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								      本發(fā)明涉及聚變反應(yīng)堆技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種可實現(xiàn)燃料分離的聚變堆堆芯抽氣系統(tǒng)，其包括從前至后依次設(shè)置的金屬膜滲透泵及低溫泵；通過低溫泵泵體將偏濾器中的混合氣體抽入金屬膜滲透泵單元中，混合氣體在經(jīng)過等離子體發(fā)生通道時，被激發(fā)為低溫輝光等離子體態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種用于測試隱匿性肝性腦病的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法和篩查系統(tǒng)，方法包括：對測試對象基本特征數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；設(shè)置訓(xùn)練模型的訓(xùn)練規(guī)則，所述模型為用于隱匿性肝性腦病測試的深度Q網(wǎng)絡(luò)，所述訓(xùn)練規(guī)則包括測試狀態(tài)表示規(guī)則，執(zhí)行或終止測試的動作空間、...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N腦血管疾病風(fēng)險預(yù)測系統(tǒng)及方法，通過對患者腦部影像中腦血管特征進(jìn)行多尺度密集卷積，得到不同尺度下腦血管的局部特征圖，進(jìn)而依據(jù)腦血管組織結(jié)構(gòu)在不同尺度層級信息中的區(qū)分度確定各個局部特征圖的識別注意力；將所有的局部特征圖進(jìn)行特征聚...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開一種基于高光譜成像的皮膚參數(shù)動態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng)，涉及醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取各皮膚參數(shù)間的相關(guān)系數(shù)并以此劃分多個參考數(shù)據(jù)組；為各參考數(shù)據(jù)組配置表征值，建立表征值變化趨勢與各影響因子數(shù)據(jù)變化趨勢間關(guān)聯(lián)關(guān)系的趨勢關(guān)系模型；基于當(dāng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于環(huán)肽藥物篩選技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于多通道特征融合和機(jī)器學(xué)習(xí)模型的環(huán)肽藥物輔助篩選方法。包括步驟：收集多個對受體蛋白有結(jié)合效果的環(huán)肽樣本作為候選樣本，另外收集多個對受體蛋白有目的活性功效的環(huán)肽樣本作為參考樣本；分別獲取參考樣本和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智慧城市交通管理技術(shù)領(lǐng)域，更具體地說，涉及一種基于云平臺的智慧停車管理控制系統(tǒng)，用于解決現(xiàn)有技術(shù)不能精準(zhǔn)預(yù)測車位占用率，無法提升停車場運(yùn)營的智能化水平，增加了司機(jī)尋找車位的時間，降低了整體運(yùn)行效率的問題；本發(fā)明通過構(gòu)建和訓(xùn)練時間序...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種滾刀異常跟蹤預(yù)警方法及裝置、掘進(jìn)機(jī)，屬于隧道施工技術(shù)領(lǐng)域，獲取刀盤預(yù)設(shè)區(qū)域的用于反映溫度分布的紅外圖像，將紅外圖像輸入訓(xùn)練好的算法模型中，識別出紅外圖像中的滾刀和對應(yīng)的滾刀當(dāng)前溫度；根據(jù)刀盤轉(zhuǎn)動角度和預(yù)制的刀盤角度與滾刀刀號之...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于二維多流形鑒別分析算法的面部表情識別方法，屬于計算機(jī)視覺與模式識別領(lǐng)域。該方法首先利用活動形狀模型提取面部顯著區(qū)域并調(diào)整大小，通過二維分?jǐn)?shù)階傅里葉變換進(jìn)行頻域轉(zhuǎn)換；然后構(gòu)建流形內(nèi)和流形間局部關(guān)系矩陣，定義目標(biāo)函數(shù)反映流形內(nèi)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種起吊作業(yè)風(fēng)險識別方法、電子設(shè)備及介質(zhì)，本發(fā)明的方法包括：獲取第一攝像頭的第一起吊場景視頻和第二攝像頭的第二起吊場景視頻；提取第一起吊場景視頻中的人員及起吊重物像素坐標(biāo)、第二起吊場景視頻中的人員及起吊重物像素坐標(biāo)；從第一起吊場...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于全息感知與語義識別的基坑工況即時分析方法，包括以下步驟：進(jìn)行基坑關(guān)注特征的選定與參數(shù)配置；通過相機(jī)與點云雷達(dá)組合的形式開展機(jī)器視覺數(shù)據(jù)采集工作；對所采集的機(jī)器視覺數(shù)據(jù)進(jìn)行語義識別分析獲得目標(biāo)點云數(shù)據(jù)集T；計算目標(biāo)點云數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于工業(yè)裝配工藝制造行為檢測領(lǐng)域，具體說是一種面向裝配工藝關(guān)鍵幀分析的工人行為檢測方法及系統(tǒng)。包括以下步驟：面向特定工位，提取行為發(fā)生數(shù)據(jù)集和行為數(shù)據(jù)集；構(gòu)建并訓(xùn)練面向工人行為檢測場景的目標(biāo)檢測模型和面向特定工位的行為檢測模型；采集面...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖像處理的礬花識別監(jiān)測系統(tǒng)及方法，涉及礬花識別監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，包括評估歷史礬花圖像對所屬的區(qū)域內(nèi)的礬花的呈現(xiàn)質(zhì)量，得到區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)歷史礬花圖像；對目標(biāo)歷史礬花圖像中的礬花的特征指標(biāo)進(jìn)行提取，獲取區(qū)域內(nèi)的歷史礬花檢測數(shù)據(jù)，評...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種病理切片處理技術(shù)領(lǐng)域，是一種食管癌數(shù)字病理切片預(yù)測模型訓(xùn)練方法、預(yù)測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括獲取若干樣本，并將樣本劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集，將訓(xùn)練集輸入初始的學(xué)生網(wǎng)絡(luò)和預(yù)訓(xùn)練的教師網(wǎng)絡(luò)，利用教師網(wǎng)絡(luò)對學(xué)生網(wǎng)絡(luò)進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的示功圖樣本增量方法、裝置及設(shè)備，涉及大數(shù)據(jù)領(lǐng)域。通過獲取示功圖樣本數(shù)據(jù)，示功圖樣本數(shù)據(jù)包括坐標(biāo)數(shù)據(jù)和工況數(shù)據(jù)，根據(jù)坐標(biāo)數(shù)據(jù)生成第一示功圖樣本，并從預(yù)設(shè)的多個類型的示功圖樣本中，確定第一示功圖樣本對應(yīng)的至少一個參...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的針葉林單木樹冠精準(zhǔn)分割方法，屬于林業(yè)資源智能監(jiān)測與遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：對目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行RGB影像和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理，構(gòu)建CHM并生成單木樹冠偽標(biāo)簽集；從DOM中選取部分典型樣區(qū)，獲得少量具有...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多智能體協(xié)同感知系統(tǒng)及方法，屬于協(xié)同感知領(lǐng)域。系統(tǒng)包括至少兩個智能體；隨機(jī)選擇一智能體作為主智能體；定位模塊用于將獲取的定位信息傳輸至通信模塊及環(huán)境感知模塊；環(huán)境感知模塊根據(jù)獲取的感知數(shù)據(jù)得到鳥瞰特征圖；其中，主智能體通過通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多尺度特征融合的樹冠三維重建方法及系統(tǒng)，首先采集包含激光雷達(dá)掃描點云數(shù)據(jù)、多光譜圖像數(shù)據(jù)及環(huán)境光場分布數(shù)據(jù)的樹冠采集數(shù)據(jù)集合，接著對其進(jìn)行多尺度特征提取，獲得樹冠點云局部結(jié)構(gòu)特征、多光譜圖像光譜反射特征及環(huán)境光場光照衰減特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種面向人體目標(biāo)檢測的對抗迷彩紋理生成方法及系統(tǒng)，用于制作帶對抗紋理的服裝。方法包括：結(jié)合沃羅諾伊圖(Voronoi圖)和Gumbel?softmax技巧構(gòu)建迷彩紋理參數(shù)化模型；融合拓?fù)浜侠硗队?TopoProj)和薄板樣條(TP...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于乳腺癌診斷領(lǐng)域，公開了一種基于通用分割模型與Transformer的乳腺癌病理圖像自動分割方法及系統(tǒng)，該方法包括：準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集并進(jìn)行預(yù)處理；通過任意分割模型SAM2從病理圖像中提取特征；基于Transformer架構(gòu)構(gòu)建并訓(xùn)練分類模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種協(xié)同多域的AI生成圖像檢測方法及系統(tǒng)，屬于虛假信息檢測技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：對待測圖像預(yù)處理及數(shù)據(jù)增強(qiáng)；基于強(qiáng)弱紋理對比提取空間域強(qiáng)、弱紋理域表示；引入頻域通道加權(quán)機(jī)制，通過離散余弦變換轉(zhuǎn)化頻域，以高頻/低頻成分初始化可學(xué)習(xí)濾波...
								
            
							
            
							
						
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