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          • 本發(fā)明涉及鉛鋅礦床資源勘查技術(shù)領(lǐng)域,且公開(kāi)了一種利用機(jī)器學(xué)習(xí)和閃鋅礦微量元素判別礦床類(lèi)型的方法。該方法利用全球范圍內(nèi)不同類(lèi)型鉛鋅礦床中閃鋅礦的多元素?cái)?shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)集,使用基于Tree?structured Parzen Estimator優(yōu)化...
          • 本發(fā)明提供一種基于集成學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)水稻中鎘和砷含量的方法和系統(tǒng),包括:將影響因素和對(duì)應(yīng)的rCd和rAs含量數(shù)據(jù)輸入并訓(xùn)練集成EL模型的第一基模型,得到第一預(yù)測(cè)結(jié)果,計(jì)算并排序各個(gè)影響因素的第一重要性量化數(shù)據(jù);對(duì)各個(gè)影響因素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán),將加權(quán)后...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于衛(wèi)星遙感與環(huán)境DNA測(cè)序的生物多樣性調(diào)查監(jiān)測(cè)方法,包括:步驟S1,獲取生境遙感數(shù)據(jù)和環(huán)境DNA數(shù)據(jù);步驟S2,對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,并與公共基因數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比對(duì),獲得物種分布數(shù)據(jù);步驟S3,對(duì)生境遙感數(shù)據(jù)與環(huán)境DNA數(shù)據(jù)進(jìn)行...
          • 本發(fā)明提供了一種基于交通狀態(tài)統(tǒng)計(jì)的道路降噪控制方法及系統(tǒng),涉及道路降噪控制領(lǐng)域,方法包括:采集目標(biāo)道路的實(shí)時(shí)交通狀態(tài)和實(shí)時(shí)關(guān)聯(lián)交通狀態(tài),通過(guò)交通狀態(tài)預(yù)測(cè)器,預(yù)測(cè)獲取未來(lái)時(shí)段的目標(biāo)道路的預(yù)測(cè)交通狀態(tài);通過(guò)噪聲特征模擬通道,根據(jù)預(yù)測(cè)交通狀態(tài)分析...
          • 本申請(qǐng)涉及一種基于多模態(tài)感知的LED顯示屏環(huán)境交互系統(tǒng)及控制方法。所述系統(tǒng)包括:多模態(tài)感知模塊,用于獲取LED顯示屏的環(huán)境信息;用戶(hù)位置分布包括用戶(hù)分布熱區(qū)圖、區(qū)域目標(biāo)向量和干擾指數(shù);環(huán)境融合感知模塊,用于根據(jù)環(huán)境光照強(qiáng)度、環(huán)境溫度狀態(tài)、區(qū)...
          • 本發(fā)明涉及一種基于校園信息安全的管理方法,包括:獲取學(xué)生的原始信息圖像,基于圖像分塊機(jī)制將原始信息圖像拆分為若干個(gè)原始像素塊;構(gòu)建多維噪聲模型,從多維噪聲模型中提取對(duì)應(yīng)的噪聲數(shù)據(jù)并注入對(duì)應(yīng)的原始像素塊中;對(duì)注入后的原始像素塊進(jìn)行重新融合,并...
          • 本發(fā)明涉及一種基于圖像識(shí)別批改答題內(nèi)容的方法及系統(tǒng),屬于圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。其中,該方法包括:獲取答題內(nèi)容圖像,通過(guò)預(yù)處理答題內(nèi)容圖像得到答題內(nèi)容基準(zhǔn)圖像;通過(guò)級(jí)聯(lián)識(shí)別架構(gòu)識(shí)別答題內(nèi)容基準(zhǔn)圖像提取待批改內(nèi)容;獲取標(biāo)準(zhǔn)答案,通過(guò)語(yǔ)義相似度模型計(jì)...
          • 本發(fā)明提供了一種基于YOLOv8模型的餐食識(shí)別與卡路里估算方法及系統(tǒng),通過(guò)輸入餐食圖像,基于YOLOv8模型實(shí)時(shí)檢測(cè)圖像中的食物、識(shí)別食物類(lèi)別,結(jié)合食物的烹飪方式和分量信息,動(dòng)態(tài)計(jì)算卡路里含量,實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確識(shí)別餐食場(chǎng)景食物和高效估算卡路里的功...
          • 融合局部密度與幾何特征的桿狀物識(shí)別方法,包括以下步驟:對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;針對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分布密度不同制定不同的分割條件,對(duì)點(diǎn)云簇進(jìn)行自適應(yīng)的區(qū)域生長(zhǎng)分割;對(duì)分割好的點(diǎn)云簇進(jìn)行性狀約束,以識(shí)別其中的桿狀物目標(biāo);對(duì)相似的點(diǎn)云簇進(jìn)行分布密度數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種用于鉛基堆SGTR事故模擬研究的氣泡識(shí)別方法,涉及目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,包括:搭建可視化的用于鉛基堆SGTR事故模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái),采集事故模擬實(shí)驗(yàn)中的氣泡圖像并進(jìn)行預(yù)處理;構(gòu)建鉛基堆SGTR事故模擬實(shí)驗(yàn)氣泡圖像數(shù)據(jù)集;在傳統(tǒng)yolo...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于自適應(yīng)步長(zhǎng)切片策略的遙感訓(xùn)練樣本自動(dòng)生成方法,涉及遙感影像處理領(lǐng)域,方法包括:獲取多源遙感數(shù)據(jù)并進(jìn)行融合,得到融合影像;獲取地物標(biāo)簽數(shù)據(jù)并進(jìn)行柵格化處理,將地物標(biāo)簽數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為與所述融合影像對(duì)齊的標(biāo)簽柵格影像,得到融合影像...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的浮游生物智能化檢測(cè)方法,包括獲取浮游生物的圖像,輸入至訓(xùn)練好的檢測(cè)模型,得到圖像中浮游生物的位置和類(lèi)別。本基于深度學(xué)習(xí)的浮游生物智能化檢測(cè)方法通過(guò)對(duì)比學(xué)習(xí)模塊和重建圖像模塊相結(jié)合,通過(guò)多模態(tài)特征融合增強(qiáng)模型表征...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多尺度錨圖的水下高光譜圖像聚類(lèi)方法,屬于水下圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。主要包括:對(duì)水下高光譜圖像進(jìn)行超像素分割;對(duì)分割后的高光譜圖像進(jìn)行噪聲去除處理;學(xué)習(xí)去噪后的高光譜圖像的多尺度錨圖;對(duì)多種尺度錨圖進(jìn)行矩陣分解,獲取超像素點(diǎn)的...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于共識(shí)引導(dǎo)的水下高光譜圖像聚類(lèi)方法,包括:引入填充矩陣進(jìn)行視圖重構(gòu)并恢復(fù)缺失像素,以學(xué)習(xí)像素間的親和表示;將凈化后的特定視圖的親和表示分解為具有線性關(guān)系的共識(shí)表示和特異性表示;構(gòu)建高階視圖交互模塊,在共識(shí)表示的指導(dǎo)下學(xué)習(xí)具...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種大視角多視圖工業(yè)零件螺絲孔位匹配方法,包括建立雙層調(diào)度模型,首先,在生產(chǎn)車(chē)間傳輸帶的不同視角布置攝像頭,采集多視圖汽車(chē)零件圖像,通過(guò)隨機(jī)單應(yīng)性變換制作數(shù)據(jù)集,對(duì)E?LoFTR模型進(jìn)行訓(xùn)練,提升模型適應(yīng)能力;隨后選取同一時(shí)刻兩...
          • 一種基于雙域特征融合的紅外小目標(biāo)檢測(cè)方法,包括:步驟1:將紅外圖像輸入網(wǎng)絡(luò)的編碼器模塊,依次提取并輸出四個(gè)階段的多尺度特征圖,用于表征不同層級(jí)的空間信息;步驟2:將步驟1中編碼部分第四階段的輸出特征圖送入瓶頸層模塊,經(jīng)過(guò)瓶頸層模塊的特征提取...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于熱力圖的牙模鋼絲制作方法,屬于口腔正畸技術(shù)領(lǐng)域,包括如下步驟:S1、識(shí)別口掃模型,根據(jù)預(yù)設(shè)取點(diǎn)規(guī)則選取出造型點(diǎn),將造型點(diǎn)依次相連形成離散樣條曲線;S2、構(gòu)建SDF,用于計(jì)算離散樣條曲線的每個(gè)點(diǎn)到口掃模型的距離;S3、在每段距...
          • 本申請(qǐng)涉及虛擬仿真領(lǐng)域,提供了一種用于虛擬現(xiàn)實(shí)動(dòng)畫(huà)播放的數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng),其首先對(duì)接收到的開(kāi)發(fā)需求數(shù)據(jù)進(jìn)行g(shù)ltf格式化處理以生成待加載模型數(shù)據(jù),接著對(duì)該模型數(shù)據(jù)進(jìn)行格式識(shí)別、初始化、屬性設(shè)置,并基于程序發(fā)布標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)與過(guò)程動(dòng)畫(huà)模型數(shù)據(jù)之間...
          • 本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)與圖像處理領(lǐng)域,具體涉及一種圖像編輯中移除對(duì)象的方法和系統(tǒng)。本發(fā)明第一方面提供了一種圖像編輯中移除對(duì)象的方法,其步驟包括:獲取待處理圖像和任務(wù)指令;根據(jù)所述任務(wù)指令,將所述待處理圖像輸入變自分編碼器得到潛在表示;將所述潛...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種確定輪廓圖形的方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,該方法包括:獲取芯片的圖像,芯片包括多個(gè)芯粒,圖像中包括多個(gè)芯粒的輪廓圖形;基于每個(gè)輪廓圖形對(duì)應(yīng)的版圖圖形的哈希編碼值對(duì)多個(gè)輪廓圖形進(jìn)行分組,得到多個(gè)輪廓分組,其中,每個(gè)輪廓分組中...
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