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								      本發(fā)明公開了一種課程考核評價反饋系統(tǒng)及方法，通過采集學生的線下課堂數(shù)據(jù)與線上課堂數(shù)據(jù)的第一模態(tài)評估數(shù)據(jù)與第二模態(tài)評估數(shù)據(jù)進行分析評估項因子，計算初始的總學習評分函數(shù)，了解到學生的成績；同時尋找初始的總學習評分函數(shù)中的目標脆弱的評分項因子反映...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種重載鐵路軌道質(zhì)量檢測方法、裝置、計算機設備、計算機可讀存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品。方法包括：根據(jù)目標線路的線路類型分布信息，將目標線路劃分為對應于各線路類型的單元區(qū)段；根據(jù)各單元區(qū)段在多個檢測時間點的軌道檢測數(shù)據(jù)，得到各單元區(qū)段...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種智慧畜牧養(yǎng)殖溯源方法及系統(tǒng)，該方法基于微服務架構(gòu)搭建智慧畜牧養(yǎng)殖溯源系統(tǒng)總體框架，采用Spr ing Cloud Al ibaba作為微服務技術(shù)棧；通過物聯(lián)網(wǎng)設備采集牲畜生理數(shù)據(jù)和環(huán)境參數(shù)，建立牲畜電子檔案；構(gòu)建AI智能分析...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于熵權(quán)Topsis法的低碳建筑評價方法，屬于低碳建筑評價領域；包括如下步驟：通過搜集建筑所在氣候區(qū)的低碳建筑各指標數(shù)據(jù)；構(gòu)建評價指標體系，評價指標涵蓋建筑結(jié)構(gòu)、內(nèi)外環(huán)境、經(jīng)濟因素、社會因素等范疇，利用熵權(quán)法確定各指標權(quán)重；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于模糊熵的發(fā)動機射線圖像局部增強方法。該方法包括：獲取初始發(fā)動機射線圖像；對初始發(fā)動機射線圖像進行處理，得到全局色調(diào)映射圖像；通過三態(tài)中值濾波器對全局色調(diào)映射圖像進行濾波處理，得到目標濾波圖像；基于模糊熵對目標濾波圖像進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于牙片影像上下頜的實際咬合錯位咬合關(guān)系的識別方法，涉及影像識別技術(shù)領域，該方法通過構(gòu)建云端牙片識別服務器，并結(jié)合影像數(shù)據(jù)庫的云連接技術(shù)，能夠自動化處理大規(guī)模牙片影像集。每一顆牙齒的實際中心點坐標提取、牙齒間距擬合以及偏差計算，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及PCB板檢測技術(shù)領域，尤其涉及一種基于機器視覺的多工位PCB板檢測方法及系統(tǒng)。該方法包括以下步驟：識別多個工位的攝像頭位置，并進行自適應焦距調(diào)整，從而得到每一個攝像頭的自適應焦距參數(shù)；根據(jù)所述自適應焦距參數(shù)進行多工位PCB板并行視...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多尺度小波變換的BEVFusion工業(yè)巡檢機器人定位方法，通過離散小波變換對多模態(tài)傳感器輸入特征進行多頻域分解，分離出低低頻、高低頻、低高頻與高高頻信息，并結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡以及全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，實現(xiàn)提取后特征的增強。具體而...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的同步定位與建圖方法，包括：利用深度學習模型提取圖像特征，獲得特征點概率張量和描述符張量；根據(jù)幀間特征關(guān)系以及幀內(nèi)特征關(guān)系自適應地篩選特征點概率張量中的特征點，生成篩選后的特征點集合；利用篩選后的特征點集合和描述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于背景平面點云的反光物料機器人抓取位姿檢測方法，包括以下步驟：1)采集場景點云并進行預處理，分離物料與工作臺背景點云；2)對物料點云進行三維目標檢測，實現(xiàn)粗定位；3)對各物料點云進行邊界提取，分離內(nèi)外邊界、點排序并進行邊界...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了基于幾何約束的視覺測量系統(tǒng)相機主距標定方法與系統(tǒng)。該方法包括：獲取多個控制點的物方坐標，并在拍攝場景中確定多個幾何約束指針點；其中，多個幾何約束指針點對稱分布；識別左右相機拍攝的圖像中各控制點的像點，基于像點坐標和圖像的外方位元...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及三維場景重建技術(shù)領域，尤其涉及一種應用于三維空間點云的顏色融合處理方法及裝置。方法包括：獲取目標空間點的目標空間坐標；目標空間點包括三維空間點云中的至少一個待進行顏色融合的空間點；根據(jù)目標空間坐標，對每個目標空間點和預設的索引網(wǎng)格...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種雜交水稻制種植株圖像數(shù)據(jù)深度聚類方法和系統(tǒng)，涉及農(nóng)業(yè)人工智能技術(shù)。包括：獲取不同生長階段和不同尺度的雜交水稻穗圖像作為訓練集；采用數(shù)據(jù)增廣方法獲取原始圖像的增強圖像，基于增強圖像的圖像嵌入構(gòu)建正負樣本對，訓練一個用于提取圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于動態(tài)多尺度特征融合和殘差上下文感知的遙感小目標檢測方法。包括具體步驟如下：S1獲取光學遙感圖像目標檢測數(shù)據(jù)集；S2構(gòu)建多尺度卷積解耦模塊,擴充感受視野；S3構(gòu)建動態(tài)自適應特征融合，集成動態(tài)維度感知模塊，實現(xiàn)自適應特征融合...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于圖像處理技術(shù)領域，提供了一種測距方法、裝置及計算機可讀存儲介質(zhì)。測距方法包括：采用訓練完成的目標檢測模型對目標圖像進行處理，得到目標圖像中的目標對象的檢測框信息；檢測框信息包括檢測框的高度；根據(jù)檢測框的高度和目標圖像對應的攝像頭...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于圖像處理技術(shù)領域，提供了一種道路危險目標的檢測方法、裝置及計算機可讀存儲介質(zhì)。道路危險目標的檢測方法包括：采用目標檢測模型對目標圖像進行處理，得到目標圖像中的候選目標的檢測框信息；采用車道分割線檢測模型對目標圖像進行處理，得到目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于親屬面部特征相似度的實時換臉方法，涉及人工智能技術(shù)領域，包括以下步驟：S1.通過面部幾何特征提取與相似度計算驗證用戶親屬關(guān)系；S2.采用分幀異步處理與動態(tài)碼率適配實現(xiàn)200ms內(nèi)實時渲染；S3.通過數(shù)字水印技術(shù)綁定換臉內(nèi)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種參數(shù)化三維人體姿態(tài)估計方法、裝置、設備及介質(zhì)，其中，方法包括：獲取人體姿態(tài)圖像；將人體姿態(tài)圖像輸入至人體姿態(tài)估計模型，得到人體姿態(tài)的形狀參數(shù)和姿態(tài)參數(shù)；其中，人體姿態(tài)估計模型包括：圖像編碼器模塊，用于對人體姿態(tài)圖像進行特征編碼...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于工業(yè)網(wǎng)絡智能終端設備的監(jiān)測系統(tǒng)，包括：智能終端設備監(jiān)測單元，用于對智能終端設備監(jiān)測，獲取到智能終端設備信息；防護設備監(jiān)測單元，用于對智能終端設備的防護設備進行監(jiān)測，獲取到防護設備監(jiān)測信息；處理單元，用于對智能終端設備信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于改進間隙策略和深度確定性策略梯度算法的車輛隊列控制方法，包括以下步驟：建立考慮前車速度和自車速度差距的車間間隙策略，采用該策略構(gòu)建MPC框架，并將車間最小安全距離加入MPC框架的約束條件；使用訓練好的深度確定性策略梯度算...
								
            
							
            
							
						
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