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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明公開了一種交通信號燈識別方案，屬于智能駕駛技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：獲取高清地圖、車輛定位信息以及車輛前視相機傳感器采集的多張第一圖像；依據(jù)車輛定位信息和預設(shè)交通信號燈分組距離閾值，對高清地圖中的交通信號燈進行分組；將高清地圖中的交通信...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種書寫內(nèi)容關(guān)系提取方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取顯示界面中書寫內(nèi)容的書寫軌跡數(shù)據(jù)；將書寫軌跡數(shù)據(jù)輸入至目標檢測模型中，得到目標檢測模型輸出的書寫內(nèi)容塊集；基于書寫內(nèi)容塊集中每個類別的書寫...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開一種圖像信息提取方法、裝置、介質(zhì)及設(shè)備。本發(fā)明實施例可應用于云技術(shù)。通過獲取輸入圖像中每個實體對應的實體特征以及每個實體在輸入圖像中的空間特征；將每個實體特征和相應的空間特征輸入到訓練后的編碼模型中，得到每個實體對應的注意力...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了模型訓練方法、模型應用方法和相關(guān)裝置，可以在模型中設(shè)置參數(shù)確定部分和圖像處理部分，在對目標樣本部位圖像進行部位替換的過程中，參數(shù)確定部分可以根據(jù)包括替換后目標部位的目標部位圖像確定第一圖像處理參數(shù)對應的參數(shù)值，圖像處理模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于RT?DETR改進的輕量化糖尿病視網(wǎng)膜眼底圖像小目標檢測方法，所述檢測方法包括如下步驟：步驟一、構(gòu)建糖尿病視網(wǎng)膜眼底圖像小目標檢測模型；步驟二、獲取待檢測的眼底圖像，并將所述眼底圖像進行預處理；步驟三、使用預訓練集訓練優(yōu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及行車記錄儀系統(tǒng)的技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種行車記錄儀智能系統(tǒng)及其控制方法，其包括：透過該客戶端設(shè)備根據(jù)用戶輸入以及透過用戶網(wǎng)絡獲取以產(chǎn)生一車主信息。透過該車載裝置擷取該車輛的一影像信息。根據(jù)該影像信息以及該車主信息以人工智能分析產(chǎn)生一...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種路面附著系數(shù)確定方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)，方法包括：獲取在預設(shè)時長在同一道路上行駛的各目標車輛上傳的第一路面附著系數(shù)；根據(jù)各目標車輛上傳的第一路面附著系數(shù)確定道路的第二路面附著系數(shù)；將第二路面附著系數(shù)發(fā)送至道路的后續(xù)車...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N頭顱仿真模型、開顱手術(shù)訓練方法及系統(tǒng)，其中的頭顱仿真模型包括顱骨仿真部，根據(jù)待仿真頭顱的影像數(shù)據(jù)建立顱骨三維模型，對所述顱骨三維模型執(zhí)行3D打印后得到；硬腦膜仿真部，采用第一厚度的塑料膜覆蓋所述顱骨仿真部的內(nèi)側(cè)后得到；腦組織仿...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N顯示面板、顯示面板的制造方法及電子設(shè)備，所述顯示面板包括：驅(qū)動背板；位于驅(qū)動背板一側(cè)且相鄰設(shè)置的第一無機發(fā)光單元及輔助發(fā)光單元，所述第一無機發(fā)光單元與所述輔助發(fā)光單元的發(fā)光顏色相同。通過在與第一無機發(fā)光單元相鄰的位置設(shè)置發(fā)光顏...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例涉及顯示技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種屏幕亮度調(diào)節(jié)方法、顯示設(shè)備和存儲介質(zhì)，所述方法包括：基于原始的顯示圖像獲得第一背光亮度參數(shù)；基于屏幕圖像獲得第二背光亮度參數(shù)，其中，所述屏幕圖像為所述顯示圖像顯示于所述屏幕上的圖像，通過攝像裝置拍攝...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例涉及語音識別技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種數(shù)據(jù)增廣方法及語音識別方法，獲取多個第一語音，第一語音為第一語種帶有第一口音的語音，第一口音為第一語種的母語口音，第一語音標注有文本標簽。采用多個第一語音對預設(shè)的語音轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡進行訓練，訓練得到的語...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請的實施例提供了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、計算機可讀介質(zhì)及電子設(shè)備，該方法包括：將上位機的目標音頻數(shù)據(jù)向目標從設(shè)備發(fā)送，以使各從設(shè)備接收到目標音頻數(shù)據(jù)，主設(shè)備和各從設(shè)備執(zhí)行回聲消除步驟，該步驟包括：播放目標音頻數(shù)據(jù)，獲得同步播放信息，采集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于自監(jiān)督對比學習語音情感識別方法和裝置，其中方法包括：采集真實溝通環(huán)境中對話錄音音頻數(shù)據(jù)，并對所述音頻數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗和規(guī)范化處理，得到預處理數(shù)據(jù)；構(gòu)建基于自監(jiān)督對比學習的CNN?GRU輕量級在線語音情感識別模型；將預處理數(shù)據(jù)輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種存儲器、存儲系統(tǒng)及電子設(shè)備，涉及半導體技術(shù)領(lǐng)域，用于縮小存儲器的尺寸。存儲器包括：多個存儲塊和外圍電路器件。多個存儲塊沿第一方向布置；所述存儲塊包括沿第二方向排列的存儲部和連接部；所述第一方向和所述第二方向為相交叉的方向；外...
								
            
							
            
							
						
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								      一種存儲器電路的操作方法包含：通過存儲器單元存儲第一數(shù)據(jù)位元及第二數(shù)據(jù)位元，對存儲器單元執(zhí)行模擬操作以產(chǎn)生對應第一數(shù)據(jù)位元的第一節(jié)點信號及對應第二數(shù)據(jù)位元的第二節(jié)點信號，依據(jù)第一節(jié)點信號及第二節(jié)點信號決定第一節(jié)點信號的電壓準位及第二節(jié)點信號...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于分子生物學技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于單細胞測序的檢測稀有細胞突變的方法及電子設(shè)備和系統(tǒng)。該方法包括以下步驟：獲取待測樣本的第一單細胞測序數(shù)據(jù)以及待測樣本中靶區(qū)域的第二單細胞測序數(shù)據(jù)；根據(jù)第一單細胞測序數(shù)據(jù)獲取待測樣本中稀有細胞的圖譜；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基因模塊構(gòu)建方法、裝置、計算機設(shè)備、存儲介質(zhì)。所述方法包括：根據(jù)病理樣本隊列數(shù)據(jù)進行基因測序，得到轉(zhuǎn)錄數(shù)據(jù)集，轉(zhuǎn)錄數(shù)據(jù)集包括：單細胞數(shù)據(jù)和時空轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，對時空轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)錄組預處理，得到轉(zhuǎn)錄組基因表達矩陣，根據(jù)單細胞數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及生態(tài)風險評價與控制技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種微塑料介導的耐藥基因風險評估方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。本方法根據(jù)預設(shè)的預測算法對宏基因組預測數(shù)據(jù)中的耐藥風險因素進行預測，來確定當前宏基因組預測數(shù)據(jù)中存在的風險因素，然后根據(jù)實際預測結(jié)果...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝朔肿芋w系基態(tài)能量值的輸出方法、介質(zhì)、系統(tǒng)和相關(guān)設(shè)備，所述方法包括：針對所述分子體系對應的每個片段，根據(jù)指定的化學勢值，計算所述片段的基態(tài)能量值和電子數(shù)；利用根據(jù)片段計算得到的總電子數(shù)和所述分子體系的總電子數(shù)，迭代調(diào)整所述化學勢值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于光量子計算機的從頭藥物設(shè)計方法和裝置。其中的方法包括：獲取需要優(yōu)化的配體受體復合物結(jié)構(gòu)；從配體受體復合物結(jié)構(gòu)中提取配體分子以及受體結(jié)構(gòu)，并標記所述配體分子中可優(yōu)化的部分，且預先設(shè)置用于進行替換的片段庫；根據(jù)所標記的可優(yōu)化...
								
            
							
            
							
						
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