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								      本發(fā)明涉及一種基于BIM技術的協(xié)同設計系統(tǒng)，屬于BIM模型設計技術領域，其中，該系統(tǒng)包括：項目策劃模塊，用于設置目標項目包含的單體以及單體對應的專業(yè)類別，設置專業(yè)類別中每個專業(yè)的專業(yè)組成員以及專業(yè)組成員的權限類型，基于預設的建筑信息模型模板...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，尤其涉及一種用于游樂設備推薦的客戶數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)。一種用于游樂設備推薦的客戶數(shù)據(jù)分析方法，包括以下步驟：S1：獲取客戶的文化沖突元素和游樂設備的設備相關數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述客戶的文化沖突元素和游樂設備的設備相關數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種光伏發(fā)電商日前市場最優(yōu)報量決策方法、設備、介質，包括：構建光伏實際出力和光伏預測出力的邊緣分布模型、聯(lián)合分布模型，從而得到若干光伏出力場景及其對應的概率；設置約束條件，以光伏發(fā)電商在不同出力場景下參與市場的期望收益最大為目標...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種廣告投放管理方法、系統(tǒng)及電子設備，屬于廣告投放技術領域，該方法包括：根據(jù)廣告投放需求和廣告生成模型，生成待投放廣告；對全量用戶的身份信息、歷史訂單和行為數(shù)據(jù)進行特征挖掘處理，得到全量用戶特征池；根據(jù)全量用戶特征池中競價用戶的用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種支持特征溯源的人群圈選方法及系統(tǒng)；本發(fā)明涉及互聯(lián)網營銷技術領域；將標簽輸入至標簽組合運算池A中，在標簽組合運算池A中，根據(jù)預設的運算關系，包括與(AND)或(OR)和非(NOT)，對輸入的標簽進行組合，以生成符合業(yè)務需求的標...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種圖形處理器、芯片產品、計算機設備及數(shù)據(jù)處理方法，涉及芯片技術領域。GPU包括至少一個GPU核心。GPU核心包括：控制單元、DMA單元、緩存單元和至少一個計算單元。DMA單元分別與CPU和存儲器耦合。通過將DMA單元從GPU核...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種事件信息引導的圖像去模糊及高幀率重建方法，包括如下步驟：步驟一、獲得模糊圖像圖像與模糊圖像對應的事件流構建訓練數(shù)據(jù)集；步驟二、構建基于動態(tài)跨模態(tài)融合模塊的去模糊及插幀聯(lián)合重建網絡；步驟三、訓練得到訓練好的基于跨模態(tài)注意力機制...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種利用正方形作為標定物的圖像復原及測距的方法。該方法包括：對相機鏡頭進行畸變矯正；獲取相機焦距、相機像素間距和標定用正方形標牌的邊長數(shù)據(jù)；將該標牌放置在待拍攝目標旁進行拍攝；得到標牌的四個頂點的坐標或者選擇標牌的四個頂點；計算得...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及儲能柜裝配技術領域，公開了一種儲能柜自動化裝配線及其智能化系統(tǒng)，所述裝配線包括生產區(qū)，所述生產區(qū)內設置有用于對于儲能柜進行裝配的裝配線，以及用于采集生產區(qū)圖像、裝配線圖像以及儲能柜圖像的攝像頭。所述智能化系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于改進YOLO網絡的裂縫分割方法，包括以下步驟：A、構建神經網絡模型，所述的神經網絡模型包括Backbone網絡模塊、Neck網絡模塊、Head網絡模塊；B、對神經網絡模型進行訓練，得到訓練好的神經網絡模型；C、原始圖像輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及基于結構先驗的Landweber的電阻抗成像方法，包括采集待檢測目標圖像；對圖像進行預處理和圖像分割，提取目標先驗信息和輪廓信息；利用輪廓信息進行有限元建模與仿真；利用EIT系統(tǒng)獲取邊界電壓，對先驗信息進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種圖形浮雕的生成方法、裝置及設備，涉及安全防偽技術領域。所述方法包括：獲取目標圖形浮雕所對應的圖案輪廓曲線對象和底紋背景曲線組；根據(jù)圖案輪廓曲線對象和底紋背景曲線組，確定圖案輪廓曲線對象中的圖案輪廓曲線和底紋背景曲線組中的背景曲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學圖像處理技術領域，尤其涉及一種超聲探頭標定方法，包括以下步驟：檢測數(shù)據(jù)集采集與構建、檢測模型構建與訓練、標定系統(tǒng)準備、標定數(shù)據(jù)集采集與構建、標定結果粗估、標定結果細化。本發(fā)明將超聲標定建模為三維重建問題，將標定視為重建過程中的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于終端設備的輕量級多模態(tài)神經網絡的目標識別方法，涉及神經網絡領域；包括以下步驟：多模態(tài)數(shù)據(jù)采集以及預處理，利用數(shù)據(jù)獲取模塊獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)，并對獲取的數(shù)據(jù)進行預處理；輕量化特征提取網絡構建，對于視覺分支和非視覺分支分別構建特征提...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明設計一種基于機器學習和粒球譜聚類的圖像分類方法，包括：獲取圖像數(shù)據(jù)集，通過特征提取模型提取圖像數(shù)據(jù)集中每個圖象的特征向量；將圖像數(shù)據(jù)集中所有圖像的特征向量視為一個整體創(chuàng)建初始粒球，并計算該初始粒球的可變稀疏度測度VSM值；若VSM值低...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種面向肌瘤識別的子宮橫縱切面超聲影像GPU處理方法、系統(tǒng)、設備和存儲介質，根據(jù)訓練好的深度學習模型，對待處理的原始超聲圖像采用GPU并行計算的方式進行處理，得到各解剖結構的定位和結構信息，深度學習模型為使用帶有標注信息的訓練數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于無人機圖像與紅外二維碼的定位方法，能夠有效地解決彩色模態(tài)受限情況，無人機視角目標定位問題。所述方法包括：S1、選取紅外低發(fā)射率材料制作二維碼標記物，內部嵌入衛(wèi)星定位模塊；S2、利用無人機采集實驗場地紅外影像，并進行增強處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種鐵路周邊安全隱患識別方法及裝置，引入雙支特征提取網絡，一方面基于淺層分支的多卷積層和平均池化層提取鐵軌線條特征和鐵路周邊紋理、邊緣等低層次特征，另一方面引入深層分支基于多殘差模塊的跳躍連接結構，注重對鐵路基礎設施及周邊環(huán)境語義...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合雙目視覺和視覺?語言模型的目標定位識別方法，包括如下步驟：1)圖像采集；2)推算目標的深度信息；3)輸出目標坐標框；4)目標類別預測；5)輸出識別結果。本發(fā)明的目標定位識別方法融合了雙目視覺和視覺?語言模型，在保證高效的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于多流形學習的面部表情識別方法，屬于計算機視覺與模式識別領域。該方法首先利用活動形狀模型檢測面部顯著區(qū)域并構建表情數(shù)據(jù)庫；然后采用分數(shù)階傅里葉變換對顯著區(qū)域的圖像預處理，強化特征；之后通過多流形鑒別分析方法提取各表情類別對應...
								
            
							
            
							
						
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