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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的功能磁共振圖像配準(zhǔn)方法；具體步驟如下：首先對(duì)功能磁共振圖像和磁共振圖像進(jìn)行預(yù)處理；隨后構(gòu)建包含編碼結(jié)構(gòu)、解碼結(jié)構(gòu)以及空間變換網(wǎng)路的配準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)模型，并在分辨率更高的磁共振圖像數(shù)據(jù)集上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練；預(yù)訓(xùn)練完成之后，采用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于虛擬星座和空間降尺度的長(zhǎng)時(shí)序水體信息提取框架，包括：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：以Landsat 8、HLS和MODIS為數(shù)據(jù)源；基于MANDWI指數(shù)，對(duì)于HLS數(shù)據(jù)，采用虛擬星座指數(shù)轉(zhuǎn)換方法建立HLS_MANDWI與Landsat 8_...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療影像分割技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種醫(yī)療影像分割模型構(gòu)建方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，該方法包括：獲取本地醫(yī)療影像分割模型的梯度信息，本地醫(yī)療影像分割模型為各客戶端節(jié)點(diǎn)根據(jù)本地醫(yī)療影像數(shù)據(jù)訓(xùn)練完成；基于梯度信息，更新全局模型參數(shù)；全局...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于病理切片圖像的三級(jí)淋巴結(jié)構(gòu)識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：獲取并標(biāo)注病理切片圖像樣本集，其包括三級(jí)淋巴結(jié)構(gòu)不同發(fā)育階段的病理切片圖像樣本子集；構(gòu)建初始三級(jí)淋巴結(jié)構(gòu)識(shí)別模型，利用病理切片圖像樣本集對(duì)其識(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N手機(jī)屏背光異物缺陷診斷方法及系統(tǒng)，屬于人工智能領(lǐng)域，用以提高異物缺陷診檢測(cè)的魯棒性。該方法包括：電子設(shè)備獲取拍攝手機(jī)屏幕得到的第一圖像和第二圖像，手機(jī)屏幕在被拍攝時(shí)處于背光狀態(tài)，第一圖像與第二圖像的光影狀態(tài)不同；電子設(shè)備通過(guò)神...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于視覺(jué)檢測(cè)的IGBT模塊封裝缺陷評(píng)級(jí)方法，其包括以下步驟：步驟1獲取IGBT模塊封裝圖像來(lái)進(jìn)行圖像采集；步驟2通過(guò)輸入的IGBT模塊封裝圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理；步驟3通過(guò)使用固定閾值分割方法提取圖像中缺陷；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種砂輪表面輪廓和磨粒分布狀態(tài)檢測(cè)方法及系統(tǒng)，抽樣采集砂輪圓周表面區(qū)域點(diǎn)云，得到原始采樣數(shù)據(jù)；對(duì)得到的原始采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪處理，得到點(diǎn)云數(shù)據(jù)；對(duì)降噪處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行二維投影及頻域處理；從頻域提取的特征被重新映射回三維空間，通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種高鐵零部件裂紋實(shí)時(shí)檢測(cè)方法，屬于基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。獲取高鐵零部件表面高光譜圖像、可見(jiàn)光圖像、三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)和渦流信號(hào)數(shù)據(jù)；對(duì)高鐵零部件表面高光譜圖像和可見(jiàn)光圖像進(jìn)行空間配準(zhǔn)，對(duì)三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)基于渦流信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)的一種高落差零件的高精度光學(xué)檢測(cè)系統(tǒng)及方法，包括：照明模塊包括白光環(huán)形LED陣列光源組，白光環(huán)形LED陣列光源組一側(cè)設(shè)置有漫射板，漫射板一側(cè)同軸心設(shè)置有菲涅爾透鏡組；照明模塊投射平行光束至檢測(cè)零件表面，形成反射光進(jìn)入物方遠(yuǎn)心模組；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種FRP筋混凝土梁疲勞形變監(jiān)測(cè)系統(tǒng)及方法，包括：圖像采集模塊，用于實(shí)時(shí)獲取FRP筋混凝土梁疲勞試驗(yàn)過(guò)程的視頻數(shù)據(jù)；目標(biāo)識(shí)別模塊，用于通過(guò)YOLOv5目標(biāo)檢測(cè)模型對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別，實(shí)時(shí)定位混凝土梁，獲得定位圖像；圖像處理模塊，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種增材制造造件成形質(zhì)量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，屬于增材制造的圖像識(shí)別與監(jiān)測(cè)技術(shù)，包括通過(guò)采集裝置獲取增材制造的原始多光譜圖像數(shù)據(jù)，并進(jìn)行時(shí)間配準(zhǔn)；基于輕量化分割網(wǎng)絡(luò)模型提取熔池區(qū)域輪廓；將分割后的數(shù)據(jù)輸入時(shí)空序列模型，通過(guò)層間缺陷體積變化率...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明的一種雙分支梯度信息指導(dǎo)的暗光圖像增強(qiáng)方法，首先利用索貝爾算子提取低照度圖像梯度信息，通過(guò)深度特征增強(qiáng)分支依次獲取用于優(yōu)化全局亮度均衡性的淺層網(wǎng)絡(luò)特征、用于校正圖像局部區(qū)域亮度的中層網(wǎng)絡(luò)特征以及用于在高層語(yǔ)義特征中進(jìn)行場(chǎng)景感知的對(duì)比度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種圖像切分方法及其裝置，屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：確定第一模型的圖像處理的尺寸范圍，所述第一模型用于對(duì)輸入的圖像進(jìn)行分辨率調(diào)整處理；根據(jù)所述尺寸范圍和第一圖像的尺寸，確定圖像切分參數(shù)；根據(jù)所述圖像切分參數(shù)，將所述第一圖像切...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)輔助系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于動(dòng)態(tài)排名的志愿填報(bào)系統(tǒng)及方法，通過(guò)考生成績(jī)采集模塊采集考生成績(jī)數(shù)據(jù)；招生計(jì)劃采集模塊采集招生計(jì)劃數(shù)據(jù)；志愿填報(bào)模塊接收考生輸入的志愿填報(bào)數(shù)據(jù)；錄取規(guī)則定義模塊基于投檔主模板以及若干子模板生成投...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)據(jù)挖掘和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)生綜合成績(jī)?cè)u(píng)估方法，屬于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。包括：收集多維度的學(xué)生數(shù)據(jù)；對(duì)多維度的學(xué)生數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，最終得到經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的學(xué)生數(shù)據(jù)；以預(yù)處理后的學(xué)生數(shù)據(jù)作為輸入，學(xué)生綜合成績(jī)?yōu)檩敵觯W(xué)生綜...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及網(wǎng)約房管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于網(wǎng)約房的異常入住管理預(yù)警的方法及系統(tǒng)。先篩選出入住者為女性的入住信息，再計(jì)算歷史入住頻率以及網(wǎng)約房是否屬于預(yù)設(shè)高頻區(qū)域作為是否獲取門(mén)鎖開(kāi)門(mén)記錄的依據(jù)，若滿足，則再通過(guò)門(mén)鎖開(kāi)門(mén)記錄來(lái)判斷在預(yù)設(shè)時(shí)間范圍...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了車(chē)險(xiǎn)投保信息的處理方法，具體涉及車(chē)險(xiǎn)投保技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)獲取用戶每一次發(fā)生車(chē)輛事故時(shí)的面部變化信息、行為動(dòng)作信息以及語(yǔ)言波動(dòng)信息，構(gòu)建行為異常分析模型，對(duì)用戶每一次發(fā)生車(chē)輛事故時(shí)的異常行為進(jìn)行分析，獲取模型輸出結(jié)果，并對(duì)模型輸出結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)溯源技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種數(shù)據(jù)泄露溯源方法及裝置，該方法包括：在接收到溯源請(qǐng)求時(shí)，獲取金融交易系統(tǒng)的實(shí)時(shí)交易量信息，并根據(jù)溯源請(qǐng)求生成溯源任務(wù)；根據(jù)實(shí)時(shí)交易量信息和預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)換關(guān)系獲取系統(tǒng)繁忙程度級(jí)別；根據(jù)系統(tǒng)繁忙程度級(jí)別查詢預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的金融信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，涉及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：S1：以識(shí)別銀行貸款申請(qǐng)人的信用風(fēng)險(xiǎn)為目的，基于LSTM模型與小波變換方法構(gòu)建貸款違約預(yù)測(cè)模型，并構(gòu)建貸款違約預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練用樣本數(shù)據(jù)集，通過(guò)樣本數(shù)據(jù)集對(duì)貸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種具備個(gè)性化酒單定制的虛擬現(xiàn)實(shí)酒產(chǎn)品銷(xiāo)售平臺(tái)系統(tǒng)，涉及酒產(chǎn)品銷(xiāo)售技術(shù)領(lǐng)域，包括用戶管理模塊、虛擬現(xiàn)實(shí)展示模塊、信息采集模塊、需求分析模塊、動(dòng)態(tài)酒單生成模塊、成本效益分析模塊、訂單管理模塊、庫(kù)存管理模塊。該具備個(gè)性化酒單定制的虛...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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