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								      本申請?zhí)峁┝艘环N排球扣球訓(xùn)練檢測方法及系統(tǒng)，通過從目標(biāo)運(yùn)動員的扣球動作視頻中提取動作圖像幀序列；基于目標(biāo)運(yùn)動員進(jìn)行排球訓(xùn)練的靜態(tài)背景邊緣和動作圖像幀序列中各個動作圖像幀內(nèi)的可視邊緣構(gòu)建目標(biāo)運(yùn)動員進(jìn)行排球扣球訓(xùn)練時動作輪廓的識別約束；依據(jù)識別...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于圖像識別的工地管理方法及系統(tǒng)，涉及工地管理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括根據(jù)人群圖像獲取人員密度，根據(jù)人員密度的圖像密度大小進(jìn)行區(qū)域劃分以獲得一級區(qū)域、二級區(qū)域及三級區(qū)域并篩選識別結(jié)果以得到不可全域識別標(biāo)識特征的人群圖像，并獲取不可全...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種目標(biāo)檢測方法及裝置。其中，該方法包括：采用無人機(jī)采集目標(biāo)區(qū)域的圖像；采用部署在無人機(jī)內(nèi)的目標(biāo)檢測模型對目標(biāo)區(qū)域的圖像進(jìn)行識別，其中，目標(biāo)檢測模型的骨干網(wǎng)絡(luò)中每個卷積層后部署有一個注意力模塊，目標(biāo)檢測模型中特征提取層包含多個卷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種輸電線路缺陷識別方法及系統(tǒng)，該方法包括：當(dāng)?shù)竭_(dá)預(yù)設(shè)時間時，實時接收用戶輸入的目標(biāo)輸電線路，并基于預(yù)設(shè)規(guī)則通過預(yù)設(shè)無人機(jī)實時采集與目標(biāo)輸電線路對應(yīng)的檢測視頻；對檢測視頻進(jìn)行實時解析處理，以實時提取出與目標(biāo)輸電線路對應(yīng)的特征區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例涉及一種特征融合空間遙感數(shù)據(jù)目標(biāo)智能檢測方法、裝置及設(shè)備。該方法包括：基于預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過自下而上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前向推理過程逐層對輸入圖像進(jìn)行下采樣，提取不同尺度的特征信息；將下采樣獲取的所述特征信息進(jìn)行傳遞和融合，采用上采樣的方式...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種自監(jiān)督學(xué)習(xí)中的無監(jiān)督密集性能估計與模型選擇方法，方法包括：在用于圖像的密集預(yù)測任務(wù)的模型的多輪迭代訓(xùn)練過程中，設(shè)置多個檢查點，并保存各個檢查點下的模型參數(shù)，得到多個模型；利用預(yù)設(shè)的密集性能評估方式，在未利用圖像的標(biāo)注標(biāo)簽的情況...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種醫(yī)學(xué)影像分割模型的訓(xùn)練方法、裝置及電子設(shè)備，其中，該方法包括：利用第一數(shù)據(jù)集對第一影像分割模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，得到預(yù)訓(xùn)練后的第一影像分割模型，第一數(shù)據(jù)集中各訓(xùn)練樣本為標(biāo)注有目標(biāo)區(qū)域的位置信息和形態(tài)特征信息的醫(yī)學(xué)影像；將由未經(jīng)標(biāo)注的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于跨模態(tài)特征聚合的跨域點云表示學(xué)習(xí)方法及系統(tǒng)，其中，方法包括：采用預(yù)設(shè)的雙流多模態(tài)編碼器對訓(xùn)練域的點云進(jìn)行特征提取，確定幾何特征和語義提示；采用預(yù)設(shè)的語義燃料提示器對幾何特征和語義提示進(jìn)行跨模態(tài)特征聚合，生成3D特征；采用預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了融合頻域感知與狀態(tài)空間建模的大幅面影像分割方法和系統(tǒng)。所述方法包括編碼器、狀態(tài)空間建模模塊和頻域感知特征融合模塊三個核心部分，其中編碼器采用基于ResNet結(jié)構(gòu)的特征提取網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)對輸入圖像的多尺度特征提取，確保深層語義信息的有...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種圖像處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括：獲取待處理圖像中人臉區(qū)域?qū)?yīng)的面部特征點信息；基于面部特征點信息對待處理圖像進(jìn)行裁剪，獲得待處理人臉圖像；對待處理人臉圖像進(jìn)行卡通化處理，獲得卡通化人臉圖像；基于卡通化人臉圖像和待處...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及醫(yī)療設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，公開一種用于醫(yī)療設(shè)備的影像處理方法及裝置、醫(yī)療設(shè)備，方法包括：根據(jù)獲取的數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集；其中，數(shù)據(jù)集包括當(dāng)前呼吸相位的DSA蒙片、參考呼吸相位的DSA蒙片和參考呼吸相位的血管分割圖，形變場估計模塊的輸出包括當(dāng)前呼...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于材料技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種融合可見光與紅外的SLM缺陷監(jiān)測模型構(gòu)建方法，包括以下步驟：S1. 獲取SLM零件在打印時每一層對應(yīng)的第一可見光圖像和第一紅外圖像；S2. 在第一可見光圖像中提取出第一特征點，在第一紅外圖像中提取出第二...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像細(xì)節(jié)增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種開普勒定律啟發(fā)的礦井下圖像細(xì)節(jié)增強(qiáng)算法：初始化當(dāng)前最佳匹配圖像塊和各個候選圖像塊在軌道上的位置；根據(jù)每個候選圖像塊與原始圖像塊之間的像素差異，選擇像素差最小的候選圖像塊作為當(dāng)前全局最佳匹配；利用開...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種脊柱內(nèi)鏡圖像增強(qiáng)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：基于光照衰減模型對目標(biāo)脊柱內(nèi)鏡圖像進(jìn)行顏色恢復(fù)，得到顏色恢復(fù)圖像；采用限制對比度自適應(yīng)直方圖均衡化算法對所述目標(biāo)脊柱內(nèi)鏡圖像的灰度圖進(jìn)行處理，得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于模擬異常圖像技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于柏林噪聲的模擬異常圖像生成方法，包括以下步驟：S1、基于柏林噪聲構(gòu)建若干掩膜圖像，構(gòu)建掩膜庫；S2、選取若干紋理圖像，構(gòu)建紋理庫；S3、從掩膜庫和紋理庫中各隨機(jī)選取一張圖像作為異常掩膜圖像和異常...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電子招投標(biāo)系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于XML結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的電子招標(biāo)系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括：結(jié)構(gòu)化內(nèi)容劃分單元將招標(biāo)內(nèi)容信息劃分為多個片段，并轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的XML片段；數(shù)據(jù)綁定單元建立結(jié)構(gòu)化標(biāo)簽變量與系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)或用戶輸入項目信...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例提供了一種基于大模型的服務(wù)推廣方法及裝置，在該方法中，目標(biāo)終端基于目標(biāo)商戶觸發(fā)目標(biāo)服務(wù)的咨詢組件向第三方支付平臺發(fā)送咨詢請求，第三方支付平臺根據(jù)咨詢請求以及其中的商戶信息，確定目標(biāo)商戶對目標(biāo)服務(wù)的實際參與狀態(tài)；進(jìn)而，根據(jù)實際參...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于交易的數(shù)據(jù)要素定價方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)要素定價技術(shù)領(lǐng)域，該系統(tǒng)通過多種技術(shù)手段采集數(shù)據(jù)字段、標(biāo)簽、體量、行為、市場等信息；通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評估數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、供需狀態(tài)和鏈上反饋，輸出交易價值指數(shù)；實時監(jiān)測數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與質(zhì)量，結(jié)合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種運(yùn)維管理方法、裝置、管理設(shè)備、程序產(chǎn)品及介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：根據(jù)業(yè)務(wù)平臺對應(yīng)的至少一個業(yè)務(wù)推廣需求信息，確定業(yè)務(wù)意圖信息；根據(jù)所述業(yè)務(wù)意圖信息和所述業(yè)務(wù)平臺的功能部署信息，確定所述業(yè)務(wù)平臺的技術(shù)需求信息；根...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于電?碳?綠證市場耦合的可再生能源調(diào)度控制方法，涉及可再生能源控制技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測風(fēng)光出力波動區(qū)間，并對風(fēng)光出力波動區(qū)間進(jìn)行分類；基于混沌映射構(gòu)建第一模擬器,并基于量子機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建第二模擬器；根據(jù)分...
								
            
							
            
							
						
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