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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明公開了一種火成巖發(fā)育區(qū)油田氦氣儲量預(yù)測方法，步驟如下：根據(jù)油田地震資料、地質(zhì)資料、測井資料識別斷裂系統(tǒng)和火成巖通道；根據(jù)氦氣同位素比例分析，計(jì)算幔源氦氣的摻入比例；選擇斷裂系統(tǒng)控制的圈閉，計(jì)算斷裂系統(tǒng)氦氣運(yùn)移的線速度；選擇火成巖巖墻控...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種針對UHS PSRAM的刷新方法及裝置。方法包括：基于UHS PSRAM兩次刷新之間的最大時間間隔，確定猝發(fā)讀寫操作的最大猝發(fā)長度；基于UHS PSRAM控制器不斷接收外部設(shè)備發(fā)送的猝發(fā)讀寫請求；針對接收到的當(dāng)前猝發(fā)讀寫請求...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種家禽健康狀況檢測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及家禽健康狀況檢測技術(shù)領(lǐng)域，包括采集家禽音頻數(shù)據(jù)，將家禽音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；基于音頻數(shù)據(jù)的時頻特征，構(gòu)建MAE模型；對MAE模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)，對預(yù)訓(xùn)練完成后的MAE模型進(jìn)行評...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于三彈性動態(tài)耦合的高速公路交通量預(yù)測方法及相關(guān)系統(tǒng)，其中方法包括：確定地理區(qū)域及GDP宏觀因素影響彈性系數(shù)K1、微觀因素彈性系數(shù)K2和突發(fā)事件彈性系數(shù)K3；將K1、K2、K3分別與衛(wèi)星遙感交通流數(shù)據(jù)、手機(jī)信令OD矩陣、收費(fèi)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種多功能地震避險裝置和便攜式避險音響，地震前，雙模預(yù)警系統(tǒng)中的外部信號接收模塊和獨(dú)立P波探測模塊，只要一個模塊接收到了地震信號，警報輸出組件即可發(fā)出警報；地震中，殼體在第一狀態(tài)時，殼體頂部為抗壓結(jié)構(gòu)，抵御壓力的能力更強(qiáng)，在第二狀態(tài)時，殼體...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于仿真環(huán)境的智能安防控制系統(tǒng)及方法，包括隨機(jī)生成模塊、虛擬傳感模型、協(xié)同仿真模塊、實(shí)際監(jiān)測模塊、參數(shù)比較模塊及優(yōu)化模塊。隨機(jī)生成模塊構(gòu)建仿真環(huán)境并生成變化參數(shù)，虛擬傳感模塊通過建模輸出仿真?zhèn)鞲袛?shù)據(jù)，協(xié)同仿真模塊基于多智能體...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種指紋識別方法及電子設(shè)備，涉及指紋識別技術(shù)領(lǐng)域，應(yīng)用于電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括指紋識別區(qū)域，所述指紋識別區(qū)域設(shè)置有光源和光學(xué)傳感器；所述指紋識別方法包括：獲取第一參數(shù)信息，所述第一參數(shù)信息為指紋識別區(qū)域未被觸摸主體遮擋時所述光...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種合同規(guī)范性的校驗(yàn)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。其方法包括：獲取目標(biāo)合同的合同圖像，目標(biāo)合同為進(jìn)行規(guī)范性校驗(yàn)的合同；對合同圖像進(jìn)行處理，生成目標(biāo)合同的先驗(yàn)知識特征圖，先驗(yàn)知識特征圖包括至少一個關(guān)鍵詞文本的特征值，不同關(guān)鍵詞文本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于圖像識別的業(yè)務(wù)流水識別方法和裝置，通過裁剪得到文本行圖像片段并輸入識別模型得到文本行的識別結(jié)果、單字內(nèi)容和單字位置；通過表格檢測模型獲取表格區(qū)域的位置標(biāo)注；將屬于同一行的鄰近的文本行進(jìn)行組合連接構(gòu)建同行文本；生成同行文本的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及施工安全監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于視覺分割的施工裝備態(tài)勢分析與事件識別方法及系統(tǒng)。方法包括：通過路側(cè)攝像機(jī)采集施工裝備作業(yè)視頻流，基于場景地面關(guān)鍵特征點(diǎn)構(gòu)建圖像與物理空間映射關(guān)系；采用YOLOv11?Seg實(shí)例分割網(wǎng)絡(luò)識別裝...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于監(jiān)控設(shè)備可視化技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種三維場景下基于海量監(jiān)控設(shè)備可視域分析的目標(biāo)監(jiān)測方法，包括：獲取三維地圖和各個監(jiān)控設(shè)備的位置信息；根據(jù)監(jiān)控設(shè)備的位置信息將監(jiān)控設(shè)備映射到三維地圖上；采集各個監(jiān)控設(shè)備的相關(guān)參數(shù)，并繪制各個監(jiān)控設(shè)備的可視...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于自適應(yīng)稀疏記憶與語言模型的長期視頻理解系統(tǒng)，包括：用于從長視頻中提取視覺特征的視覺編碼器；用于存儲和檢索歷史視頻內(nèi)容的視覺特征的記憶庫模塊；用于動態(tài)管理記憶庫模塊的稀疏自適應(yīng)模塊，記憶庫模塊通過查詢變換器Q?Former與...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于人工智能的無人機(jī)巡檢電纜表面缺陷檢測方法。所述方法包括：獲取第一電纜偏振圖像數(shù)據(jù)和第二電纜偏振圖像數(shù)據(jù)；第一電纜偏振圖像數(shù)據(jù)是由無人機(jī)對電纜表面使用預(yù)設(shè)的偏振角拍攝得到的圖像數(shù)據(jù)；第二電纜偏振圖像數(shù)據(jù)是由無人機(jī)對與第一電纜...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種無人機(jī)視覺檢測與AIS數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法與裝置，該方法包括：對無人機(jī)上的機(jī)載圖像傳感器在海事巡航中拍攝的圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測，獲取所述圖像中船舶的方位特征，所述方位特征包括位置信息和航向信息；根據(jù)各船舶上安裝的船舶自動識別系統(tǒng)，獲取所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N視覺檢測方法、系統(tǒng)及邊緣計(jì)算盒子，通過對目標(biāo)產(chǎn)品的表面圖像進(jìn)行多尺度邊緣檢測，生成不同尺度的邊緣特征圖；根據(jù)所有的邊緣特征圖確定目標(biāo)產(chǎn)品表面的缺陷區(qū)域候選框，確定各個邊緣特征圖中像素的梯度方差；根據(jù)缺陷區(qū)域候選框和所有的梯度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于多模型結(jié)合的用于腦腫瘤圖像分類遷移學(xué)習(xí)方法，包括：先對圖像進(jìn)行邊緣輪廓裁剪等預(yù)處理，再通過旋轉(zhuǎn)等操作進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，擴(kuò)充均衡數(shù)據(jù)集；構(gòu)建ResNet50+EfficientNetB0混合架構(gòu)，以并行雙分支結(jié)構(gòu)提取特征，經(jīng)全局...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于高分遙感影像的多任務(wù)林地識別方法，包括：步驟S1，獲取林地遙感數(shù)據(jù)，確定自主輸入通道；步驟S2，通過用戶自主輸入通道，將讀取原始數(shù)據(jù)源中的樣本訓(xùn)練數(shù)據(jù)和樣本測試數(shù)據(jù)，將其通過數(shù)據(jù)解碼解譯TFRecord數(shù)據(jù)，提取出各樣本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種自動提取點(diǎn)云特征線的方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。該方法應(yīng)用于建模軟件系統(tǒng)中的特征線功能模塊，特征線功能模塊，用于接收導(dǎo)入的多種格式的原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)，包括：對原始特征點(diǎn)進(jìn)行篩選，并確定待生長點(diǎn)隊(duì)列，重復(fù)以下...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于對比學(xué)習(xí)和不可靠區(qū)域的半監(jiān)督醫(yī)學(xué)圖像分割方法，該方法使用訓(xùn)練后的半監(jiān)督醫(yī)學(xué)圖像分割模型對待處理的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像分割得到圖像分割結(jié)果；該模型將對待處理的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行兩次特征提取，得到兩個未標(biāo)記低維特征后通過特征級對比...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種視覺SLAM方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及視覺SLAM技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：對每幀RGB圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測以及特征點(diǎn)提取，得到多個目標(biāo)以及對應(yīng)的目標(biāo)檢測框；將下一幀RGB圖像中的多個目標(biāo)的加權(quán)值與加權(quán)閾值進(jìn)行比較，根據(jù)比較...
								
            
							
            
							
						
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