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								      本發(fā)明公開了一種兼顧骨量穩(wěn)定和疲勞壽命的骨科植入物結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法，主要包括實(shí)現(xiàn)目標(biāo)域骨量保持的多孔結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化和基于設(shè)計(jì)變量迭代更新的多孔結(jié)構(gòu)生成策略；通過計(jì)算目標(biāo)函數(shù)和約束條件對設(shè)計(jì)變量的靈敏度，用于植入物密度分布的優(yōu)化迭代；通過測量多孔結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種印制電路板的面積確定方法和裝置。該方法包括：獲取電路設(shè)計(jì)原理圖的網(wǎng)絡(luò)表數(shù)據(jù)、封裝文件數(shù)據(jù)及限位數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)表數(shù)據(jù)至少包括電路設(shè)計(jì)原理圖中各個(gè)器件間的器件連接關(guān)系，封裝文件數(shù)據(jù)至少包括每個(gè)器件的器件面積，限位數(shù)據(jù)至少包括電路設(shè)計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N測試電路設(shè)計(jì)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，應(yīng)用于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，該方法在根據(jù)集成電路的門級網(wǎng)表進(jìn)行布局布線，得到集成電路的初始版圖后，根據(jù)初始版圖中功能單元以及金屬線的分布情況，將初始版圖劃分為多個(gè)子區(qū)域且集成電路中任一功能...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種異構(gòu)圖節(jié)點(diǎn)表示學(xué)習(xí)方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取異構(gòu)圖和節(jié)點(diǎn)特征矩陣；將異構(gòu)圖和節(jié)點(diǎn)特征矩陣輸入異構(gòu)圖節(jié)點(diǎn)表示學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)，確定每種類型節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)向量表示；節(jié)點(diǎn)向量表示表征有效捕獲節(jié)點(diǎn)特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于量子深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的港口裝備集群多能源控制方法，包括：獲取港口的能源相關(guān)數(shù)據(jù)和設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；將預(yù)處理后的所述能源相關(guān)數(shù)據(jù)和設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)根據(jù)量子編碼規(guī)則轉(zhuǎn)換為量子態(tài)數(shù)據(jù)；根據(jù)量子態(tài)數(shù)據(jù)，利用量子策略網(wǎng)絡(luò)生成選擇能...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于智能感知和邊緣計(jì)算的光伏數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)及方法，涉及光伏數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域，包括：基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集模塊、標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)處理模塊、特征組拼接模塊、理論發(fā)電功率分析模塊、發(fā)電效果分析模塊與光伏板健康分析模塊，監(jiān)測光伏板的運(yùn)行情況，采集關(guān)于光伏板...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種確定輪廓圖形的方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，該方法包括：獲取芯片的圖像，芯片包括多個(gè)芯粒，圖像中包括多個(gè)芯粒的輪廓圖形；基于每個(gè)輪廓圖形對應(yīng)的版圖圖形的哈希編碼值對多個(gè)輪廓圖形進(jìn)行分組，得到多個(gè)輪廓分組，其中，每個(gè)輪廓分組中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理領(lǐng)域，具體涉及一種圖像編輯中移除對象的方法和系統(tǒng)。本發(fā)明第一方面提供了一種圖像編輯中移除對象的方法，其步驟包括：獲取待處理圖像和任務(wù)指令；根據(jù)所述任務(wù)指令，將所述待處理圖像輸入變自分編碼器得到潛在表示；將所述潛...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及虛擬仿真領(lǐng)域，提供了一種用于虛擬現(xiàn)實(shí)動畫播放的數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，其首先對接收到的開發(fā)需求數(shù)據(jù)進(jìn)行g(shù)ltf格式化處理以生成待加載模型數(shù)據(jù)，接著對該模型數(shù)據(jù)進(jìn)行格式識別、初始化、屬性設(shè)置，并基于程序發(fā)布標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)與過程動畫模型數(shù)據(jù)之間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于熱力圖的牙模鋼絲制作方法，屬于口腔正畸技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：S1、識別口掃模型，根據(jù)預(yù)設(shè)取點(diǎn)規(guī)則選取出造型點(diǎn)，將造型點(diǎn)依次相連形成離散樣條曲線；S2、構(gòu)建SDF，用于計(jì)算離散樣條曲線的每個(gè)點(diǎn)到口掃模型的距離；S3、在每段距...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于雙域特征融合的紅外小目標(biāo)檢測方法，包括：步驟1：將紅外圖像輸入網(wǎng)絡(luò)的編碼器模塊，依次提取并輸出四個(gè)階段的多尺度特征圖，用于表征不同層級的空間信息；步驟2：將步驟1中編碼部分第四階段的輸出特征圖送入瓶頸層模塊，經(jīng)過瓶頸層模塊的特征提取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種大視角多視圖工業(yè)零件螺絲孔位匹配方法，包括建立雙層調(diào)度模型，首先，在生產(chǎn)車間傳輸帶的不同視角布置攝像頭，采集多視圖汽車零件圖像，通過隨機(jī)單應(yīng)性變換制作數(shù)據(jù)集，對E?LoFTR模型進(jìn)行訓(xùn)練，提升模型適應(yīng)能力；隨后選取同一時(shí)刻兩...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于共識引導(dǎo)的水下高光譜圖像聚類方法，包括：引入填充矩陣進(jìn)行視圖重構(gòu)并恢復(fù)缺失像素，以學(xué)習(xí)像素間的親和表示；將凈化后的特定視圖的親和表示分解為具有線性關(guān)系的共識表示和特異性表示；構(gòu)建高階視圖交互模塊，在共識表示的指導(dǎo)下學(xué)習(xí)具...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多尺度錨圖的水下高光譜圖像聚類方法，屬于水下圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。主要包括：對水下高光譜圖像進(jìn)行超像素分割；對分割后的高光譜圖像進(jìn)行噪聲去除處理；學(xué)習(xí)去噪后的高光譜圖像的多尺度錨圖；對多種尺度錨圖進(jìn)行矩陣分解，獲取超像素點(diǎn)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的浮游生物智能化檢測方法，包括獲取浮游生物的圖像，輸入至訓(xùn)練好的檢測模型，得到圖像中浮游生物的位置和類別。本基于深度學(xué)習(xí)的浮游生物智能化檢測方法通過對比學(xué)習(xí)模塊和重建圖像模塊相結(jié)合，通過多模態(tài)特征融合增強(qiáng)模型表征...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于自適應(yīng)步長切片策略的遙感訓(xùn)練樣本自動生成方法，涉及遙感影像處理領(lǐng)域，方法包括：獲取多源遙感數(shù)據(jù)并進(jìn)行融合，得到融合影像；獲取地物標(biāo)簽數(shù)據(jù)并進(jìn)行柵格化處理，將地物標(biāo)簽數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為與所述融合影像對齊的標(biāo)簽柵格影像，得到融合影像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于鉛基堆SGTR事故模擬研究的氣泡識別方法，涉及目標(biāo)檢測技術(shù)領(lǐng)域，包括：搭建可視化的用于鉛基堆SGTR事故模擬實(shí)驗(yàn)平臺，采集事故模擬實(shí)驗(yàn)中的氣泡圖像并進(jìn)行預(yù)處理；構(gòu)建鉛基堆SGTR事故模擬實(shí)驗(yàn)氣泡圖像數(shù)據(jù)集；在傳統(tǒng)yolo...
								
            
							
            
							
						
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								      融合局部密度與幾何特征的桿狀物識別方法，包括以下步驟：對點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；針對點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分布密度不同制定不同的分割條件，對點(diǎn)云簇進(jìn)行自適應(yīng)的區(qū)域生長分割；對分割好的點(diǎn)云簇進(jìn)行性狀約束，以識別其中的桿狀物目標(biāo)；對相似的點(diǎn)云簇進(jìn)行分布密度數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于YOLOv8模型的餐食識別與卡路里估算方法及系統(tǒng)，通過輸入餐食圖像，基于YOLOv8模型實(shí)時(shí)檢測圖像中的食物、識別食物類別，結(jié)合食物的烹飪方式和分量信息，動態(tài)計(jì)算卡路里含量，實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確識別餐食場景食物和高效估算卡路里的功...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于圖像識別批改答題內(nèi)容的方法及系統(tǒng)，屬于圖像識別技術(shù)領(lǐng)域。其中，該方法包括：獲取答題內(nèi)容圖像，通過預(yù)處理答題內(nèi)容圖像得到答題內(nèi)容基準(zhǔn)圖像；通過級聯(lián)識別架構(gòu)識別答題內(nèi)容基準(zhǔn)圖像提取待批改內(nèi)容；獲取標(biāo)準(zhǔn)答案，通過語義相似度模型計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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