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          • 本發(fā)明公開了一種基于深度估計(jì)的母豬繁殖行為智能監(jiān)控方法,屬于智慧養(yǎng)殖與畜牧科學(xué)領(lǐng)域,該方法包括以下步驟:基于抽幀規(guī)則對(duì)所述原始母豬監(jiān)控視頻進(jìn)行預(yù)處理得到若干短視頻片段;對(duì)若干所述短視頻片段進(jìn)行抽幀得到短視頻代表幀,基于深度估計(jì)算法對(duì)所述短視...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例涉及一種車道拓?fù)湫畔⑸煞椒ā⒀b置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),上述方法包括:獲取車輛上的相機(jī)拍攝的圖像;利用預(yù)先訓(xùn)練的圖像特征提取模型,對(duì)圖像進(jìn)行特征提取,得到包含圖像中的目標(biāo)物體的特征的圖像特征;利用預(yù)先訓(xùn)練的車道拓?fù)渥R(shí)別模型,對(duì)圖...
          • 本發(fā)明實(shí)施例的方法中提出了一種子宮內(nèi)膜癌細(xì)胞檢測(cè)方法及系統(tǒng),先將圖像大塊與病理報(bào)告文本配對(duì),利用多正樣本對(duì)比學(xué)習(xí)獲得統(tǒng)一語(yǔ)義特征;隨后進(jìn)行語(yǔ)義熵驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)遮蔽?隨機(jī)洗牌自監(jiān)督訓(xùn)練視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);然后定位細(xì)胞核后,以細(xì)胞為節(jié)點(diǎn)、鄰近關(guān)系為邊構(gòu)建...
          • 本發(fā)明涉及智能穿戴設(shè)備領(lǐng)域,公開了聾啞人緊急求助手勢(shì)識(shí)別及遠(yuǎn)程翻譯手環(huán)。包括手環(huán)本體、手勢(shì)識(shí)別模塊、中央處理模塊、翻譯模塊、通信模塊、報(bào)警模塊、顯示模塊以及電源模塊,所述手勢(shì)識(shí)別模塊包括多個(gè)微型攝像頭和慣性傳感器,所述中央處理模塊的內(nèi)部放置...
          • 本發(fā)明公開了一種多模態(tài)生物特征自適應(yīng)識(shí)別方法、系統(tǒng)、智能門鎖及存儲(chǔ)介質(zhì),所述方法包括:獲取用戶的生物特征,根據(jù)生物特征在預(yù)先存儲(chǔ)的多模態(tài)生物特征庫(kù)進(jìn)行置信度查詢,得到初始置信度分值;獲取傳感器中的環(huán)境參數(shù),根據(jù)環(huán)境參數(shù)對(duì)初始置信度分值進(jìn)行調(diào)...
          • 本發(fā)明涉及智能交通技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于多源數(shù)據(jù)融合的智能網(wǎng)聯(lián)車輛行車風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法及可視化系統(tǒng)。本發(fā)明融合車輛感知、通信與地圖等多源數(shù)據(jù),結(jié)合人工勢(shì)場(chǎng)理論,分別構(gòu)建引力風(fēng)險(xiǎn)勢(shì)場(chǎng)函數(shù)、斥力風(fēng)險(xiǎn)勢(shì)場(chǎng)函數(shù)以及道路邊界斥力勢(shì)場(chǎng)函數(shù),將引力風(fēng)險(xiǎn)勢(shì)...
          • 一種基于大數(shù)據(jù)的臨床培訓(xùn)考題分配方法、系統(tǒng)及設(shè)備,其中,方法包括:獲取目標(biāo)學(xué)員的能力標(biāo)簽,能力標(biāo)簽包括疾病種類標(biāo)簽及情境標(biāo)簽;基于能力標(biāo)簽生成第一題組;監(jiān)測(cè)目標(biāo)學(xué)員在解答第一題組中每道試題時(shí)的第一行為數(shù)據(jù);分析第一行為數(shù)據(jù),構(gòu)建目標(biāo)學(xué)員的思...
          • 本發(fā)明公開了基于體感交互的AR教學(xué)共享導(dǎo)游系統(tǒng),具體涉及AR教學(xué)共享技術(shù)領(lǐng)域,通過(guò)液晶偏振調(diào)制器生成非對(duì)稱偏振態(tài),采集多光譜數(shù)據(jù)構(gòu)建氧化層厚度?色度關(guān)聯(lián)模型;根據(jù)視角方向動(dòng)態(tài)調(diào)整鏡面反射的偏振相位權(quán)重,對(duì)紅色通道和綠色通道進(jìn)行基于氧化層厚度...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N顯示面板及顯示裝置,顯示面板中像素電路包括驅(qū)動(dòng)晶體管和第一開關(guān)晶體管,驅(qū)動(dòng)晶體管的控制部與第一開關(guān)晶體管的第一極電連接,第一開關(guān)晶體管的控制部包括第一控制部和第二控制部。第一導(dǎo)電層設(shè)置于襯底一側(cè),第一導(dǎo)電層包括第一導(dǎo)電部,有...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N聲音類別檢測(cè)方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及電子設(shè)備。所述聲音類別檢測(cè)方法包括:根據(jù)音頻獲取若干個(gè)音頻片段的音頻特征;獲取至少兩種目標(biāo)聲音相對(duì)應(yīng)的文本特征和圖像特征;根據(jù)所述音頻特征和所述文本特征獲取音頻文本矩陣;根據(jù)所述音頻特征和所述圖像...
          • 本發(fā)明屬于核酸檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種引物與探針的設(shè)計(jì)方法。本技術(shù)方案前置PTCD預(yù)測(cè)并由此篩選出候選擴(kuò)增子區(qū),有效避免了二級(jí)結(jié)構(gòu)對(duì)引物結(jié)合的阻礙,提高擴(kuò)增效率和靈敏度。同時(shí),引入一系列PTCD與引物探針互作性的參數(shù)閾值,彌補(bǔ)了引物探針設(shè)...
          • 本發(fā)明公開了基于序列搜索的基因數(shù)據(jù)中基因特征提取方法,涉及生物信息技術(shù)領(lǐng)域。為了解決基因數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛且格式多樣,使得數(shù)據(jù)處理極為復(fù)雜,不同格式的數(shù)據(jù)難以整合分析,影響特征提取的準(zhǔn)確性和效率的問(wèn)題;本發(fā)明通過(guò)對(duì)基因數(shù)據(jù)進(jìn)行全面預(yù)處理,去除低質(zhì)...
          • 本發(fā)明涉及一種耦合物理信息約束和多任務(wù)機(jī)器學(xué)習(xí)的固體燃料元素含量預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),屬于碳排放核算領(lǐng)域。其中,方法包括收集并建立固體燃料工業(yè)分析和元素分析數(shù)據(jù)集;基于固體燃料工業(yè)分析各項(xiàng)與元素分析各項(xiàng)的質(zhì)量平衡約束,并結(jié)合梯度正則化多任務(wù)學(xué)習(xí)算...
          • 本發(fā)明涉及水庫(kù)大壩滲漏探測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于多元混合模型的大壩滲漏定量識(shí)別方法。本發(fā)明基于天然水化學(xué)信息進(jìn)行多元混合模型建立分析,進(jìn)一步結(jié)合同位素組成進(jìn)行驗(yàn)證,此外,結(jié)合不同位置透水巖層和土壤、填筑材料的礦物學(xué)組成差異,定性、定量識(shí)...
          • 本發(fā)明涉及絕緣材料領(lǐng)域,公開了一種用于確定含全氟異丁腈混合氣體的氣液相變溫度的方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),其方法包括:獲取混合氣體的組成數(shù)據(jù),以及全氟異丁腈的第一物性數(shù)據(jù);根據(jù)組成數(shù)據(jù)確定緩沖氣體的第二物性數(shù)據(jù);緩沖氣體為混合氣體中除...
          • 本發(fā)明公開了三維運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)資源庫(kù)建設(shè)結(jié)構(gòu),涉及大眾健身技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明包括包括多模態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊和應(yīng)用服務(wù)模塊。用于獲取各運(yùn)動(dòng)人員的相關(guān)數(shù)據(jù);通過(guò)分析生理指標(biāo)初步判斷三維數(shù)據(jù)是否符合存儲(chǔ)需求,并分析技術(shù)指標(biāo)來(lái)最終確...
          • 本發(fā)明公開了基于臨床路徑的輔助決策系統(tǒng)及方法,涉及臨床醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域,該系統(tǒng)公開了患者指征采集模塊、臨床路徑模擬模塊、路徑診療解析模塊、路徑輔助決策模塊,設(shè)置患者指征采集模塊與臨床路徑模擬模塊,在臨床路徑制定前期對(duì)所有患者進(jìn)行多維度醫(yī)療指征分...
          • 本發(fā)明實(shí)施例涉及一種融合多模態(tài)特征預(yù)測(cè)乳腺癌分類的處理方法和裝置,所述方法包括:構(gòu)建第一編碼器、第二編碼器、第一預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò);并以第一、第二編碼器和第一預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)構(gòu)建乳腺癌分類模型;并構(gòu)建模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集記為第一數(shù)據(jù)集;并先基于第一數(shù)據(jù)集對(duì)乳...
          • 本發(fā)明屬于虛擬仿真訓(xùn)練領(lǐng)域,公開了基于大模型與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的醫(yī)衛(wèi)護(hù)理決策訓(xùn)練方法及系統(tǒng),方法包括:步驟一,收集AR頭顯采集到的視頻圖像幀序列vt、護(hù)士發(fā)出的語(yǔ)音信號(hào)st和交互事件et
          • 本發(fā)明實(shí)施例涉及一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的認(rèn)知能力評(píng)估處理方法與裝置,所述方法包括:設(shè)置多模態(tài)數(shù)據(jù)的兩級(jí)數(shù)據(jù)分型細(xì)則和分型特征編碼細(xì)則;為兩級(jí)數(shù)據(jù)分型細(xì)則的流體智力評(píng)分指標(biāo)設(shè)置對(duì)應(yīng)的評(píng)分?分類關(guān)系表;根據(jù)兩級(jí)數(shù)據(jù)分型細(xì)則對(duì)開放的生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行...
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