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								      本發(fā)明公開了一種基于毫米波雷達的人體呼吸微動特征時空聯(lián)合提取方法，屬于生物醫(yī)學工程技術領域，旨在解決現(xiàn)有呼吸體征提取方法難以全面和真實反映人體呼吸微動狀態(tài)的問題。該方法利用毫米波雷達系統(tǒng)獲取人體完整呼吸周期中胸腹腔表面各散射點的雷達4D微動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI算法的心理健康引導數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取待引導用戶的用戶語音數(shù)據(jù)和用戶參數(shù)；根據(jù)所述用戶參數(shù)，確定對應的引導策略預測模型；基于預設的語音情緒分析算法，根據(jù)所述用戶語音數(shù)據(jù)，確定對應的用戶情緒特征和語音文...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種診斷信息驅(qū)動的多模態(tài)病歷相似性檢索系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取電子病歷數(shù)據(jù)；特征提取模塊，用于對電子病歷數(shù)據(jù)進行特征提取；多模態(tài)語義生成模塊，用于生成多模態(tài)語義表示；診斷編碼處理模塊，基于病歷中的診斷編碼構建樹結(jié)構，利...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于介電常數(shù)對水泥漿體長期徐變進行預測的方法，找到了介電常數(shù)實部和水泥漿體長期徐變模量之間的關系，先測量介電常數(shù)實部和徐變模量，擬合構建出對應的函數(shù)關系式，并對構建的函數(shù)式進行驗證，驗證準確性后，將其應用于水泥漿體長期徐變預...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于介電常數(shù)預測水泥漿體彈性模量的方法，先利用早齡期水泥漿體試樣找到介電常數(shù)實部和水泥漿體彈性模量之間的關系，并以此建立函數(shù)式，在驗證了函數(shù)式準確后，依照函數(shù)式對水泥漿體的彈性模量進行預測，可以得到更長齡期的水泥漿體的精確彈...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種存儲器，包括由多個OTP單元組成的存儲陣列。OTP單元包括由NMOS管組成的選擇管以及由PMOS管組成存儲管。選擇管的源極作為OTP單元的位線端。選擇管的漏極連接存儲管的漏極。存儲管的源極作為OTP單元的源線端。選擇管的柵極...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種分柵存儲器陣列結(jié)構的操作方法，該存儲器操作方式基于分柵型SONOS結(jié)構，一個存儲單元由一個選擇管和兩個置于選擇管兩側(cè)的存儲管構成，兩側(cè)存儲管柵極可以共接，作為一個存儲管使用，也可以兩個存儲管分別存儲數(shù)據(jù)，增加存儲密度。寫入數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種軌道車實訓模擬方法和裝置，涉及軌道車技術領域。方法包括：響應于第一用戶針對軌道車的模擬實訓請求，展示模擬實訓請求對應的實訓場景配置界面；響應于第一用戶對實訓場景配置界面的配置操作，配置第一用戶針對軌道車的實訓場景數(shù)據(jù)和實訓功能...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于擴散模型的跌倒風險預警算法,利用無接觸式動作捕捉設備捕捉人體步態(tài)數(shù)據(jù)作為訓練數(shù)據(jù)集，將形成的訓練數(shù)據(jù)集輸入算法模型進行訓練；所述算法模型包括人體步態(tài)預測子算法和跌倒風險判斷預警子算法。本發(fā)明提出基于擴散模型的跌倒風險預警算法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于深度學習的田間麥穗檢測方法，屬于農(nóng)業(yè)信息技術領域，該基于深度學習的田間麥穗檢測方法包括：采集田間麥穗圖像、劃分為訓練集、驗證集和測試集、標注、數(shù)據(jù)預處理與增強、訓練、驗證和測試麥穗目標檢測模型等步驟；麥穗目標檢測模型為基于T...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種用于圖像描述任務的視覺語言建模系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)利用視覺語言模型針對輸入圖像進行描述文本生成，包括：視覺編碼器和文本編碼器分別連接至視覺特征提取模塊和文本特征提取模塊，視覺特征提取和文本特征提取模塊均連接至特征融合模塊，特征融...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種預制構件的立體模型的構建方法以及系統(tǒng)，本發(fā)明涉及模型構建方法的技術領域，基于三維點云數(shù)據(jù)和預制構件的型號確定預制構件的當前形態(tài)；采集多個不同方向的拍攝圖像，基于多個不同方向的拍攝圖像和預制構件的當前形態(tài)構建預制構件的第一立體...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種擺位及尺度自適應的危及器官分割方法，包括以下步驟：步驟一、將待分割的CT影像輸入至采用編碼器?解碼器架構的3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡；步驟二、在所述編碼器的每一階段，通過多尺度卷積模塊和局部通道注意力模塊提取融合各通道的深層次特征信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于稀疏注意力和雙交叉注意力的輸電線路缺陷檢測系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)包括輸電線路缺陷語義生成模型，輸電線路缺陷語義生成模型內(nèi)設置有視覺提取模塊、文本提取模塊、視覺文本融合模塊和語義生成模塊，該方法包括：收集輸電線路圖像并進行預處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種燃煤采購成本評價方法和系統(tǒng)，包括機組發(fā)電量預測模塊、燃用煤種典型數(shù)據(jù)庫模塊、煤種摻配計算模塊、預測分析模塊、煤種摻配評價模塊和采購制定模塊。本發(fā)明通過機組發(fā)電量預測、煤炭市場價格分析，基于煤種摻配智能評價系統(tǒng)配煤摻燒評價數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例涉及車輛開發(fā)和人工智能技術領域，公開了一種開發(fā)需求處理方法、裝置及計算機可讀存儲介質(zhì)，該方法包括：通過協(xié)同平臺獲取內(nèi)部組織機構提出車輛的策劃需求數(shù)據(jù)，以及所述策劃需求數(shù)據(jù)對應的工程可行方案；基于社交平臺上的多媒體數(shù)據(jù)，確定與預設...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)管理技術領域，提供了一種業(yè)務數(shù)據(jù)輔助管理方法及系統(tǒng)。方法包括接收業(yè)務員終端發(fā)送的數(shù)據(jù)請求，數(shù)據(jù)請求中包含待洽談的客戶信息，根據(jù)客戶信息從對應的客戶文件夾中調(diào)取洽談記錄數(shù)據(jù)；根據(jù)洽談記錄數(shù)據(jù)評估得出洽談階段，根據(jù)洽談階段確定得出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于分布式系統(tǒng)架構的鐵路應急物資調(diào)度優(yōu)化方法，包括以下步驟：獲取災情多維信息，進行應急物資需求的預測；得到各受災點應急物資的需求量；使用最短路徑法規(guī)劃出各受災點應急物資的初始調(diào)運路徑；并根據(jù)大數(shù)據(jù)收集的災情演化信息進行更新，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于資源受限網(wǎng)絡下金融大數(shù)據(jù)分布式機器學習優(yōu)化模型構建方法，中心服務器對金融大數(shù)據(jù)劃分為若干數(shù)據(jù)子集，對若干數(shù)據(jù)子集進行預處理以獲取特征向量集合；在中心服務器上構建初始分布式機器學習模型；中心服務器對各個計算節(jié)點的資源狀態(tài)進...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N模型訓練方法、裝置、設備及可讀存儲介質(zhì)，通過對樣本數(shù)據(jù)中的正負樣例進行質(zhì)量打分，并將正負樣例的質(zhì)量得分差異融入損失函數(shù)中，通過結(jié)合正負樣例的分數(shù)差異設計損失函數(shù)，使得模型在訓練過程中能夠更明確地感知正負樣例的質(zhì)量差異，利用顯式...
								
            
							
            
							
						
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