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								      本發(fā)明涉及鉛鋅礦床資源勘查技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種利用機(jī)器學(xué)習(xí)和閃鋅礦微量元素判別礦床類型的方法。該方法利用全球范圍內(nèi)不同類型鉛鋅礦床中閃鋅礦的多元素?cái)?shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)集，使用基于Tree?structured Parzen Estimator優(yōu)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于集成學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)水稻中鎘和砷含量的方法和系統(tǒng)，包括：將影響因素和對(duì)應(yīng)的rCd和rAs含量數(shù)據(jù)輸入并訓(xùn)練集成EL模型的第一基模型，得到第一預(yù)測(cè)結(jié)果，計(jì)算并排序各個(gè)影響因素的第一重要性量化數(shù)據(jù)；對(duì)各個(gè)影響因素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)，將加權(quán)后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于衛(wèi)星遙感與環(huán)境DNA測(cè)序的生物多樣性調(diào)查監(jiān)測(cè)方法，包括：步驟S1，獲取生境遙感數(shù)據(jù)和環(huán)境DNA數(shù)據(jù)；步驟S2，對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并與公共基因數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對(duì)，獲得物種分布數(shù)據(jù)；步驟S3，對(duì)生境遙感數(shù)據(jù)與環(huán)境DNA數(shù)據(jù)進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于交通狀態(tài)統(tǒng)計(jì)的道路降噪控制方法及系統(tǒng)，涉及道路降噪控制領(lǐng)域，方法包括：采集目標(biāo)道路的實(shí)時(shí)交通狀態(tài)和實(shí)時(shí)關(guān)聯(lián)交通狀態(tài)，通過交通狀態(tài)預(yù)測(cè)器，預(yù)測(cè)獲取未來時(shí)段的目標(biāo)道路的預(yù)測(cè)交通狀態(tài)；通過噪聲特征模擬通道，根據(jù)預(yù)測(cè)交通狀態(tài)分析...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于多模態(tài)感知的LED顯示屏環(huán)境交互系統(tǒng)及控制方法。所述系統(tǒng)包括：多模態(tài)感知模塊，用于獲取LED顯示屏的環(huán)境信息；用戶位置分布包括用戶分布熱區(qū)圖、區(qū)域目標(biāo)向量和干擾指數(shù)；環(huán)境融合感知模塊，用于根據(jù)環(huán)境光照強(qiáng)度、環(huán)境溫度狀態(tài)、區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于校園信息安全的管理方法，包括：獲取學(xué)生的原始信息圖像，基于圖像分塊機(jī)制將原始信息圖像拆分為若干個(gè)原始像素塊；構(gòu)建多維噪聲模型，從多維噪聲模型中提取對(duì)應(yīng)的噪聲數(shù)據(jù)并注入對(duì)應(yīng)的原始像素塊中；對(duì)注入后的原始像素塊進(jìn)行重新融合，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于圖像識(shí)別批改答題內(nèi)容的方法及系統(tǒng)，屬于圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。其中，該方法包括：獲取答題內(nèi)容圖像，通過預(yù)處理答題內(nèi)容圖像得到答題內(nèi)容基準(zhǔn)圖像；通過級(jí)聯(lián)識(shí)別架構(gòu)識(shí)別答題內(nèi)容基準(zhǔn)圖像提取待批改內(nèi)容；獲取標(biāo)準(zhǔn)答案，通過語義相似度模型計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于YOLOv8模型的餐食識(shí)別與卡路里估算方法及系統(tǒng)，通過輸入餐食圖像，基于YOLOv8模型實(shí)時(shí)檢測(cè)圖像中的食物、識(shí)別食物類別，結(jié)合食物的烹飪方式和分量信息，動(dòng)態(tài)計(jì)算卡路里含量，實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確識(shí)別餐食場(chǎng)景食物和高效估算卡路里的功...
								
            
							
            
							
						
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								      融合局部密度與幾何特征的桿狀物識(shí)別方法，包括以下步驟：對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；針對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分布密度不同制定不同的分割條件，對(duì)點(diǎn)云簇進(jìn)行自適應(yīng)的區(qū)域生長分割；對(duì)分割好的點(diǎn)云簇進(jìn)行性狀約束，以識(shí)別其中的桿狀物目標(biāo)；對(duì)相似的點(diǎn)云簇進(jìn)行分布密度數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于鉛基堆SGTR事故模擬研究的氣泡識(shí)別方法，涉及目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括：搭建可視化的用于鉛基堆SGTR事故模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，采集事故模擬實(shí)驗(yàn)中的氣泡圖像并進(jìn)行預(yù)處理；構(gòu)建鉛基堆SGTR事故模擬實(shí)驗(yàn)氣泡圖像數(shù)據(jù)集；在傳統(tǒng)yolo...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于自適應(yīng)步長切片策略的遙感訓(xùn)練樣本自動(dòng)生成方法，涉及遙感影像處理領(lǐng)域，方法包括：獲取多源遙感數(shù)據(jù)并進(jìn)行融合，得到融合影像；獲取地物標(biāo)簽數(shù)據(jù)并進(jìn)行柵格化處理，將地物標(biāo)簽數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為與所述融合影像對(duì)齊的標(biāo)簽柵格影像，得到融合影像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的浮游生物智能化檢測(cè)方法，包括獲取浮游生物的圖像，輸入至訓(xùn)練好的檢測(cè)模型，得到圖像中浮游生物的位置和類別。本基于深度學(xué)習(xí)的浮游生物智能化檢測(cè)方法通過對(duì)比學(xué)習(xí)模塊和重建圖像模塊相結(jié)合，通過多模態(tài)特征融合增強(qiáng)模型表征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多尺度錨圖的水下高光譜圖像聚類方法，屬于水下圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。主要包括：對(duì)水下高光譜圖像進(jìn)行超像素分割；對(duì)分割后的高光譜圖像進(jìn)行噪聲去除處理；學(xué)習(xí)去噪后的高光譜圖像的多尺度錨圖；對(duì)多種尺度錨圖進(jìn)行矩陣分解，獲取超像素點(diǎn)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于共識(shí)引導(dǎo)的水下高光譜圖像聚類方法，包括：引入填充矩陣進(jìn)行視圖重構(gòu)并恢復(fù)缺失像素，以學(xué)習(xí)像素間的親和表示；將凈化后的特定視圖的親和表示分解為具有線性關(guān)系的共識(shí)表示和特異性表示；構(gòu)建高階視圖交互模塊，在共識(shí)表示的指導(dǎo)下學(xué)習(xí)具...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種大視角多視圖工業(yè)零件螺絲孔位匹配方法，包括建立雙層調(diào)度模型，首先，在生產(chǎn)車間傳輸帶的不同視角布置攝像頭，采集多視圖汽車零件圖像，通過隨機(jī)單應(yīng)性變換制作數(shù)據(jù)集，對(duì)E?LoFTR模型進(jìn)行訓(xùn)練，提升模型適應(yīng)能力；隨后選取同一時(shí)刻兩...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于雙域特征融合的紅外小目標(biāo)檢測(cè)方法，包括：步驟1：將紅外圖像輸入網(wǎng)絡(luò)的編碼器模塊，依次提取并輸出四個(gè)階段的多尺度特征圖，用于表征不同層級(jí)的空間信息；步驟2：將步驟1中編碼部分第四階段的輸出特征圖送入瓶頸層模塊，經(jīng)過瓶頸層模塊的特征提取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于熱力圖的牙模鋼絲制作方法，屬于口腔正畸技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：S1、識(shí)別口掃模型，根據(jù)預(yù)設(shè)取點(diǎn)規(guī)則選取出造型點(diǎn)，將造型點(diǎn)依次相連形成離散樣條曲線；S2、構(gòu)建SDF，用于計(jì)算離散樣條曲線的每個(gè)點(diǎn)到口掃模型的距離；S3、在每段距...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及虛擬仿真領(lǐng)域，提供了一種用于虛擬現(xiàn)實(shí)動(dòng)畫播放的數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，其首先對(duì)接收到的開發(fā)需求數(shù)據(jù)進(jìn)行g(shù)ltf格式化處理以生成待加載模型數(shù)據(jù)，接著對(duì)該模型數(shù)據(jù)進(jìn)行格式識(shí)別、初始化、屬性設(shè)置，并基于程序發(fā)布標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)與過程動(dòng)畫模型數(shù)據(jù)之間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理領(lǐng)域，具體涉及一種圖像編輯中移除對(duì)象的方法和系統(tǒng)。本發(fā)明第一方面提供了一種圖像編輯中移除對(duì)象的方法，其步驟包括：獲取待處理圖像和任務(wù)指令；根據(jù)所述任務(wù)指令，將所述待處理圖像輸入變自分編碼器得到潛在表示；將所述潛...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種確定輪廓圖形的方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，該方法包括：獲取芯片的圖像，芯片包括多個(gè)芯粒，圖像中包括多個(gè)芯粒的輪廓圖形；基于每個(gè)輪廓圖形對(duì)應(yīng)的版圖圖形的哈希編碼值對(duì)多個(gè)輪廓圖形進(jìn)行分組，得到多個(gè)輪廓分組，其中，每個(gè)輪廓分組中...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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