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								      本發(fā)明涉及一種支撐基座及固晶設(shè)備的承載機(jī)構(gòu)，支撐基座用于支撐于固晶設(shè)備的承載機(jī)構(gòu)中的工作臺(tái)上，支撐基座包括頂板、底板和支撐件，頂板用于安裝運(yùn)輸機(jī)構(gòu)；底板與頂板間隔設(shè)置，底板用于支撐于工作臺(tái)上；支撐件設(shè)于頂板和底板之間，支撐件包括多個(gè)縱橫交錯(cuò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種料片承載機(jī)構(gòu)支座及固晶設(shè)備的承載機(jī)構(gòu)，料片承載機(jī)構(gòu)支座用于承載料片承載機(jī)構(gòu)，料片承載機(jī)構(gòu)支座包括移動(dòng)板、兩個(gè)第一支撐體、第二支撐體以及加強(qiáng)板，移動(dòng)板能移動(dòng)地連接于工作臺(tái)；兩個(gè)第一支撐體沿著第一方向間隔設(shè)置，兩個(gè)第一支撐體均與移...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種綁定頭支座及固晶設(shè)備。綁定頭支座用于安裝固晶設(shè)備的綁定頭，綁定頭支座包括橫梁以及連接于橫梁的兩個(gè)相對(duì)端部的立臂；兩個(gè)立臂相對(duì)設(shè)置，且兩個(gè)立臂的相背離一側(cè)的表面均設(shè)有至少一個(gè)立臂槽；橫梁上開(kāi)設(shè)有橫梁槽，且橫梁的兩端部之間設(shè)有用于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用醫(yī)療數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘的醫(yī)療數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)；獲取多個(gè)電子病歷，對(duì)電子病歷進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估；電子病歷包括：門(mén)診電子病歷和住院電子病歷；對(duì)電子病歷質(zhì)量評(píng)估通過(guò)后進(jìn)行語(yǔ)義識(shí)別生成與電子病歷相對(duì)應(yīng)的一個(gè)或多個(gè)病情...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)處理方法和裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。涉及醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取目標(biāo)對(duì)象的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，并基于所述醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)構(gòu)建原生血管三維模型；依據(jù)橋血管的全局參數(shù)空間，生成多個(gè)候選橋血管方案，其中，所述全局參數(shù)空間由所述橋血...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療人工智能技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于時(shí)空注意力和多模態(tài)數(shù)據(jù)引導(dǎo)融合的肺結(jié)節(jié)惡性風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，基于臨床數(shù)據(jù)得到臨床特征，基于肺部CT影像得到肺部CT切片影像，利用開(kāi)源醫(yī)療大模型提取影像中通用醫(yī)學(xué)視覺(jué)特征，通過(guò)視覺(jué)Tran...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于知識(shí)引導(dǎo)與多模態(tài)融合的中醫(yī)輔助決策系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：多模態(tài)數(shù)據(jù)采集終端，采集輔助決策所需包括圖像數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)的多模態(tài)數(shù)據(jù)；智能處理服務(wù)器，對(duì)多模態(tài)采集終端所采集到的多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行提取、處理、分析；可視化交互平臺(tái)，用于醫(yī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種屏幕的亮度均勻性檢測(cè)方法和系統(tǒng)，涉及數(shù)字計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，該技術(shù)方案通過(guò)自動(dòng)化、精確化和多場(chǎng)景適應(yīng)性提升，解決了檢測(cè)效率低下、故障定位不準(zhǔn)及環(huán)境適應(yīng)性測(cè)試不足的問(wèn)題；通過(guò)在線分析模塊結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)提取觸控響應(yīng)維度得分Scx和環(huán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種交叉口交通信號(hào)控制方法及裝置。所述方法包括：對(duì)目標(biāo)交叉口上游流向的車輛進(jìn)行編隊(duì)化；交叉口以下游路段初始位置為界分為交叉口的上游流向和下游流向；計(jì)算目標(biāo)交叉口中各車輛編隊(duì)在上游流向和下游流向的時(shí)間過(guò)飽和指數(shù)、空間過(guò)飽和指數(shù)；根...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了提供了一種公路非連續(xù)狀態(tài)預(yù)警方法，該方法通過(guò)在公路上間隔設(shè)置多個(gè)路面數(shù)據(jù)采集裝置采集對(duì)應(yīng)路面的路面狀態(tài)數(shù)據(jù)，并發(fā)送給數(shù)據(jù)處理設(shè)備進(jìn)行處理獲得第一處理結(jié)果，由于數(shù)據(jù)處理設(shè)備置于前端，能夠?qū)崟r(shí)處理路面狀態(tài)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)異常數(shù)據(jù)的快速反...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于氣體監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)基于物聯(lián)網(wǎng)的有限空間氣體監(jiān)測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：獲取預(yù)先構(gòu)建的氣體傳感節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)最優(yōu)傳輸路徑傳輸?shù)臍怏w傳感數(shù)據(jù)；利用長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和隨機(jī)森林算法對(duì)氣體傳感數(shù)據(jù)進(jìn)行氣體濃度預(yù)測(cè)，將預(yù)測(cè)結(jié)果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種燃?xì)庑孤╊A(yù)警方法、系統(tǒng)和存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：環(huán)境數(shù)據(jù)采集設(shè)備實(shí)時(shí)采集環(huán)境數(shù)據(jù)，并將環(huán)境數(shù)據(jù)發(fā)送至智能終端設(shè)備；智能終端設(shè)備基于AI模型，根據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)和獲取的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)生成燃?xì)鉂舛确植紙D，并將燃?xì)鉂舛确植紙D發(fā)送至可視化預(yù)警設(shè)備...
								
            
							
            
							
						
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								      一種無(wú)卡手掌銀行取款機(jī)，涉及銀行取款設(shè)備領(lǐng)域，包括：取款裝置和驗(yàn)證裝置，所述取款裝置包括機(jī)箱，機(jī)箱呈長(zhǎng)方體，長(zhǎng)方體機(jī)箱一面設(shè)有顯示屏，顯示屏內(nèi)嵌于機(jī)箱內(nèi)，顯示屏底部設(shè)有取鈔口，機(jī)箱底部設(shè)有操作臺(tái)，操作臺(tái)頂面為斜面，操作臺(tái)頂面設(shè)有按鈕，按鈕包...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N排球扣球訓(xùn)練檢測(cè)方法及系統(tǒng)，通過(guò)從目標(biāo)運(yùn)動(dòng)員的扣球動(dòng)作視頻中提取動(dòng)作圖像幀序列；基于目標(biāo)運(yùn)動(dòng)員進(jìn)行排球訓(xùn)練的靜態(tài)背景邊緣和動(dòng)作圖像幀序列中各個(gè)動(dòng)作圖像幀內(nèi)的可視邊緣構(gòu)建目標(biāo)運(yùn)動(dòng)員進(jìn)行排球扣球訓(xùn)練時(shí)動(dòng)作輪廓的識(shí)別約束；依據(jù)識(shí)別...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于圖像識(shí)別的工地管理方法及系統(tǒng)，涉及工地管理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括根據(jù)人群圖像獲取人員密度，根據(jù)人員密度的圖像密度大小進(jìn)行區(qū)域劃分以獲得一級(jí)區(qū)域、二級(jí)區(qū)域及三級(jí)區(qū)域并篩選識(shí)別結(jié)果以得到不可全域識(shí)別標(biāo)識(shí)特征的人群圖像，并獲取不可全...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種目標(biāo)檢測(cè)方法及裝置。其中，該方法包括：采用無(wú)人機(jī)采集目標(biāo)區(qū)域的圖像；采用部署在無(wú)人機(jī)內(nèi)的目標(biāo)檢測(cè)模型對(duì)目標(biāo)區(qū)域的圖像進(jìn)行識(shí)別，其中，目標(biāo)檢測(cè)模型的骨干網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)卷積層后部署有一個(gè)注意力模塊，目標(biāo)檢測(cè)模型中特征提取層包含多個(gè)卷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種輸電線路缺陷識(shí)別方法及系統(tǒng)，該方法包括：當(dāng)?shù)竭_(dá)預(yù)設(shè)時(shí)間時(shí)，實(shí)時(shí)接收用戶輸入的目標(biāo)輸電線路，并基于預(yù)設(shè)規(guī)則通過(guò)預(yù)設(shè)無(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)采集與目標(biāo)輸電線路對(duì)應(yīng)的檢測(cè)視頻；對(duì)檢測(cè)視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)解析處理，以實(shí)時(shí)提取出與目標(biāo)輸電線路對(duì)應(yīng)的特征區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例涉及一種特征融合空間遙感數(shù)據(jù)目標(biāo)智能檢測(cè)方法、裝置及設(shè)備。該方法包括：基于預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)自下而上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前向推理過(guò)程逐層對(duì)輸入圖像進(jìn)行下采樣，提取不同尺度的特征信息；將下采樣獲取的所述特征信息進(jìn)行傳遞和融合，采用上采樣的方式...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種自監(jiān)督學(xué)習(xí)中的無(wú)監(jiān)督密集性能估計(jì)與模型選擇方法，方法包括：在用于圖像的密集預(yù)測(cè)任務(wù)的模型的多輪迭代訓(xùn)練過(guò)程中，設(shè)置多個(gè)檢查點(diǎn)，并保存各個(gè)檢查點(diǎn)下的模型參數(shù)，得到多個(gè)模型；利用預(yù)設(shè)的密集性能評(píng)估方式，在未利用圖像的標(biāo)注標(biāo)簽的情況...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及一種醫(yī)學(xué)影像分割模型的訓(xùn)練方法、裝置及電子設(shè)備，其中，該方法包括：利用第一數(shù)據(jù)集對(duì)第一影像分割模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，得到預(yù)訓(xùn)練后的第一影像分割模型，第一數(shù)據(jù)集中各訓(xùn)練樣本為標(biāo)注有目標(biāo)區(qū)域的位置信息和形態(tài)特征信息的醫(yī)學(xué)影像；將由未經(jīng)標(biāo)注的...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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