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								      本發(fā)明涉及一種通過(guò)Ni間隙摻雜調(diào)控ZrNiSn電子結(jié)構(gòu)的理論計(jì)算方法。本發(fā)明基于第一性原理計(jì)算，通過(guò)構(gòu)建不同4d位Ni摻雜濃度的ZrNiSn結(jié)構(gòu)模型，并對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化與電子結(jié)構(gòu)計(jì)算，形成系統(tǒng)分析摻雜濃度和溫度效應(yīng)對(duì)ZrNiSn材料電子結(jié)構(gòu)影...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于熱中子活化伽馬能譜的天然釓熱中子吸收截面測(cè)量方法，該方法通過(guò)構(gòu)建特征X射線與瞬發(fā)γ射線在特定能區(qū)內(nèi)的能量—計(jì)數(shù)轉(zhuǎn)換關(guān)系，實(shí)現(xiàn)截面參數(shù)的定量求解。研究選用?50 mm × 1 mm釓圓片，在0.025 eV熱中子照射下進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的蝦塘水質(zhì)預(yù)測(cè)方法，涉及蝦塘水質(zhì)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：在蝦塘養(yǎng)殖水體中部署水下熒光傳感器檢測(cè)藻類的熒光響應(yīng)信號(hào)，基于熒光信號(hào)強(qiáng)度實(shí)時(shí)獲取水體中的藻類濃度數(shù)據(jù)，對(duì)蝦塘水體中藻類動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)；對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及通過(guò)三層優(yōu)化加速蛋白質(zhì)?配體口袋預(yù)測(cè)和對(duì)接方法。該方法中，數(shù)據(jù)處理層通過(guò)算子空間重構(gòu)和細(xì)粒度任務(wù)并行，實(shí)現(xiàn)計(jì)算與通信的高效重疊，最大化單卡推理吞吐量；模型優(yōu)化層通過(guò)離線特征分析和動(dòng)態(tài)策略匹配，進(jìn)行多維度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于人工智能與生物防腐技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種基于LSTM網(wǎng)絡(luò)的細(xì)菌素效價(jià)衰減動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：S1、數(shù)據(jù)采集與處理：在動(dòng)態(tài)鹽梯度環(huán)境下采集效價(jià)衰減時(shí)序數(shù)據(jù)；S2、構(gòu)建模型架構(gòu)：構(gòu)建LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包括輸入層、隱...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于異構(gòu)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的作物基因?功能預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及生物信息技術(shù)領(lǐng)域。首先，計(jì)算基因、功能和代謝物之間的相似性；然后，根據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系和相似性構(gòu)建異構(gòu)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)；從異構(gòu)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中分別提取基因、功能、代謝物的特征表示，得到實(shí)體特征表...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療教育技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種交互式麻醉學(xué)危機(jī)技能訓(xùn)練場(chǎng)景的虛擬仿真方法，包括以下步驟：在虛擬環(huán)境中構(gòu)建高保真的手術(shù)室及危機(jī)處理場(chǎng)景；實(shí)時(shí)模擬患者的生理參數(shù)變化，并將其反饋至學(xué)員界面；記錄并分析學(xué)員在訓(xùn)練中的操作步驟、決策時(shí)間和生理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種管制指令高度短期的綜合安全性提示方法，包括：獲得所有航空器當(dāng)前態(tài)勢(shì)的航跡描述信息；獲取限制空域的水平范圍、高度上限和高度下限；判斷目標(biāo)航空器是否已處于一個(gè)限制空域的水平范圍內(nèi)或即將進(jìn)入一個(gè)限制空域的水平范圍內(nèi)；形成關(guān)于目標(biāo)航...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)與路口檢測(cè)器融合的車道問(wèn)題識(shí)別方法，包括：確定問(wèn)題路口和需要優(yōu)化的路口方向；判斷路口的失衡系數(shù)是否小于閾值；判斷進(jìn)口車道數(shù)量與出口車道數(shù)量是否匹配；判斷進(jìn)口車道左轉(zhuǎn)交通流、直行交通流與進(jìn)口車道屬性是否匹配；判斷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于擴(kuò)散模型的長(zhǎng)人體運(yùn)動(dòng)序列生成方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和計(jì)算機(jī)圖形學(xué)技術(shù)領(lǐng)域。包括：構(gòu)建長(zhǎng)時(shí)人體動(dòng)作數(shù)據(jù)集；構(gòu)建長(zhǎng)文本到長(zhǎng)動(dòng)作生成網(wǎng)絡(luò)，所述長(zhǎng)文本到長(zhǎng)動(dòng)作生成網(wǎng)絡(luò)包括文本到短動(dòng)作序列生成模型和運(yùn)動(dòng)序列拼接模型；所述文本到短動(dòng)作...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于對(duì)抗領(lǐng)域自適應(yīng)的跨域時(shí)空?qǐng)D微表情識(shí)別方法，包括：A、對(duì)要處理的微表情視頻序列預(yù)處理；B、微表情光流序列經(jīng)過(guò)進(jìn)一步處理，構(gòu)建面部關(guān)鍵點(diǎn)圖結(jié)構(gòu)，作為第一輸入；C、微表情視頻光流序列作為輸入，通過(guò)全局特征提取網(wǎng)絡(luò)得到全局特征，作...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于動(dòng)態(tài)語(yǔ)義引導(dǎo)與自適應(yīng)擴(kuò)散建模的跨域微表情識(shí)別方法，將微表情識(shí)別序列的起始幀與峰值幀輸入至訓(xùn)練后的跨域微表情模型實(shí)現(xiàn)微表情的識(shí)別；包括：A、通過(guò)運(yùn)動(dòng)描述子提取模塊提取微表情的運(yùn)動(dòng)描述特征；B、通過(guò)噪聲調(diào)度模塊定義隨時(shí)間步演化...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于翅圖的吸血庫(kù)蠓物種輔助識(shí)別方法及裝置，涉及吸血庫(kù)蠓鑒定技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：通過(guò)對(duì)待識(shí)別的目標(biāo)吸血庫(kù)蠓翅圖進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化目標(biāo)吸血庫(kù)蠓翅圖；其中，標(biāo)準(zhǔn)化目標(biāo)吸血庫(kù)蠓翅圖與標(biāo)準(zhǔn)化吸血庫(kù)蠓翅圖庫(kù)中的標(biāo)準(zhǔn)化吸血庫(kù)蠓翅...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的多模態(tài)數(shù)據(jù)智能標(biāo)注系統(tǒng)。所述系統(tǒng)包括：基準(zhǔn)點(diǎn)對(duì)齊模塊，用于獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)的特征提取結(jié)果，對(duì)所述特征提取結(jié)果進(jìn)行基準(zhǔn)點(diǎn)對(duì)齊處理，生成一致化的基準(zhǔn)點(diǎn)集合；注視點(diǎn)預(yù)測(cè)模塊，用于根據(jù)所述基準(zhǔn)點(diǎn)集合對(duì)視覺(jué)數(shù)據(jù)中的注視點(diǎn)進(jìn)行動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本文介紹了一種改進(jìn)的YOLOv8算法，用于無(wú)人機(jī)平臺(tái)上的儀表盤(pán)特征識(shí)別。針對(duì)YOLOv8模型在計(jì)算資源有限的環(huán)境中的應(yīng)用，我們通過(guò)替換CSPPC卷積、Detect_AFPN檢測(cè)頭以及CGAttention注意力機(jī)制，對(duì)原始網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于自適應(yīng)雙路徑局部全局融合網(wǎng)絡(luò)的交通標(biāo)志檢測(cè)方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)與智能交通技術(shù)領(lǐng)域。通過(guò)三大創(chuàng)新模塊協(xié)同工作：非線性自適應(yīng)特征提取模塊采用寬窄并行結(jié)構(gòu)，結(jié)合自適應(yīng)形變激活函數(shù)與部分卷積機(jī)制，增強(qiáng)對(duì)微弱特征的捕獲能力；動(dòng)態(tài)通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于醫(yī)療健康和金融科技等領(lǐng)域，公開(kāi)了一種視覺(jué)令牌篩選方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：獲取令牌序列，其中，令牌序列包括系統(tǒng)輸入令牌集、視覺(jué)令牌集和用戶輸入令牌集，視覺(jué)令牌集包括多個(gè)視覺(jué)令牌；通過(guò)多模態(tài)大模型計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于多尺度注意力的巖性單元分類網(wǎng)絡(luò)，包括：遙感分支，用于處理遙感影像數(shù)據(jù)，得到多個(gè)遙感特征圖；地質(zhì)先驗(yàn)知識(shí)分支，用于處理地質(zhì)巖性單元信息圖，得到包含地質(zhì)先驗(yàn)信息且與遙感特征圖結(jié)構(gòu)相似的多個(gè)地質(zhì)特征圖；小波增強(qiáng)交叉注意力WCCA模塊，用于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于Transformer與CapsNet的水下軌道角動(dòng)量模式識(shí)別方法，利用Transformer分支提取軌道角動(dòng)量光陣列的全局特征，以及CapsNet分支提取軌道角動(dòng)量光陣列的局部特征，通過(guò)向量的形式捕捉軌道角動(dòng)量光陣列圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提出了一種模型訓(xùn)練及關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及裝載自動(dòng)化技術(shù)領(lǐng)域。其中，模型訓(xùn)練方法包括：利用關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)模型對(duì)包含待識(shí)別目標(biāo)的樣本圖像進(jìn)行處理，以得到特征圖包含的多個(gè)網(wǎng)格單元中每個(gè)網(wǎng)格單元的關(guān)鍵點(diǎn)預(yù)測(cè)坐標(biāo)的置信度向量、關(guān)鍵點(diǎn)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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