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								      本發(fā)明公開了一種基于頻域通道注意力的多模態(tài)腦腫瘤分割方法，包括以下步驟：獲取訓練數(shù)據(jù)集；步驟2、建立多模態(tài)腦腫瘤分割網(wǎng)絡，包括兩個編碼器和兩個解碼器，兩個編碼器第一池化層的輸出連接第一FCMM模塊、第二池化層的輸出連接第二FCMM模塊、第三...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于物體級無損高斯場的多粒度開放詞匯查詢方法，引入了一種具有全局一致性代碼本的物體級別高斯場，高斯場中的可學習語義標簽向量渲染回對應的物體標簽后，通過代碼本建立起該標簽和對應未壓縮的高維特征之間的直接映射，從而支持任意維度的語...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及三維場景構建技術領域，可應用于金融科技和醫(yī)療健康領域，公開了一種基于視頻的三維場景構建方法、裝置、設備及介質(zhì)，包括：通過對輸入的原始視頻按固定間隔采樣提取關鍵視頻幀，并提取所述關鍵視頻幀的語義特征；對所述語義特征進行歸一化處理得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種模型訓練采樣方法、海報生成方法、裝置、設備及介質(zhì)，涉及金融科技領域、醫(yī)療健康領域及人工智能技術領域，包括：獲取樣本集中各個樣本的難度分數(shù)；按照樣本的難度分數(shù)將樣本集劃分為挑戰(zhàn)區(qū)以及多樣性區(qū)；從挑戰(zhàn)區(qū)以及多樣性區(qū)中采集訓練樣本。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機視覺與金融科技技術領域，公開了基于多任務輔助特征的文本渲染方法、裝置、設備及介質(zhì)，應用于金融科技領域的個性化客戶報告與營銷材料生成場景中，或可應用于醫(yī)療領域中的醫(yī)學影像報告自動化標注場景中，其中方法包括：獲取文本的Unico...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像生成技術領域，尤其是涉及一種基于工作流編排的金融圖像生成方法、裝置、設備及介質(zhì)，方法包括獲取工作流編排界面中的工作節(jié)點，根據(jù)工作節(jié)點構建AI金融圖像任務流，并生成分層參數(shù)；基于分層參數(shù)和AI金融圖像任務流，生成初始AI金融圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于自動化裝配技術，尤其為一種基于尺度不變特征轉(zhuǎn)換的高速工件接口定位方法，包括如下步驟，S1：雙目圖像的采集與畸變校正；S2：基于模板匹配算法對左圖像進行目標檢測；S3：基于尺度不變特征轉(zhuǎn)換對左右圖像進行特征提取與匹配；S4：基于視差...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于超表面的太赫茲計算全息圖像的分析方法及其系統(tǒng)，基于超表面的太赫茲計算全息圖像的分析方法包括以下步驟：基于原始圖像，通過傳輸調(diào)控形成第一全息圖像；基于原始圖像，通過幾何相位調(diào)控形成第二全息圖像；基于原始圖像，通過傳輸調(diào)控與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種房屋墻壁高處裂縫測量和鑒定方法及系統(tǒng)，屬于建筑技術領域，包括采集完整的墻體裂縫點云數(shù)據(jù)，對墻體裂縫點云數(shù)據(jù)進行幾何特征提取，動態(tài)調(diào)整環(huán)境與應變傳感器的部署密度，通過預測模型完成對裂縫未來寬度的預測，并基于預測值與結構標準，完...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機視覺技術領域，公開了一種基于RGB圖像與深度信息的甲狀腺超聲機器人自動掃描方法、裝置、設備及介質(zhì)，包括：獲取圖像信息和深度信息，編碼深度信息后融合識別目標掃描區(qū)域，確定初始掃描點和初始掃描方向，控制掃描探頭進行掃描并采集實時...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于改進YOLOv11的絕緣子自爆檢測方法，包括：獲取絕緣子自爆圖片和視頻數(shù)據(jù)，構建絕緣子自爆圖像數(shù)據(jù)集；對YOLOv11網(wǎng)絡進行改進，得到絕緣子自爆檢測模型；將訓練集輸入絕緣子自爆檢測模型中進行訓練，保存訓練得到的最優(yōu)的絕緣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及多光譜圖像處理方法、處理系統(tǒng)、裝置及存儲介質(zhì)，通過對和光條件下采集的多波段圖像進行預處理，然后提取不同波段處理的圖像下的特征，并對特征進行疊加獲取病變區(qū)域信息，將病變區(qū)域信息進行形態(tài)學處理后進行突出顯示，從而實現(xiàn)準確的目標信息獲取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于深度學習的生物組織圖像分割方法，旨在低對比度、噪聲較多和模糊邊界的生物醫(yī)學圖像中提高組織結構的分割準確率，包括以下步驟：構建一個包含改進卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結構的U型網(wǎng)絡模型，該模型具有增強的特征提取能力和細節(jié)恢復能力；進行生物...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于輕量化YOLO11的風機金屬表面缺陷檢測方法、裝置及介質(zhì)，涉及計算機視覺與工業(yè)檢測技術領域。該方法包括：獲取風機金屬表面缺陷圖像數(shù)據(jù)，并預處理得到訓練數(shù)據(jù)集；以YOLO11n為基礎模型，使用采用四級分層架構與星運算特征融合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于分組增強卷積注意力特征融合的高光去除方法，屬于圖像處理技術領域。該方法基于CycleGAN網(wǎng)絡構建高光去除模型，所述高光去除模型由生成器、判別器和損失函數(shù)優(yōu)化模塊組成。生成器含細節(jié)增強深度下采樣、上采樣和分組增強卷積注意力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)元剪枝的神經(jīng)輻射場隱式水印嵌入與提取方法，屬于神經(jīng)輻射場模型的版權保護技術領域，包括：使用水印訓練數(shù)據(jù)集訓練水印網(wǎng)絡，訓練過程中隨機失活部分神經(jīng)元，得到初始水印網(wǎng)絡；對所述初始水印網(wǎng)絡進行神經(jīng)元剪枝，將所述初始水印網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種異常交易行為檢測方法、裝置及電子設備。具體方式為：獲取預設時長內(nèi)目標賬戶的至少一個業(yè)務交易行為所關聯(lián)的交易行為數(shù)據(jù)；對每個業(yè)務交易行為的交易行為數(shù)據(jù)進行特征提取處理，確定待處理特征向量；通過多個基于自注意力機制的編碼模型對每...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N擔保網(wǎng)絡的風險評估方法、裝置、設備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及大數(shù)據(jù)領域。該方法通過獲取待評估擔保網(wǎng)絡的擔保關系數(shù)據(jù)。根據(jù)擔保關系數(shù)據(jù)中的顯性擔保關系以及擔保主體，確定隱性擔保關系，并根據(jù)隱性擔保關系與顯性擔保關系，生成擔保網(wǎng)絡融合圖。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種授信額度確定方法、裝置、設備、介質(zhì)及產(chǎn)品。該方法包括：獲取待預測產(chǎn)量的目標區(qū)域?qū)男←湀D像；將所述小麥圖像輸入實例分割網(wǎng)絡，得到小麥實例掩膜；從所述小麥實例掩膜中提取表型特征，并基于所述表型特征預測所述目標區(qū)域?qū)男←湲a(chǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N信用等級確定方法、裝置、設備及介質(zhì)，涉及金融科技領域。該方法包括：首先獲取到影響數(shù)據(jù)集，接著基于影響數(shù)據(jù)集以及已訓練至收斂的信用評分模型確定信用等級評分矩陣，進一步地確定至少一個信用等級評分集，在信用等級評分集中包括影響數(shù)據(jù)集...
								
            
							
            
							
						
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