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								      本發(fā)明提供一種基于圖像識(shí)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(jí)區(qū)域、二級(jí)區(qū)域及三級(jí)區(qū)域并篩選識(shí)別結(jié)果以得到不可全域識(shí)別標(biāo)識(shí)特征的人群圖像，并獲取不可全...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種目標(biāo)檢測(cè)方法及裝置。其中，該方法包括：采用無(wú)人機(jī)采集目標(biāo)區(qū)域的圖像；采用部署在無(wú)人機(jī)內(nèi)的目標(biāo)檢測(cè)模型對(duì)目標(biāo)區(qū)域的圖像進(jìn)行識(shí)別，其中，目標(biāo)檢測(cè)模型的骨干網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)卷積層后部署有一個(gè)注意力模塊，目標(biāo)檢測(cè)模型中特征提取層包含多個(gè)卷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種輸電線路缺陷識(shí)別方法及系統(tǒng)，該方法包括：當(dāng)?shù)竭_(dá)預(yù)設(shè)時(shí)間時(shí)，實(shí)時(shí)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(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)采集與目標(biāo)輸電線路對(duì)應(yīng)的檢測(cè)視頻；對(duì)檢測(cè)視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)解析處理，以實(shí)時(shí)提取出與目標(biāo)輸電線路對(duì)應(yīng)的特征區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)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(cè)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(duì)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(wú)監(jiān)督密集性能估計(jì)與模型選擇方法，方法包括：在用于圖像的密集預(yù)測(cè)任務(wù)的模型的多輪迭代訓(xùn)練過程中，設(shè)置多個(gè)檢查點(diǎn)，并保存各個(gè)檢查點(diǎn)下的模型參數(shù)，得到多個(gè)模型；利用預(yù)設(shè)的密集性能評(píng)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(duì)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(qǐng)?zhí)峁┮环N基于跨模態(tài)特征聚合的跨域點(diǎn)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(duì)訓(xùn)練域的點(diǎn)云進(jìn)行特征提取，確定幾何特征和語(yǔ)義提示；采用預(yù)設(shè)的語(yǔ)義燃料提示器對(duì)幾何特征和語(yǔ)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(gè)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(shí)現(xiàn)對(duì)輸入圖像的多尺度特征提取，確保深層語(yǔ)義信息的有...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種圖像處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)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(diǎn)信息；基于面部特征點(diǎn)信息對(duì)待處理圖像進(jìn)行裁剪，獲得待處理人臉圖像；對(duì)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(qǐng)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(chǎng)估計(jì)模塊的輸出包括當(dāng)前呼...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)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(cè)模型構(gòu)建方法，包括以下步驟：S1. 獲取SLM零件在打印時(shí)每一層對(duì)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(diǎn)，在第一紅外圖像中提取出第二...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)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(gè)候選圖像塊在軌道上的位置；根據(jù)每個(gè)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(qǐng)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(duì)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(duì)比度自適應(yīng)直方圖均衡化算法對(duì)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(kù)；S2、選取若干紋理圖像，構(gòu)建紋理庫(kù)；S3、從掩膜庫(kù)和紋理庫(kù)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(gè)片段，并轉(zhuǎn)換為對(duì)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(kù)中關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)或用戶輸入項(xiàng)目信...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實(shí)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(tái)發(fā)送咨詢請(qǐng)求，第三方支付平臺(tái)根據(jù)咨詢請(qǐng)求以及其中的商戶信息，確定目標(biāo)商戶對(duì)目標(biāo)服務(wù)的實(shí)際參與狀態(tài)；進(jìn)而，根據(jù)實(shí)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(jià)方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)要素定價(jià)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(chǎng)等信息；通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)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(jià)值指數(shù)；實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)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(tái)對(duì)應(yīng)的至少一個(gè)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(tái)的功能部署信息，確定所述業(yè)務(wù)平臺(tái)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(chǎng)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(cè)風(fēng)光出力波動(dòng)區(qū)間，并對(duì)風(fēng)光出力波動(dòng)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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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種電子憑證的驗(yàn)證方法、裝置、計(jì)算設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。其中，電子憑證的驗(yàn)證方法包括：接收客戶端針對(duì)目標(biāo)訂單發(fā)送的電子憑證獲取請(qǐng)求；響應(yīng)于電子憑證獲取請(qǐng)求，確定目標(biāo)訂單是否存在對(duì)應(yīng)的第一隨機(jī)數(shù)以及第一隨機(jī)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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