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								      本發(fā)明公開了一種醫(yī)學檢測設備安全檢測系統(tǒng)及方法，檢測系統(tǒng)分別與若干個醫(yī)學檢測設備連接，檢測系統(tǒng)包括：身份識別模塊、信息采集模塊和狀態(tài)分析模塊；身份識別模塊分別獲取若干個醫(yī)學檢測設備的設備型號和序列號，并通過云服務器對醫(yī)學檢測設備進行身份驗證...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N柔性營養(yǎng)設備運行狀態(tài)的智能預測維護方法，包括：采集柔性營養(yǎng)設備管路系統(tǒng)中泵的驅動電流，分解驅動電流的低階諧波分量，計算低階諧波能量占比的變化率，分析每一時間窗口內(nèi)能量占比的漂移趨勢，確定表征能量占比漂移的指標；通過柔性營養(yǎng)設備...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于大語言模型與多源知識動態(tài)增強的智能導診方法和裝置，屬于自然語言處理技術領域及人工智能領域，要解決的技術問題為如何使用自然語言處理技術為患者提供智能導診服務，從而降低人工導診的工作強度并提高導診服務效率，采用的技術方案為：①基...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種醫(yī)用耗材管理系統(tǒng)及方法，涉及醫(yī)用耗材管理領域，該系統(tǒng)包括基礎數(shù)據(jù)管理模塊維護醫(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)的收費編碼為一一對應關系，應用于各個環(huán)節(jié)；入庫管理模塊通過掃描配送單上的條形碼，對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種通過Ni間隙摻雜調(diào)控ZrNiSn電子結構的理論計算方法。本發(fā)明基于第一性原理計算，通過構建不同4d位Ni摻雜濃度的ZrNiSn結構模型，并對模型進行優(yōu)化與電子結構計算，形成系統(tǒng)分析摻雜濃度和溫度效應對ZrNiSn材料電子結構影...
								
            
							
            
							
						
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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量方法，該方法通過構建特征X射線與瞬發(fā)γ射線在特定能區(qū)內(nèi)的能量—計數(shù)轉換關系，實現(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熱中子照射下進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度回聲狀態(tài)網(wǎng)絡的蝦塘水質(zhì)預測方法，涉及蝦塘水質(zhì)預測技術領域，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藻類的熒光響應信號，基于熒光信號強度實時獲取水體中的藻類濃度數(shù)據(jù)，對蝦塘水體中藻類動態(tài)變化進行實時監(jiān)測；對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計算機應用技術領域，特別涉及通過三層優(yōu)化加速蛋白質(zhì)?配體口袋預測和對接方法。該方法中，數(shù)據(jù)處理層通過算子空間重構和細粒度任務并行，實現(xiàn)計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態(tài)策略匹配，進行多維度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于人工智能與生物防腐技術領域，具體公開了一種基于LSTM網(wǎng)絡的細菌素效價衰減動態(tài)預測方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：S1、數(shù)據(jù)采集與處理：在動態(tài)鹽梯度環(huán)境下采集效價衰減時序數(shù)據(jù)；S2、構建模型架構：構建LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡模型，包括輸入層、隱...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于異構關聯(lián)網(wǎng)絡的作物基因?功能預測方法及系統(tǒng)，涉及生物信息技術領域。首先，計算基因、功能和代謝物之間的相似性；然后，根據(jù)關聯(lián)關系和相似性構建異構關聯(lián)網(wǎng)絡；從異構關聯(lián)網(wǎng)絡中分別提取基因、功能、代謝物的特征表示，得到實體特征表...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療教育技術領域，公開了一種交互式麻醉學危機技能訓練場景的虛擬仿真方法，包括以下步驟：在虛擬環(huán)境中構建高保真的手術室及危機處理場景；實時模擬患者的生理參數(shù)變化，并將其反饋至學員界面；記錄并分析學員在訓練中的操作步驟、決策時間和生理...
								
            
							
            
							
						
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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：獲得所有航空器當前態(tài)勢的航跡描述信息；獲取限制空域的水平范圍、高度上限和高度下限；判斷目標航空器是否已處于一個限制空域的水平范圍內(nèi)或即將進入一個限制空域的水平范圍內(nèi)；形成關于目標航...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)與路口檢測器融合的車道問題識別方法，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；判斷進口車道數(shù)量與出口車道數(shù)量是否匹配；判斷進口車道左轉交通流、直行交通流與進口車道屬性是否匹配；判斷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于擴散模型的長人體運動序列生成方法，屬于計算機視覺和計算機圖形學技術領域。包括：構建長時人體動作數(shù)據(jù)集；構建長文本到長動作生成網(wǎng)絡，所述長文本到長動作生成網(wǎng)絡包括文本到短動作序列生成模型和運動序列拼接模型；所述文本到短動作...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于對抗領域自適應的跨域時空圖微表情識別方法，包括：A、對要處理的微表情視頻序列預處理；B、微表情光流序列經(jīng)過進一步處理，構建面部關鍵點圖結構，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)絡得到全局特征，作...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于動態(tài)語義引導與自適應擴散建模的跨域微表情識別方法，將微表情識別序列的起始幀與峰值幀輸入至訓練后的跨域微表情模型實現(xiàn)微表情的識別；包括：A、通過運動描述子提取模塊提取微表情的運動描述特征；B、通過噪聲調(diào)度模塊定義隨時間步演化...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于翅圖的吸血庫蠓物種輔助識別方法及裝置，涉及吸血庫蠓鑒定技術領域，該方法包括：通過對待識別的目標吸血庫蠓翅圖進行標準化處理，得到標準化目標吸血庫蠓翅圖；其中，標準化目標吸血庫蠓翅圖與標準化吸血庫蠓翅圖庫中的標準化吸血庫蠓翅...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及基于計算機視覺的多模態(tài)數(shù)據(jù)智能標注系統(tǒng)。所述系統(tǒng)包括：基準點對齊模塊，用于獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)的特征提取結果，對所述特征提取結果進行基準點對齊處理，生成一致化的基準點集合；注視點預測模塊，用于根據(jù)所述基準點集合對視覺數(shù)據(jù)中的注視點進行動...
								
            
							
            
							
						
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								      本文介紹了一種改進的YOLOv8算法，用于無人機平臺上的儀表盤特征識別。針對YOLOv8模型在計算資源有限的環(huán)境中的應用，我們通過替換CSPPC卷積、Detect_AFPN檢測頭以及CGAttention注意力機制，對原始網(wǎng)絡架構進行了優(yōu)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于自適應雙路徑局部全局融合網(wǎng)絡的交通標志檢測方法，屬于計算機視覺與智能交通技術領域。通過三大創(chuàng)新模塊協(xié)同工作：非線性自適應特征提取模塊采用寬窄并行結構，結合自適應形變激活函數(shù)與部分卷積機制，增強對微弱特征的捕獲能力；動態(tài)通...
								
            
							
            
							
						
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