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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于多模型結(jié)合的用于腦腫瘤圖像分類(lèi)遷移學(xué)習(xí)方法，包括：先對(duì)圖像進(jìn)行邊緣輪廓裁剪等預(yù)處理，再通過(guò)旋轉(zhuǎn)等操作進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，擴(kuò)充均衡數(shù)據(jù)集；構(gòu)建ResNet50+EfficientNetB0混合架構(gòu)，以并行雙分支結(jié)構(gòu)提取特征，經(jīng)全局...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N視覺(jué)檢測(cè)方法、系統(tǒng)及邊緣計(jì)算盒子，通過(guò)對(duì)目標(biāo)產(chǎn)品的表面圖像進(jìn)行多尺度邊緣檢測(cè)，生成不同尺度的邊緣特征圖；根據(jù)所有的邊緣特征圖確定目標(biāo)產(chǎn)品表面的缺陷區(qū)域候選框，確定各個(gè)邊緣特征圖中像素的梯度方差；根據(jù)缺陷區(qū)域候選框和所有的梯度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種無(wú)人機(jī)視覺(jué)檢測(cè)與AIS數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法與裝置，該方法包括：對(duì)無(wú)人機(jī)上的機(jī)載圖像傳感器在海事巡航中拍攝的圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，獲取所述圖像中船舶的方位特征，所述方位特征包括位置信息和航向信息；根據(jù)各船舶上安裝的船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)，獲取所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于人工智能的無(wú)人機(jī)巡檢電纜表面缺陷檢測(cè)方法。所述方法包括：獲取第一電纜偏振圖像數(shù)據(jù)和第二電纜偏振圖像數(shù)據(jù)；第一電纜偏振圖像數(shù)據(jù)是由無(wú)人機(jī)對(duì)電纜表面使用預(yù)設(shè)的偏振角拍攝得到的圖像數(shù)據(jù)；第二電纜偏振圖像數(shù)據(jù)是由無(wú)人機(jī)對(duì)與第一電纜...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于自適應(yīng)稀疏記憶與語(yǔ)言模型的長(zhǎng)期視頻理解系統(tǒng)，包括：用于從長(zhǎng)視頻中提取視覺(jué)特征的視覺(jué)編碼器；用于存儲(chǔ)和檢索歷史視頻內(nèi)容的視覺(jué)特征的記憶庫(kù)模塊；用于動(dòng)態(tài)管理記憶庫(kù)模塊的稀疏自適應(yīng)模塊，記憶庫(kù)模塊通過(guò)查詢(xún)變換器Q?Former與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于監(jiān)控設(shè)備可視化技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種三維場(chǎng)景下基于海量監(jiān)控設(shè)備可視域分析的目標(biāo)監(jiān)測(cè)方法，包括：獲取三維地圖和各個(gè)監(jiān)控設(shè)備的位置信息；根據(jù)監(jiān)控設(shè)備的位置信息將監(jiān)控設(shè)備映射到三維地圖上；采集各個(gè)監(jiān)控設(shè)備的相關(guān)參數(shù)，并繪制各個(gè)監(jiān)控設(shè)備的可視...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及施工安全監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種基于視覺(jué)分割的施工裝備態(tài)勢(shì)分析與事件識(shí)別方法及系統(tǒng)。方法包括：通過(guò)路側(cè)攝像機(jī)采集施工裝備作業(yè)視頻流，基于場(chǎng)景地面關(guān)鍵特征點(diǎn)構(gòu)建圖像與物理空間映射關(guān)系；采用YOLOv11?Seg實(shí)例分割網(wǎng)絡(luò)識(shí)別裝...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于圖像識(shí)別的業(yè)務(wù)流水識(shí)別方法和裝置，通過(guò)裁剪得到文本行圖像片段并輸入識(shí)別模型得到文本行的識(shí)別結(jié)果、單字內(nèi)容和單字位置；通過(guò)表格檢測(cè)模型獲取表格區(qū)域的位置標(biāo)注；將屬于同一行的鄰近的文本行進(jìn)行組合連接構(gòu)建同行文本；生成同行文本的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種合同規(guī)范性的校驗(yàn)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。其方法包括：獲取目標(biāo)合同的合同圖像，目標(biāo)合同為進(jìn)行規(guī)范性校驗(yàn)的合同；對(duì)合同圖像進(jìn)行處理，生成目標(biāo)合同的先驗(yàn)知識(shí)特征圖，先驗(yàn)知識(shí)特征圖包括至少一個(gè)關(guān)鍵詞文本的特征值，不同關(guān)鍵詞文本...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供一種指紋識(shí)別方法及電子設(shè)備，涉及指紋識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，應(yīng)用于電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括指紋識(shí)別區(qū)域，所述指紋識(shí)別區(qū)域設(shè)置有光源和光學(xué)傳感器；所述指紋識(shí)別方法包括：獲取第一參數(shù)信息，所述第一參數(shù)信息為指紋識(shí)別區(qū)域未被觸摸主體遮擋時(shí)所述光...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于仿真環(huán)境的智能安防控制系統(tǒng)及方法，包括隨機(jī)生成模塊、虛擬傳感模型、協(xié)同仿真模塊、實(shí)際監(jiān)測(cè)模塊、參數(shù)比較模塊及優(yōu)化模塊。隨機(jī)生成模塊構(gòu)建仿真環(huán)境并生成變化參數(shù)，虛擬傳感模塊通過(guò)建模輸出仿真?zhèn)鞲袛?shù)據(jù)，協(xié)同仿真模塊基于多智能體...
								
            
							
            
							
						
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								      一種多功能地震避險(xiǎn)裝置和便攜式避險(xiǎn)音響，地震前，雙模預(yù)警系統(tǒng)中的外部信號(hào)接收模塊和獨(dú)立P波探測(cè)模塊，只要一個(gè)模塊接收到了地震信號(hào)，警報(bào)輸出組件即可發(fā)出警報(bào)；地震中，殼體在第一狀態(tài)時(shí)，殼體頂部為抗壓結(jié)構(gòu)，抵御壓力的能力更強(qiáng)，在第二狀態(tài)時(shí)，殼體...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于三彈性動(dòng)態(tài)耦合的高速公路交通量預(yù)測(cè)方法及相關(guān)系統(tǒng)，其中方法包括：確定地理區(qū)域及GDP宏觀因素影響彈性系數(shù)K1、微觀因素彈性系數(shù)K2和突發(fā)事件彈性系數(shù)K3；將K1、K2、K3分別與衛(wèi)星遙感交通流數(shù)據(jù)、手機(jī)信令OD矩陣、收費(fèi)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種家禽健康狀況檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及家禽健康狀況檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括采集家禽音頻數(shù)據(jù)，將家禽音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；基于音頻數(shù)據(jù)的時(shí)頻特征，構(gòu)建MAE模型；對(duì)MAE模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)，對(duì)預(yù)訓(xùn)練完成后的MAE模型進(jìn)行評(píng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種針對(duì)UHS PSRAM的刷新方法及裝置。方法包括：基于UHS PSRAM兩次刷新之間的最大時(shí)間間隔，確定猝發(fā)讀寫(xiě)操作的最大猝發(fā)長(zhǎng)度；基于UHS PSRAM控制器不斷接收外部設(shè)備發(fā)送的猝發(fā)讀寫(xiě)請(qǐng)求；針對(duì)接收到的當(dāng)前猝發(fā)讀寫(xiě)請(qǐng)求...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種火成巖發(fā)育區(qū)油田氦氣儲(chǔ)量預(yù)測(cè)方法，步驟如下：根據(jù)油田地震資料、地質(zhì)資料、測(cè)井資料識(shí)別斷裂系統(tǒng)和火成巖通道；根據(jù)氦氣同位素比例分析，計(jì)算幔源氦氣的摻入比例；選擇斷裂系統(tǒng)控制的圈閉，計(jì)算斷裂系統(tǒng)氦氣運(yùn)移的線(xiàn)速度；選擇火成巖巖墻控...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種10CrNi2Mo3Cu2V鋼可控氣氛滲碳過(guò)程碳濃度分布計(jì)算方法，屬于金屬材料熱處理工藝仿真技術(shù)領(lǐng)域。針對(duì)高合金鋼滲碳過(guò)程中多相碳化物生成導(dǎo)致傳統(tǒng)模型預(yù)測(cè)失準(zhǔn)的技術(shù)難題，本方法通過(guò)以下創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)精確計(jì)算：首先基于Thermo?C...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種10CrNi2Mo3Cu2V鋼低壓真空滲碳過(guò)程碳濃度分布計(jì)算方法，屬于金屬材料表面強(qiáng)化技術(shù)領(lǐng)域。針對(duì)高合金鋼滲碳時(shí)碳化物大量生成導(dǎo)致傳統(tǒng)模型預(yù)測(cè)失準(zhǔn)的難題，本方案創(chuàng)新性提出：基于熱力學(xué)計(jì)算構(gòu)建滲碳溫度下相組成及碳化物成分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于ISO15189的臨床實(shí)驗(yàn)室電子記錄方法，屬于信息化管理技術(shù)領(lǐng)域。具體包括以下步驟：S1、數(shù)據(jù)分類(lèi)與敏感度標(biāo)注級(jí)別：通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)解析電子記錄內(nèi)容，識(shí)別數(shù)據(jù)類(lèi)型，同時(shí)根據(jù)預(yù)先設(shè)定的敏感度規(guī)則標(biāo)注所識(shí)別數(shù)據(jù)的敏感級(jí)別...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模態(tài)域適應(yīng)的阿爾茲海默病預(yù)測(cè)方法，包括：S1、數(shù)據(jù)預(yù)處理；S2、特征提取；S3、模態(tài)間語(yǔ)義對(duì)齊；S4、多頭注意力特征融合；S5、域遷移訓(xùn)練；S6、分類(lèi)預(yù)測(cè)。本發(fā)明包括雙通道3D CNN提取特征、高斯核優(yōu)化模態(tài)對(duì)齊、多頭...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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