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								      本發(fā)明涉及聚變反應(yīng)堆技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種可實(shí)現(xiàn)燃料分離的聚變堆堆芯抽氣系統(tǒng)，其包括從前至后依次設(shè)置的金屬膜滲透泵及低溫泵；通過低溫泵泵體將偏濾器中的混合氣體抽入金屬膜滲透泵單元中，混合氣體在經(jīng)過等離子體發(fā)生通道時(shí)，被激發(fā)為低溫輝光等離子體態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種用于測(cè)試隱匿性肝性腦病的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法和篩查系統(tǒng)，方法包括：對(duì)測(cè)試對(duì)象基本特征數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；設(shè)置訓(xùn)練模型的訓(xùn)練規(guī)則，所述模型為用于隱匿性肝性腦病測(cè)試的深度Q網(wǎng)絡(luò)，所述訓(xùn)練規(guī)則包括測(cè)試狀態(tài)表示規(guī)則，執(zhí)行或終止測(cè)試的動(dòng)作空間、...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N腦血管疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)系統(tǒng)及方法，通過對(duì)患者腦部影像中腦血管特征進(jìn)行多尺度密集卷積，得到不同尺度下腦血管的局部特征圖，進(jìn)而依據(jù)腦血管組織結(jié)構(gòu)在不同尺度層級(jí)信息中的區(qū)分度確定各個(gè)局部特征圖的識(shí)別注意力；將所有的局部特征圖進(jìn)行特征聚...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開一種基于高光譜成像的皮膚參數(shù)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取各皮膚參數(shù)間的相關(guān)系數(shù)并以此劃分多個(gè)參考數(shù)據(jù)組；為各參考數(shù)據(jù)組配置表征值，建立表征值變化趨勢(shì)與各影響因子數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)間關(guān)聯(lián)關(guān)系的趨勢(shì)關(guān)系模型；基于當(dāng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于環(huán)肽藥物篩選技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于多通道特征融合和機(jī)器學(xué)習(xí)模型的環(huán)肽藥物輔助篩選方法。包括步驟：收集多個(gè)對(duì)受體蛋白有結(jié)合效果的環(huán)肽樣本作為候選樣本，另外收集多個(gè)對(duì)受體蛋白有目的活性功效的環(huán)肽樣本作為參考樣本；分別獲取參考樣本和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智慧城市交通管理技術(shù)領(lǐng)域，更具體地說，涉及一種基于云平臺(tái)的智慧停車管理控制系統(tǒng)，用于解決現(xiàn)有技術(shù)不能精準(zhǔn)預(yù)測(cè)車位占用率，無法提升停車場(chǎng)運(yùn)營的智能化水平，增加了司機(jī)尋找車位的時(shí)間，降低了整體運(yùn)行效率的問題；本發(fā)明通過構(gòu)建和訓(xùn)練時(shí)間序...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種滾刀異常跟蹤預(yù)警方法及裝置、掘進(jìn)機(jī)，屬于隧道施工技術(shù)領(lǐng)域，獲取刀盤預(yù)設(shè)區(qū)域的用于反映溫度分布的紅外圖像，將紅外圖像輸入訓(xùn)練好的算法模型中，識(shí)別出紅外圖像中的滾刀和對(duì)應(yīng)的滾刀當(dāng)前溫度；根據(jù)刀盤轉(zhuǎn)動(dòng)角度和預(yù)制的刀盤角度與滾刀刀號(hào)之...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于二維多流形鑒別分析算法的面部表情識(shí)別方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺與模式識(shí)別領(lǐng)域。該方法首先利用活動(dòng)形狀模型提取面部顯著區(qū)域并調(diào)整大小，通過二維分?jǐn)?shù)階傅里葉變換進(jìn)行頻域轉(zhuǎn)換；然后構(gòu)建流形內(nèi)和流形間局部關(guān)系矩陣，定義目標(biāo)函數(shù)反映流形內(nèi)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種起吊作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法、電子設(shè)備及介質(zhì)，本發(fā)明的方法包括：獲取第一攝像頭的第一起吊場(chǎng)景視頻和第二攝像頭的第二起吊場(chǎng)景視頻；提取第一起吊場(chǎng)景視頻中的人員及起吊重物像素坐標(biāo)、第二起吊場(chǎng)景視頻中的人員及起吊重物像素坐標(biāo)；從第一起吊場(chǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于全息感知與語義識(shí)別的基坑工況即時(shí)分析方法，包括以下步驟：進(jìn)行基坑關(guān)注特征的選定與參數(shù)配置；通過相機(jī)與點(diǎn)云雷達(dá)組合的形式開展機(jī)器視覺數(shù)據(jù)采集工作；對(duì)所采集的機(jī)器視覺數(shù)據(jù)進(jìn)行語義識(shí)別分析獲得目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)集T；計(jì)算目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于工業(yè)裝配工藝制造行為檢測(cè)領(lǐng)域，具體說是一種面向裝配工藝關(guān)鍵幀分析的工人行為檢測(cè)方法及系統(tǒng)。包括以下步驟：面向特定工位，提取行為發(fā)生數(shù)據(jù)集和行為數(shù)據(jù)集；構(gòu)建并訓(xùn)練面向工人行為檢測(cè)場(chǎng)景的目標(biāo)檢測(cè)模型和面向特定工位的行為檢測(cè)模型；采集面...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖像處理的礬花識(shí)別監(jiān)測(cè)系統(tǒng)及方法，涉及礬花識(shí)別監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括評(píng)估歷史礬花圖像對(duì)所屬的區(qū)域內(nèi)的礬花的呈現(xiàn)質(zhì)量，得到區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)歷史礬花圖像；對(duì)目標(biāo)歷史礬花圖像中的礬花的特征指標(biāo)進(jìn)行提取，獲取區(qū)域內(nèi)的歷史礬花檢測(cè)數(shù)據(jù)，評(píng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種病理切片處理技術(shù)領(lǐng)域，是一種食管癌數(shù)字病理切片預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練方法、預(yù)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括獲取若干樣本，并將樣本劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，將訓(xùn)練集輸入初始的學(xué)生網(wǎng)絡(luò)和預(yù)訓(xùn)練的教師網(wǎng)絡(luò)，利用教師網(wǎng)絡(luò)對(duì)學(xué)生網(wǎng)絡(luò)進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的示功圖樣本增量方法、裝置及設(shè)備，涉及大數(shù)據(jù)領(lǐng)域。通過獲取示功圖樣本數(shù)據(jù)，示功圖樣本數(shù)據(jù)包括坐標(biāo)數(shù)據(jù)和工況數(shù)據(jù)，根據(jù)坐標(biāo)數(shù)據(jù)生成第一示功圖樣本，并從預(yù)設(shè)的多個(gè)類型的示功圖樣本中，確定第一示功圖樣本對(duì)應(yīng)的至少一個(gè)參...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的針葉林單木樹冠精準(zhǔn)分割方法，屬于林業(yè)資源智能監(jiān)測(cè)與遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行RGB影像和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理，構(gòu)建CHM并生成單木樹冠偽標(biāo)簽集；從DOM中選取部分典型樣區(qū)，獲得少量具有...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多智能體協(xié)同感知系統(tǒng)及方法，屬于協(xié)同感知領(lǐng)域。系統(tǒng)包括至少兩個(gè)智能體；隨機(jī)選擇一智能體作為主智能體；定位模塊用于將獲取的定位信息傳輸至通信模塊及環(huán)境感知模塊；環(huán)境感知模塊根據(jù)獲取的感知數(shù)據(jù)得到鳥瞰特征圖；其中，主智能體通過通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多尺度特征融合的樹冠三維重建方法及系統(tǒng)，首先采集包含激光雷達(dá)掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)、多光譜圖像數(shù)據(jù)及環(huán)境光場(chǎng)分布數(shù)據(jù)的樹冠采集數(shù)據(jù)集合，接著對(duì)其進(jìn)行多尺度特征提取，獲得樹冠點(diǎn)云局部結(jié)構(gòu)特征、多光譜圖像光譜反射特征及環(huán)境光場(chǎng)光照衰減特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種面向人體目標(biāo)檢測(cè)的對(duì)抗迷彩紋理生成方法及系統(tǒng)，用于制作帶對(duì)抗紋理的服裝。方法包括：結(jié)合沃羅諾伊圖(Voronoi圖)和Gumbel?softmax技巧構(gòu)建迷彩紋理參數(shù)化模型；融合拓?fù)浜侠硗队?TopoProj)和薄板樣條(TP...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于乳腺癌診斷領(lǐng)域，公開了一種基于通用分割模型與Transformer的乳腺癌病理圖像自動(dòng)分割方法及系統(tǒng)，該方法包括：準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集并進(jìn)行預(yù)處理；通過任意分割模型SAM2從病理圖像中提取特征；基于Transformer架構(gòu)構(gòu)建并訓(xùn)練分類模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種協(xié)同多域的AI生成圖像檢測(cè)方法及系統(tǒng)，屬于虛假信息檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：對(duì)待測(cè)圖像預(yù)處理及數(shù)據(jù)增強(qiáng)；基于強(qiáng)弱紋理對(duì)比提取空間域強(qiáng)、弱紋理域表示；引入頻域通道加權(quán)機(jī)制，通過離散余弦變換轉(zhuǎn)化頻域，以高頻/低頻成分初始化可學(xué)習(xí)濾波...
								
            
							
            
							
						
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