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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本申請公開了一種基于超表面的太赫茲計算全息圖像的分析方法及其系統(tǒng)，基于超表面的太赫茲計算全息圖像的分析方法包括以下步驟：基于原始圖像，通過傳輸調(diào)控形成第一全息圖像；基于原始圖像，通過幾何相位調(diào)控形成第二全息圖像；基于原始圖像，通過傳輸調(diào)控與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于自動化裝配技術(shù)，尤其為一種基于尺度不變特征轉(zhuǎn)換的高速工件接口定位方法，包括如下步驟，S1：雙目圖像的采集與畸變校正；S2：基于模板匹配算法對左圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測；S3：基于尺度不變特征轉(zhuǎn)換對左右圖像進(jìn)行特征提取與匹配；S4：基于視差...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像生成技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于工作流編排的金融圖像生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括獲取工作流編排界面中的工作節(jié)點，根據(jù)工作節(jié)點構(gòu)建AI金融圖像任務(wù)流，并生成分層參數(shù)；基于分層參數(shù)和AI金融圖像任務(wù)流，生成初始AI金融圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機(jī)視覺與金融科技技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于多任務(wù)輔助特征的文本渲染方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，應(yīng)用于金融科技領(lǐng)域的個性化客戶報告與營銷材料生成場景中，或可應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域中的醫(yī)學(xué)影像報告自動化標(biāo)注場景中，其中方法包括：獲取文本的Unico...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種模型訓(xùn)練采樣方法、海報生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及金融科技領(lǐng)域、醫(yī)療健康領(lǐng)域及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取樣本集中各個樣本的難度分?jǐn)?shù)；按照樣本的難度分?jǐn)?shù)將樣本集劃分為挑戰(zhàn)區(qū)以及多樣性區(qū)；從挑戰(zhàn)區(qū)以及多樣性區(qū)中采集訓(xùn)練樣本。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及三維場景構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于金融科技和醫(yī)療健康領(lǐng)域，公開了一種基于視頻的三維場景構(gòu)建方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：通過對輸入的原始視頻按固定間隔采樣提取關(guān)鍵視頻幀，并提取所述關(guān)鍵視頻幀的語義特征；對所述語義特征進(jìn)行歸一化處理得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于物體級無損高斯場的多粒度開放詞匯查詢方法，引入了一種具有全局一致性代碼本的物體級別高斯場，高斯場中的可學(xué)習(xí)語義標(biāo)簽向量渲染回對應(yīng)的物體標(biāo)簽后，通過代碼本建立起該標(biāo)簽和對應(yīng)未壓縮的高維特征之間的直接映射，從而支持任意維度的語...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于頻域通道注意力的多模態(tài)腦腫瘤分割方法，包括以下步驟：獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；步驟2、建立多模態(tài)腦腫瘤分割網(wǎng)絡(luò)，包括兩個編碼器和兩個解碼器，兩個編碼器第一池化層的輸出連接第一FCMM模塊、第二池化層的輸出連接第二FCMM模塊、第三...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于DETR的混凝土澆筑振搗表觀質(zhì)量評價方法及系統(tǒng)：采集混凝土表面圖像；采用混凝土澆筑振搗表觀檢測模型對數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行語義分割與缺陷檢測；根據(jù)缺陷檢測結(jié)果對混凝土澆筑振搗表觀質(zhì)量進(jìn)行量化評分。本發(fā)明通過融合深度學(xué)習(xí)技術(shù)與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于醫(yī)療健康領(lǐng)域，公開了一種分類方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)，分類方法通過對每個圖像識別任務(wù)創(chuàng)建提示嵌入組，利用多模態(tài)視覺語言模型對提示嵌入組進(jìn)行更新，以及將多模態(tài)視覺語言模型輸出的結(jié)果輸入至MLP分類器...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提出了一種模型訓(xùn)練及關(guān)鍵點檢測方法、裝置和存儲介質(zhì)，涉及裝載自動化技術(shù)領(lǐng)域。其中，模型訓(xùn)練方法包括：利用關(guān)鍵點檢測模型對包含待識別目標(biāo)的樣本圖像進(jìn)行處理，以得到特征圖包含的多個網(wǎng)格單元中每個網(wǎng)格單元的關(guān)鍵點預(yù)測坐標(biāo)的置信度向量、關(guān)鍵點...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于Transformer與CapsNet的水下軌道角動量模式識別方法，利用Transformer分支提取軌道角動量光陣列的全局特征，以及CapsNet分支提取軌道角動量光陣列的局部特征，通過向量的形式捕捉軌道角動量光陣列圖像...
								
            
							
            
							
						
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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)，得到多個遙感特征圖；地質(zhì)先驗知識分支，用于處理地質(zhì)巖性單元信息圖，得到包含地質(zhì)先驗信息且與遙感特征圖結(jié)構(gòu)相似的多個地質(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，公開了一種視覺令牌篩選方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(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、視覺令牌集和用戶輸入令牌集，視覺令牌集包括多個視覺令牌；通過多模態(tài)大模型計...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于自適應(yīng)雙路徑局部全局融合網(wǎng)絡(luò)的交通標(biāo)志檢測方法，屬于計算機(jī)視覺與智能交通技術(shù)領(lǐng)域。通過三大創(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)對微弱特征的捕獲能力；動態(tài)通...
								
            
							
            
							
						
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								      本文介紹了一種改進(jìn)的YOLOv8算法，用于無人機(jī)平臺上的儀表盤特征識別。針對YOLOv8模型在計算資源有限的環(huán)境中的應(yīng)用，我們通過替換CSPPC卷積、Detect_AFPN檢測頭以及CGAttention注意力機(jī)制，對原始網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及基于計算機(jī)視覺的多模態(tài)數(shù)據(jù)智能標(biāo)注系統(tǒng)。所述系統(tǒng)包括：基準(zhǔn)點對齊模塊，用于獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)的特征提取結(jié)果，對所述特征提取結(jié)果進(jìn)行基準(zhǔn)點對齊處理，生成一致化的基準(zhǔn)點集合；注視點預(yù)測模塊，用于根據(jù)所述基準(zhǔn)點集合對視覺數(shù)據(jù)中的注視點進(jìn)行動...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于翅圖的吸血庫蠓物種輔助識別方法及裝置，涉及吸血庫蠓鑒定技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：通過對待識別的目標(biāo)吸血庫蠓翅圖進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化目標(biāo)吸血庫蠓翅圖；其中，標(biāo)準(zhǔn)化目標(biāo)吸血庫蠓翅圖與標(biāo)準(zhǔn)化吸血庫蠓翅圖庫中的標(biāo)準(zhǔn)化吸血庫蠓翅...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于動態(tài)語義引導(dǎo)與自適應(yīng)擴(kuò)散建模的跨域微表情識別方法，將微表情識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現(xiàn)微表情的識別；包括：A、通過運動描述子提取模塊提取微表情的運動描述特征；B、通過噪聲調(diào)度模塊定義隨時間步演化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于對抗領(lǐng)域自適應(yīng)的跨域時空圖微表情識別方法，包括：A、對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)過進(jìn)一步處理，構(gòu)建面部關(guān)鍵點圖結(jié)構(gòu)，作為第一輸入；C、微表情視頻光流序列作為輸入，通過全局特征提取網(wǎng)絡(luò)得到全局特征，作...
								
            
							
            
							
						
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