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          • 本發(fā)明屬于肺復張評估領(lǐng)域,針對臨床醫(yī)生無法精確評估區(qū)域肺復張的問題,提出了一種基于EIT的局部肺復張評估方法及系統(tǒng),該方法包括:獲取患者肺部的EIT圖像;將EIT圖像劃分多個不同的感興趣區(qū)域;逐步增加PEEP水平,計算不同PEEP水平下的區(qū)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于熔池圖像的焊縫跟蹤方法及系統(tǒng)、電子設(shè)備、存儲介質(zhì),本發(fā)明的基于熔池圖像的焊縫跟蹤方法先實時采集熔池圖像并對其進行預處理,將熔池圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像,再基于預處理后的熔池圖像自動識別出熔池質(zhì)心位置,然后基于預處理后的熔池圖像...
          • 本發(fā)明公開一種基于雙重孿生網(wǎng)絡(luò)的晶圓缺陷檢測方法,通過雙重神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對晶圓表面的無缺陷晶圓圖像和有缺陷晶圓圖像進行訓練和特征提取,能夠獲取更多的特征信息,提高基于深度學習的晶圓模間檢測的能力。具體步驟包括:相機采集待檢測晶圓圖像,并對采集的圖...
          • 本發(fā)明的一種基于深度學習的木皮顏色自動分選方法,包括如下步驟:(1)采集不同顏色的木皮圖像數(shù)據(jù)集,將處理后的數(shù)據(jù)集以8:2的比例劃分,作為模型的訓練集和測試集;(2)使用多種圖像預處理方法進行圖像預處理;(3)對深度學習算法進行模型選擇分析...
          • 本說明書實施例提供一種圖簽信息識別方法,該方法包括:獲取圖紙的圖簽范圍;基于圖紙的圖框與圖簽范圍,確定第一閉合路徑列表;基于文本圖元列表中的文本圖元的圖元范圍以及第一閉合路徑列表中的第一閉合路徑,確定圖簽字段的所屬閉合路徑;基于所屬閉合路徑...
          • 本發(fā)明涉及智慧交通技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種車路協(xié)同下基于車輛路徑預測的交通信號燈控制方法,包括:實時采集指定路口前設(shè)定距離范圍內(nèi)的每一車輛的行駛路徑數(shù)據(jù);基于所采集的車輛的行駛路徑數(shù)據(jù),預測設(shè)定未來時間段內(nèi),指定路口各信號相位的交通流量;所述...
          • 一種駕駛控制方法及相關(guān)產(chǎn)品。本申請中,駕駛控制裝置可基于輸入數(shù)據(jù)確定收費站的站面區(qū)域的環(huán)境元素的信息并基于所述收費站的站面區(qū)域的環(huán)境元素的信息控制第一車輛行駛,輸入數(shù)據(jù)包括來自服務(wù)器的收費站的構(gòu)圖數(shù)據(jù)和/或?qū)Φ谝卉囕v的周圍環(huán)境的感知信息。通...
          • 本申請?zhí)峁┮环N面向AI GC大模型應(yīng)用的古典音樂語義提取方法,包括:針對第一特征集,采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取局部時頻模式,生成包含音符和和弦相關(guān)性的第二特征集;針對第四特征集,采用變分自編碼器解耦情感和結(jié)構(gòu)語義,生成獨立的第五特征集;從第六特征...
          • 本發(fā)明涉及一種基于機器學習的木質(zhì)纖維素生物質(zhì)葡萄糖生產(chǎn)預測方法,旨在提高葡萄糖得率并優(yōu)化生物質(zhì)轉(zhuǎn)化工藝。該方法采用多層感知機、支持向量回歸、隨機森林、梯度提升決策樹和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機器學習模型,對經(jīng)不同預處理方式處理的LCB葡萄糖得率進行預...
          • 本發(fā)明公開了一種基于大模型的兒童肥胖代謝智能管理系統(tǒng)和方法,涉及肥胖智能管理技術(shù)領(lǐng)域,系統(tǒng)包括模型訓練模塊和個性化管理建議生成模塊;模型訓練模塊用于:基于兒童肥胖關(guān)聯(lián)的醫(yī)療數(shù)據(jù)和知識,對預設(shè)大語言模型進行訓練,得到兒童肥胖智能管理建議生成模...
          • 本申請公開了一種下咽癌誘導化療預后預測及治療方案的處理方法和裝置及介質(zhì),可應(yīng)用于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。本申請通過獲取包括第一CT圖像、第一臨床文本信息、歷史初治療的下咽癌患者所選擇的第一誘導化療方案以及總生存期的多個歷史初治療的下咽癌患者在誘...
          • 本公開實施例公開了一種外延層的形成方法以及外延晶圓,外延層的形成方法可以包括:在襯底上進行生長工藝形成生長層,以使得襯底中的部分摻雜劑擴散至生長層;對生長層進行刻蝕工藝,以將生長層完全刻蝕以消除部分摻雜劑;在完成刻蝕后,在襯底上進行外延工藝...
          • 本發(fā)明提供了一種導孔及其圖形修正方法,屬于半導體領(lǐng)域。該導孔圖形修正方法包括提供初始圖形,所述初始圖形包括金屬層和導孔層,篩選位于孤立區(qū)的導孔圖形作為待修正導孔圖形;將所述待修正導孔圖形做放大處理,獲取子圖形;將所述子圖形進行修正,獲取修正...
          • 本發(fā)明公開了一種高密度雙面精細布線扇出型芯片封裝結(jié)構(gòu)及方法;封裝結(jié)構(gòu)包括:硅片,硅片上制作有硅通孔,硅通孔內(nèi)填充有導電柱,硅片背面刻蝕有凹槽;介電層,其設(shè)置在硅片正面;第一重布線層,其堆疊設(shè)置在介電層上,第一重布線上覆蓋有第一鈍化層;至少一...
          • 本發(fā)明涉及一種超寬帶漸變線功分器及其設(shè)計方法,該設(shè)計方法包括以下步驟:獲取漸變線功分器的設(shè)計要求,選取漸變線實現(xiàn)傳輸;對漸變線進行建模,并計算線寬;計算奇偶模阻抗序列;基于漸變線隔離電阻公式確定關(guān)于漸變線位置的隔離電阻序列,將其區(qū)域化分成隔...
          • 本發(fā)明屬于海上和陸上風電機組的冷卻散熱、輸變電、防污防腐及在潔凈環(huán)境運行技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種風電機組塔筒變電站、冷卻散熱方法及冷卻散熱系統(tǒng),所述變電站為模塊化、超薄化的預裝結(jié)構(gòu),將所述變電站的各模塊通過塔筒門送進塔筒后,在封閉、潔凈的塔筒...
          • 本發(fā)明涉及配電柜技術(shù)領(lǐng)域,且公開了一種具有動態(tài)無功補償系統(tǒng)的智能配電柜,解決了現(xiàn)有的動態(tài)無功補償系統(tǒng)散熱效果不好的問題,其包括柜體,柜體內(nèi)部的一側(cè)設(shè)置有豎分隔架,豎分隔架與柜體之間形成電容器無功補償安裝室、動態(tài)無功補償安裝室和中間散熱室,電...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N均流裝置、均流控制方法及電子設(shè)備,屬于計算機技術(shù)領(lǐng)域,所述均流裝置包括:均流模塊,與供電電源和用電組件分別連接,均流模塊包括至少兩個目標傳輸通道,均流模塊用于基于供電電源的輸入電流為各個目標傳輸通道分配對應(yīng)的通道傳輸電流,每...
          • 基于模型預測控制的電力電子設(shè)備虛擬慣量調(diào)節(jié)方法及系統(tǒng),該方法分別計算電網(wǎng)中各功率發(fā)出節(jié)點在負載功率變化前、后的輸出功率參考值和輸出功率調(diào)整量;通過模型預測控制,以最小化電力電子設(shè)備在調(diào)整過程中的功率損失函數(shù)和直流損失函數(shù)為目標,得到未來一定...
          • 本發(fā)明公開了一種單相交流四開關(guān)Buck?Boost雙向變換器,包括分別連接交流的兩條Buck?Boost變換支路,每支路包括開關(guān)管、電感,所述支路包括與交流輸入端Ac連接的輸入開關(guān)管QL1,與QL1連接的變換器電感L和開關(guān)管QL2,電感L另...
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