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								      本申請(qǐng)涉及基于計(jì)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(diǎn)對(duì)齊模塊，用于獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)的特征提取結(jié)果，對(duì)所述特征提取結(jié)果進(jìn)行基準(zhǔn)點(diǎn)對(duì)齊處理，生成一致化的基準(zhǔn)點(diǎn)集合；注視點(diǎn)預(yù)測(cè)模塊，用于根據(jù)所述基準(zhǔn)點(diǎn)集合對(duì)視覺數(shù)據(jù)中的注視點(diǎn)進(jìn)行動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于翅圖的吸血庫(kù)蠓物種輔助識(shí)別方法及裝置，涉及吸血庫(kù)蠓鑒定技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：通過對(duì)待識(shí)別的目標(biāo)吸血庫(kù)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(kù)蠓翅圖；其中，標(biāo)準(zhǔn)化目標(biāo)吸血庫(kù)蠓翅圖與標(biāo)準(zhǔn)化吸血庫(kù)蠓翅圖庫(kù)中的標(biāo)準(zhǔn)化吸血庫(kù)蠓翅...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于動(dòng)態(tài)語義引導(dǎo)與自適應(yīng)擴(kuò)散建模的跨域微表情識(shí)別方法，將微表情識(shí)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(shí)現(xiàn)微表情的識(shí)別；包括：A、通過運(yùn)動(dòng)描述子提取模塊提取微表情的運(yùn)動(dòng)描述特征；B、通過噪聲調(diào)度模塊定義隨時(shí)間步演化...
								
            
							
            
							
						
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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，通過全局特征提取網(wǎng)絡(luò)得到全局特征，作...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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)器融合的車道問題識(shí)別方法，包括：確定問題路口和需要優(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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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)化層通過離線特征分析和動(dòng)態(tài)策略匹配，進(jìn)行多維度...
								
            
							
            
							
						
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								      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)...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種通過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...
								
            
							
            
							
						
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								      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)管理模塊通過掃描配送單上的條形碼，對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于大語言模型與多源知識(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)問題為如何使用自然語言處理技術(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...
								
            
							
            
							
						
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								      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)；通過柔性營(yíng)養(yǎng)設(shè)備...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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)...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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