償矯正。本發(fā)明通過獨(dú)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種干式套管發(fā)熱監(jiān)測(cè)與故障預(yù)警方法及相關(guān)裝置，所述方法包括：基于干式套管的結(jié)構(gòu)，建立考慮接觸電阻的干式套管發(fā)熱模型，計(jì)算瞬態(tài)溫度分布場(chǎng)；構(gòu)建基于物理信息網(wǎng)絡(luò)的快速預(yù)警模型，利用瞬態(tài)溫度分布場(chǎng)對(duì)基于物理信息網(wǎng)絡(luò)的快速預(yù)警模型進(jìn)行訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N施工事件確定方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：獲取來自路側(cè)傳感器、車側(cè)傳感器采集的或云端存儲(chǔ)的多路有關(guān)施工現(xiàn)場(chǎng)區(qū)域的施工數(shù)據(jù)信息；對(duì)所述施工數(shù)據(jù)信息進(jìn)行識(shí)別處理，確定各路信息對(duì)應(yīng)的識(shí)別結(jié)果；所述識(shí)別結(jié)果包括以下至少一項(xiàng)：施...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及智能交通技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于軌跡分析的車輛測(cè)速方法、介質(zhì)及設(shè)備，在M個(gè)監(jiān)控圖像中獲取定速巡航車輛在第一車道中行駛時(shí)對(duì)應(yīng)的若干個(gè)第一軌跡點(diǎn)，以及在第二車道中行駛時(shí)對(duì)應(yīng)的若干個(gè)第二軌跡點(diǎn)，再根據(jù)所有第一軌跡點(diǎn)，擬合得到第一軌跡...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實(shí)施例公開了一種顯示模式的切換方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及設(shè)備顯示技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：基于揚(yáng)聲器的功率放大器，對(duì)揚(yáng)聲器狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，其中，所述功率放大器具有電壓及電流檢測(cè)模塊；根據(jù)所述揚(yáng)聲器狀態(tài)，判斷設(shè)備的揚(yáng)聲器區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種智能棒棒糖的AI角色交互方法及系統(tǒng)，智能棒棒糖包括智能手柄和多個(gè)物理造型不同的糖頭，智能手柄與用戶端通信連接，糖頭可拆卸安裝于智能手柄的前端，每種物理造型的糖頭中內(nèi)置有一種角色標(biāo)識(shí)模塊；該方法包括：當(dāng)前糖頭插接至智能手柄上后，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種堿基識(shí)別方法、表格生成方法、表格、相關(guān)裝置及測(cè)序系統(tǒng)，在該堿基識(shí)別方法中預(yù)先根據(jù)堿基識(shí)別模型的所有可能的輸入特征即對(duì)應(yīng)的多組測(cè)序信息以及其對(duì)應(yīng)堿基識(shí)別結(jié)果，并將其存儲(chǔ)到表格中，從而可以根據(jù)指定輪測(cè)序反應(yīng)的至少一組測(cè)序信息在該...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及生物醫(yī)學(xué)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開一種用于冷光素酶的實(shí)體瘤驅(qū)動(dòng)基因檢測(cè)讀數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化系統(tǒng)及試劑盒。包括：多源數(shù)據(jù)獲取模塊，配置為獲取多個(gè)檢測(cè)平臺(tái)的冷光素酶檢測(cè)數(shù)據(jù)；控制模塊，配置為基于大規(guī)模多中心合作數(shù)據(jù)集構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化模型，利用標(biāo)準(zhǔn)化模型對(duì)冷光...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多維度分子描述符的多功能分子逆向生成建模方法，涉及分子設(shè)計(jì)與生成建模技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：獲取靶標(biāo)蛋白的三維結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)以及候選分子構(gòu)象集合數(shù)據(jù)；基于獲取靶標(biāo)蛋白的三維結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)以及候選分子構(gòu)象集合數(shù)據(jù)計(jì)算各構(gòu)象的總空間排斥能并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及藥酒穩(wěn)定性增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，公開了蘄蛇藥酒穩(wěn)定性增強(qiáng)系統(tǒng)，該系統(tǒng)。包括原料監(jiān)測(cè)模塊、物質(zhì)分析模塊、穩(wěn)定性預(yù)測(cè)模塊、相變修正模塊和分散圖譜優(yōu)化模塊。原料監(jiān)測(cè)模塊通過預(yù)處理節(jié)點(diǎn)和動(dòng)態(tài)配比網(wǎng)采集數(shù)據(jù)并構(gòu)建多級(jí)原料融合拓?fù)洌晃镔|(zhì)分析模塊利用光...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于LLM技術(shù)的歷史報(bào)告信息提取方法，包括：采集每個(gè)單病種高效結(jié)構(gòu)化報(bào)告模板中描述陽(yáng)性體征的特征集；其中，每個(gè)類型的陽(yáng)性體征具有不同的特征集定義；基于特征集定義，設(shè)置對(duì)應(yīng)的LLM提示詞；獲取患者預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)，相同掃描方案的所有...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于智能健康服裝的AI分析系統(tǒng)，具體涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)采集模塊、個(gè)性化健康預(yù)測(cè)模型模塊、健康風(fēng)險(xiǎn)分析模塊和健康反饋模塊；所述數(shù)據(jù)采集模塊是通過智能健康服裝內(nèi)置的傳感器采集用戶的生理數(shù)據(jù)和行為信息并進(jìn)行預(yù)處理，以構(gòu)建用...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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