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        關于龍圖騰

        
        
        
        
        
        
    
          
    
          
        
        
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								      本發(fā)明公開一種多路徑儀表放大器，包括耦接電壓輸入端與電壓輸出端之間的低頻放大電路與高頻放大電路。高頻放大電路包括第一放大器、第二放大器、第一輸入電阻器、第一輸入電容器、第二輸入電阻器、第二輸入電容器、第一回授電容器與第二回授電容器。第一放大...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于無刷電機控制技術領域,提供一種智能無刷電機及其控制方法,所述方法應用于一種智能無刷電機的控制系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)獲取模塊、模型構建模塊、訓練調優(yōu)模塊、模型驗證模塊、參數(shù)設定模塊、運行應用模塊、無線通信模塊、無線通信模塊、存儲器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于電力復雜作業(yè)環(huán)境的電力數(shù)據(jù)采集分析方法及系統(tǒng)，涉及智能電力系統(tǒng)技術領域，包括通過第一網絡采集數(shù)據(jù)，通過第一算法進行初步處理；通過第一方法進行異常檢測，通過云端服務進行深度分析；將云端分析結果通過控制信號反饋至邊緣側進行協(xié)同優(yōu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N離網型風光制氫合成氨系統(tǒng)的調度方法及相關裝置，涉及新能源發(fā)電技術領域。該方法包括：獲取離網型風光制氫合成氨系統(tǒng)所需達到的合成氨設計產能；根據(jù)合成氨設計產能，確定離網型風光制氫合成氨系統(tǒng)中風光互補發(fā)電系統(tǒng)的發(fā)電量和輸出功率，輸出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)自動化技術領域，公開了一種多功能環(huán)網柜自動化控制方法及系統(tǒng)。所述方法包括實時獲取環(huán)網柜的電壓、電流及溫度參數(shù)，基于聚類算法并結合歷史運行數(shù)據(jù)對負載特性進行分析，生成包含負載類型、季節(jié)性趨勢及負荷分布熱力圖的分類結果；并基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于因果推斷的醫(yī)學數(shù)據(jù)增強方法、裝置、存儲介質及設備，方法包括：獲取并預處理已有實際病例的原始醫(yī)學數(shù)據(jù)，得到待增強醫(yī)學數(shù)據(jù)；根據(jù)待增強醫(yī)學數(shù)據(jù)，構建因果圖；其中，因果圖用于表征疾病、癥狀以及治療方案之間的因果關系；對待增強醫(yī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種患者診斷方案推薦模型的訓練方法及相關設備，可以訓練出高精度的患者診斷方案推薦模型。該方法包括：獲取與腦卒中診療所對應的不同類型的數(shù)據(jù)源；對目標數(shù)據(jù)進行預處理，以提取目標數(shù)據(jù)中的時間戳以及空間信息；基于時間戳對目標數(shù)據(jù)進行重采...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種藥品調配、核對與追溯方法及一體化轉運設備，所述藥品調配、核對與追溯方法包括：智能顯示屏接收待核對藥品列表；在一體化轉運設備按照待核對藥品列表移動到多個目標藥品對應的貨架處，將每一目標藥品從對應貨架上取出并放入儲物結構中后，識...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于骨骼序列的人體動作識別方法和系統(tǒng)，方法包括：獲取人體動作數(shù)據(jù)集，并基于數(shù)據(jù)集構建骨骼圖；基于時空圖卷積神經網絡和對比學習對CTR?GCN網絡進行改進,構建初步識別模型；所述改進包括在主干網絡中進行骨骼點的絕對位置編碼和相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的成串果實識采摘方法，包括以下步驟：使用RGB?D相機獲取待采摘成串果實的彩色圖和深度圖；基于深度學習算法識別出彩色圖中的果實、果梗與主莖三類目標；根據(jù)果實與果梗、果梗與主莖的連通關系篩選出可采摘對象；利用形態(tài)學...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例公開了一種人工智能生成內容圖像檢測的方法、裝置和設備。本發(fā)明實施例中，通過獲取待檢測圖像和問題信息；將所述待檢測圖像和問題信息輸入到目標多模態(tài)大模型，輸出預測結果，其中，所述目標多模態(tài)大模型是通過思維鏈數(shù)據(jù)集對初始多模態(tài)大模型進...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，提供一種腦膠質瘤的分類方法及相關裝置，所述方法包括：獲取參考光譜庫數(shù)據(jù)和疑似腦膠質瘤患者的原始MRS信號數(shù)據(jù)；對所述原始MRS信號數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預處理，得到預處理的MRS信號數(shù)據(jù)；根據(jù)所述參考光譜庫數(shù)據(jù)，對所...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種圖像生成方法、設備、存儲介質及程序產品。在該方法中，用戶上傳目標對象的目標三維模型后，即可自動進行模型檢索以確定與目標三維模型相似的參考三維模型，并在目標三維模型的基礎上結合參考三維模型所關聯(lián)的三維場景，更加準確地生成包...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種多源異構數(shù)據(jù)跨模態(tài)融合的小行星星體環(huán)境重構方法，利用觀測機器人荷載的視覺相機、ToF相機、激光雷達實時獲取在目標空間從不同距離、角度、尺度下的視覺序列圖像、序列RGB?D圖像、雷達點云數(shù)據(jù)；將視覺相機拍攝的視覺序列圖像進行初...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于全景相機拍攝識別圓陣的方法，包括以下步驟：讀取全景相機拍攝的原始圖像；將原始圖像按行列四等分得到四張子圖像，采用并行處理方式對每張子圖像進行圖像處理；對每個并行處理后的子圖像應用自適應閾值函數(shù)，得到二值化圖像；獲取二值化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于機動目標跟蹤技術領域，具體涉及一種面向道路交通場景的機動目標跟蹤方法。具體過程為：網絡構建過程；包括設置道路信息提取模塊CNN、道路記憶生成模塊CAN以及門控單元ENN，用于輸出估計誤差項
							  2025-10-08
							
            
						
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								      本發(fā)明提供一種超聲圖像肝腎比的計算方法和裝置，涉及超聲圖像分析技術領域，所述方法包括：獲取目標超聲圖像，通過預先構建的級聯(lián)卷積神經網絡框架對所述目標超聲圖像中的肝臟區(qū)域和腎臟區(qū)域進行識別與分割，得到目標肝掩膜和目標腎掩膜；基于預定義的感興趣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電池CT圖像缺陷檢測方法，涉及圖像識別技術領域，該發(fā)明采用的小波變換去噪技術，能夠在去除噪聲的同時，保留關鍵的邊緣信息，從而提高微小缺陷的檢測精度。多層次小波分解不僅有效區(qū)分噪聲與有用信息，還能保留卷芯內部的細微結構，提升了...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于加權Toeplitz矩陣重構的單快拍DOA估計方法。其技術包括改進Toeplitz化協(xié)方差矩陣的秩恢復技術、DOA估計技術。針對超分辨DOA估計算法在單快拍、低信噪比條件下失效的問題，本發(fā)明對常規(guī)Toeplitz矩陣重構...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于馬爾科夫鏈的信息往復循環(huán)傳播分析方法,包括：S1，構建用于在線社交網絡傳播分析的SIRI信息傳播模型；S2，構建基于馬爾科夫鏈理論的節(jié)點狀態(tài)轉移概率矩陣P，其中矩陣元素pij表示節(jié)點從狀態(tài)u轉移到狀...
								
            
							
            
							
						
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