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          • 本發(fā)明涉及一種基于對(duì)抗領(lǐng)域自適應(yīng)的跨域時(shí)空?qǐng)D微表情識(shí)別方法,包括:A、對(duì)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(guò)進(jìn)一步處理,構(gòu)建面部關(guān)鍵點(diǎn)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(guò)全局特征提取網(wǎng)絡(luò)得到全局特征,作...
          • 本發(fā)明提供了一種基于擴(kuò)散模型的長(zhǎng)人體運(yùn)動(dòng)序列生成方法,屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和計(jì)算機(jī)圖形學(xué)技術(shù)領(lǐng)域。包括:構(gòu)建長(zhǎng)時(shí)人體動(dòng)作數(shù)據(jù)集;構(gòu)建長(zhǎng)文本到長(zhǎng)動(dòng)作生成網(wǎng)絡(luò),所述長(zhǎng)文本到長(zhǎng)動(dòng)作生成網(wǎng)絡(luò)包括文本到短動(dòng)作序列生成模型和運(yùn)動(dòng)序列拼接模型;所述文本到短動(dòng)作...
          • 本發(fā)明公開了一種基于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)與路口檢測(cè)器融合的車道問(wèn)題識(shí)別方法,包括:確定問(wèn)題路口和需要優(yōu)化的路口方向;判斷路口的失衡系數(shù)是否小于閾值;判斷進(jìn)口車道數(shù)量與出口車道數(shù)量是否匹配;判斷進(jìn)口車道左轉(zhuǎn)交通流、直行交通流與進(jìn)口車道屬性是否匹配;判斷...
          • 本發(fā)明公開了一種管制指令高度短期的綜合安全性提示方法,包括:獲得所有航空器當(dāng)前態(tài)勢(shì)的航跡描述信息;獲取限制空域的水平范圍、高度上限和高度下限;判斷目標(biāo)航空器是否已處于一個(gè)限制空域的水平范圍內(nèi)或即將進(jìn)入一個(gè)限制空域的水平范圍內(nèi);形成關(guān)于目標(biāo)航...
          • 本發(fā)明涉及醫(yī)療教育技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種交互式麻醉學(xué)危機(jī)技能訓(xùn)練場(chǎng)景的虛擬仿真方法,包括以下步驟:在虛擬環(huán)境中構(gòu)建高保真的手術(shù)室及危機(jī)處理場(chǎng)景;實(shí)時(shí)模擬患者的生理參數(shù)變化,并將其反饋至學(xué)員界面;記錄并分析學(xué)員在訓(xùn)練中的操作步驟、決策時(shí)間和生理...
          • 本發(fā)明公開了一種基于異構(gòu)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的作物基因?功能預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),涉及生物信息技術(shù)領(lǐng)域。首先,計(jì)算基因、功能和代謝物之間的相似性;然后,根據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系和相似性構(gòu)建異構(gòu)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò);從異構(gòu)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中分別提取基因、功能、代謝物的特征表示,得到實(shí)體特征表...
          • 本發(fā)明屬于人工智能與生物防腐技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種基于LSTM網(wǎng)絡(luò)的細(xì)菌素效價(jià)衰減動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),包括以下步驟:S1、數(shù)據(jù)采集與處理:在動(dòng)態(tài)鹽梯度環(huán)境下采集效價(jià)衰減時(shí)序數(shù)據(jù);S2、構(gòu)建模型架構(gòu):構(gòu)建LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,包括輸入層、隱...
          • 本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及通過(guò)三層優(yōu)化加速蛋白質(zhì)?配體口袋預(yù)測(cè)和對(duì)接方法。該方法中,數(shù)據(jù)處理層通過(guò)算子空間重構(gòu)和細(xì)粒度任務(wù)并行,實(shí)現(xiàn)計(jì)算與通信的高效重疊,最大化單卡推理吞吐量;模型優(yōu)化層通過(guò)離線特征分析和動(dòng)態(tài)策略匹配,進(jìn)行多維度...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的蝦塘水質(zhì)預(yù)測(cè)方法,涉及蝦塘水質(zhì)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:在蝦塘養(yǎng)殖水體中部署水下熒光傳感器檢測(cè)藻類的熒光響應(yīng)信號(hào),基于熒光信號(hào)強(qiáng)度實(shí)時(shí)獲取水體中的藻類濃度數(shù)據(jù),對(duì)蝦塘水體中藻類動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè);對(duì)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于熱中子活化伽馬能譜的天然釓熱中子吸收截面測(cè)量方法,該方法通過(guò)構(gòu)建特征X射線與瞬發(fā)γ射線在特定能區(qū)內(nèi)的能量—計(jì)數(shù)轉(zhuǎn)換關(guān)系,實(shí)現(xiàn)截面參數(shù)的定量求解。研究選用?50 mm × 1 mm釓圓片,在0.025 eV熱中子照射下進(jìn)行...
          • 本發(fā)明涉及一種通過(guò)Ni間隙摻雜調(diào)控ZrNiSn電子結(jié)構(gòu)的理論計(jì)算方法。本發(fā)明基于第一性原理計(jì)算,通過(guò)構(gòu)建不同4d位Ni摻雜濃度的ZrNiSn結(jié)構(gòu)模型,并對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化與電子結(jié)構(gòu)計(jì)算,形成系統(tǒng)分析摻雜濃度和溫度效應(yīng)對(duì)ZrNiSn材料電子結(jié)構(gòu)影...
          • 本申請(qǐng)公開了一種醫(yī)用耗材管理系統(tǒng)及方法,涉及醫(yī)用耗材管理領(lǐng)域,該系統(tǒng)包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理模塊維護(hù)醫(yī)用耗材管理屬性,包括醫(yī)用耗材的物資編碼;物資編碼與院內(nèi)HIS系統(tǒng)的收費(fèi)編碼為一一對(duì)應(yīng)關(guān)系,應(yīng)用于各個(gè)環(huán)節(jié);入庫(kù)管理模塊通過(guò)掃描配送單上的條形碼,對(duì)...
          • 本發(fā)明公開了基于大語(yǔ)言模型與多源知識(shí)動(dòng)態(tài)增強(qiáng)的智能導(dǎo)診方法和裝置,屬于自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域及人工智能領(lǐng)域,要解決的技術(shù)問(wèn)題為如何使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)為患者提供智能導(dǎo)診服務(wù),從而降低人工導(dǎo)診的工作強(qiáng)度并提高導(dǎo)診服務(wù)效率,采用的技術(shù)方案為:①基...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N柔性營(yíng)養(yǎng)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的智能預(yù)測(cè)維護(hù)方法,包括:采集柔性營(yíng)養(yǎng)設(shè)備管路系統(tǒng)中泵的驅(qū)動(dòng)電流,分解驅(qū)動(dòng)電流的低階諧波分量,計(jì)算低階諧波能量占比的變化率,分析每一時(shí)間窗口內(nèi)能量占比的漂移趨勢(shì),確定表征能量占比漂移的指標(biāo);通過(guò)柔性營(yíng)養(yǎng)設(shè)備...
          • 本發(fā)明公開了一種醫(yī)學(xué)檢測(cè)設(shè)備安全檢測(cè)系統(tǒng)及方法,檢測(cè)系統(tǒng)分別與若干個(gè)醫(yī)學(xué)檢測(cè)設(shè)備連接,檢測(cè)系統(tǒng)包括:身份識(shí)別模塊、信息采集模塊和狀態(tài)分析模塊;身份識(shí)別模塊分別獲取若干個(gè)醫(yī)學(xué)檢測(cè)設(shè)備的設(shè)備型號(hào)和序列號(hào),并通過(guò)云服務(wù)器對(duì)醫(yī)學(xué)檢測(cè)設(shè)備進(jìn)行身份驗(yàn)證...
          • 本發(fā)明屬于物聯(lián)網(wǎng)異常檢測(cè)領(lǐng)域,公開了面向醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的邊緣?云協(xié)同異常檢測(cè)方法及系統(tǒng),方法包括S1,以設(shè)定的時(shí)間長(zhǎng)度獲取設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)和病人的生理狀態(tài)數(shù)據(jù),生成狀態(tài)向量;S2,基于設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)生成設(shè)備事件序列,將病人的生理狀態(tài)數(shù)...
          • 本發(fā)明公開了一種胃癌診斷模型構(gòu)建方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),包括:獲取志愿者臨床資料數(shù)據(jù)集;在志愿者臨床資料數(shù)據(jù)集中提取各志愿者的單一指標(biāo)和復(fù)合指標(biāo);計(jì)算各指標(biāo)對(duì)診斷胃癌的重要性,基于各指標(biāo)對(duì)應(yīng)的重要性確定最終特征組合數(shù)據(jù);基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建...
          • 本發(fā)明公開了一種基于433的嬰兒狀態(tài)實(shí)時(shí)追蹤方法,涉及嬰幼兒監(jiān)護(hù)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明包括如下步驟:在嬰兒床上部署異構(gòu)傳感器,通過(guò)無(wú)線通訊模塊發(fā)送給追蹤主站進(jìn)行多源數(shù)據(jù)決策級(jí)融合;對(duì)融合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行沖突檢測(cè)、修正和決策;對(duì)嬰兒在嬰兒床上的動(dòng)態(tài)姿勢(shì)...
          • 本發(fā)明涉及電氣輔助部件技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種微通孔陣列電極板,由權(quán)利要求1至5中的任一種制作方法制備而得,包括基板和基板上設(shè)置的微通孔陣列,每個(gè)微通孔內(nèi)以及兩端的基板處設(shè)置于電極導(dǎo)體,所述基板的厚度為30 μm至200 μm,微通孔兩端的電極...
          • 本發(fā)明涉及高壓電器設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種盆式絕緣子裝配工裝及盆式絕緣子檢修方法,裝配工裝包括工裝主體以及吊環(huán),所述工裝主體包括一體成型的第一主體和第二主體;所述吊環(huán)設(shè)于第一主體的頂部;所述第二主體上設(shè)有至少一個(gè)用于容納固定組件的第一通孔...
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