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								      本發(fā)明公開了三維運動數(shù)據(jù)資源庫建設(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)存儲模塊和應(yīng)用服務(wù)模塊。用于獲取各運動人員的相關(guān)數(shù)據(jù)；通過分析生理指標(biāo)初步判斷三維數(shù)據(jù)是否符合存儲需求，并分析技術(shù)指標(biāo)來最終確...
								
            
							
            
							
						
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								      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、計算機設(shè)備及存儲介質(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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及水庫大壩滲漏探測技術(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別方法。本發(fā)明基于天然水化學(xué)信息進行多元混合模型建立分析，進一步結(jié)合同位素組成進行驗證，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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種耦合物理信息約束和多任務(wù)機器學(xué)習(xí)的固體燃料元素含量預(yù)測方法及系統(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)分析各項與元素分析各項的質(zhì)量平衡約束，并結(jié)合梯度正則化多任務(wù)學(xué)習(xí)算...
								
            
							
            
							
						
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								      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)確性和效率的問題；本發(fā)明通過對基因數(shù)據(jù)進行全面預(yù)處理，去除低質(zhì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于核酸檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種引物與探針的設(shè)計方法。本技術(shù)方案前置PTCD預(yù)測并由此篩選出候選擴增子區(qū)，有效避免了二級結(jié)構(gòu)對引物結(jié)合的阻礙，提高擴增效率和靈敏度。同時，引入一系列PTCD與引物探針互作性的參數(shù)閾值，彌補了引物探針設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N聲音類別檢測方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及電子設(shè)備。所述聲音類別檢測方法包括：根據(jù)音頻獲取若干個音頻片段的音頻特征；獲取至少兩種目標(biāo)聲音相對應(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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?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)動晶體管和第一開關(guān)晶體管，驅(qū)動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...
								
            
							
            
							
						
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								      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，通過液晶偏振調(diào)制器生成非對稱偏振態(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)視角方向動態(tài)調(diào)整鏡面反射的偏振相位權(quán)重，對紅色通道和綠色通道進行基于氧化層厚度...
								
            
							
            
							
						
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								      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)測目標(biāo)學(xué)員在解答第一題組中每道試題時的第一行為數(shù)據(jù)；分析第一行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建目標(biāo)學(xué)員的思...
								
            
							
            
							
						
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								      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)險評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)合人工勢場理論，分別構(gòu)建引力風(fēng)險勢場函數(shù)、斥力風(fēng)險勢場函數(shù)以及道路邊界斥力勢場函數(shù)，將引力風(fēng)險勢...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多模態(tài)生物特征自適應(yīng)識別方法、系統(tǒng)、智能門鎖及存儲介質(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)先存儲的多模態(tài)生物特征庫進行置信度查詢，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)對初始置信度分值進行調(diào)...
								
            
							
            
							
						
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								      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識別及遠程翻譯手環(huán)。包括手環(huán)本體、手勢識別模塊、中央處理模塊、翻譯模塊、通信模塊、報警模塊、顯示模塊以及電源模塊，所述手勢識別模塊包括多個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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例的方法中提出了一種子宮內(nèi)膜癌細胞檢測方法及系統(tǒng)，先將圖像大塊與病理報告文本配對，利用多正樣本對比學(xué)習(xí)獲得統(tǒng)一語義特征；隨后進行語義熵驅(qū)動的動態(tài)遮蔽?隨機洗牌自監(jiān)督訓(xùn)練視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；然后定位細胞核后，以細胞為節(jié)點、鄰近關(guān)系為邊構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例涉及一種車道拓撲信息生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，上述方法包括：獲取車輛上的相機拍攝的圖像；利用預(yù)先訓(xùn)練的圖像特征提取模型，對圖像進行特征提取，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)練的車道拓撲識別模型，對圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度估計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)則對所述原始母豬監(jiān)控視頻進行預(yù)處理得到若干短視頻片段；對若干所述短視頻片段進行抽幀得到短視頻代表幀，基于深度估計算法對所述短視...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及垃圾分類監(jiān)測分析領(lǐng)域，具體公開基于視頻邊緣計算的垃圾分類智能收運監(jiān)測方法，通過多種傳感器及超聲波檢測技術(shù)，實現(xiàn)垃圾分類收運全流程的智能化監(jiān)測與調(diào)控。具體包括：根據(jù)環(huán)境亮度自啟動補光裝置，確保圖像采集質(zhì)量；通過顏色、RFID標(biāo)簽識別...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢隽艘环N目標(biāo)識別模型部署方法及實時目標(biāo)跟蹤方法。屬于目標(biāo)識別與跟蹤領(lǐng)域，該部署方法包括將訓(xùn)練好的檢測模型用Yolov5模型轉(zhuǎn)換腳本轉(zhuǎn)換為ONNX模型；使用ONNX?simplifier工具簡化ONNX模型得到簡化后的ONNX模型；使...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于行為識別、追蹤、分析的街道品質(zhì)評價方法，包括：將高空拍攝的街道視頻利用計算機視覺技術(shù)中目標(biāo)識別和目標(biāo)跟蹤技術(shù)提取各類人群的行為軌跡，并進行三維坐標(biāo)轉(zhuǎn)換到現(xiàn)實距離中，實現(xiàn)對高空視頻的亞米級動態(tài)行為測度；通過對于整體視頻的分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于SAR影像與光學(xué)影像協(xié)同的高精度控制點精準(zhǔn)提取方法，(1)在SAR影像上識別選取點狀地物類型特征，使用特征點識別網(wǎng)絡(luò)精確定位特征中心像元，作為初選控制點；(2)構(gòu)建立體SAR影像交會并求解初選控制點的像元坐標(biāo)；(3)通過...
								
            
							
            
							
						
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