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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療人工智能技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于時空注意力和多模態(tài)數(shù)據(jù)引導(dǎo)融合的肺結(jié)節(jié)惡性風險動態(tài)預(yù)測方法及系統(tǒng)，基于臨床數(shù)據(jù)得到臨床特征，基于肺部CT影像得到肺部CT切片影像，利用開源醫(yī)療大模型提取影像中通用醫(yī)學視覺特征，通過視覺Tran...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于知識引導(dǎo)與多模態(tài)融合的中醫(yī)輔助決策系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：多模態(tài)數(shù)據(jù)采集終端，采集輔助決策所需包括圖像數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)的多模態(tài)數(shù)據(jù)；智能處理服務(wù)器，對多模態(tài)采集終端所采集到的多模態(tài)數(shù)據(jù)進行提取、處理、分析；可視化交互平臺，用于醫(yī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種屏幕的亮度均勻性檢測方法和系統(tǒng)，涉及數(shù)字計算技術(shù)領(lǐng)域，該技術(shù)方案通過自動化、精確化和多場景適應(yīng)性提升，解決了檢測效率低下、故障定位不準及環(huán)境適應(yīng)性測試不足的問題；通過在線分析模塊結(jié)合深度學習技術(shù)提取觸控響應(yīng)維度得分Scx和環(huán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種交叉口交通信號控制方法及裝置。所述方法包括：對目標交叉口上游流向的車輛進行編隊化；交叉口以下游路段初始位置為界分為交叉口的上游流向和下游流向；計算目標交叉口中各車輛編隊在上游流向和下游流向的時間過飽和指數(shù)、空間過飽和指數(shù)；根...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了提供了一種公路非連續(xù)狀態(tài)預(yù)警方法，該方法通過在公路上間隔設(shè)置多個路面數(shù)據(jù)采集裝置采集對應(yīng)路面的路面狀態(tài)數(shù)據(jù)，并發(fā)送給數(shù)據(jù)處理設(shè)備進行處理獲得第一處理結(jié)果，由于數(shù)據(jù)處理設(shè)備置于前端，能夠?qū)崟r處理路面狀態(tài)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對異常數(shù)據(jù)的快速反...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于氣體監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，公開基于物聯(lián)網(wǎng)的有限空間氣體監(jiān)測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：獲取預(yù)先構(gòu)建的氣體傳感節(jié)點網(wǎng)絡(luò)通過最優(yōu)傳輸路徑傳輸?shù)臍怏w傳感數(shù)據(jù)；利用長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和隨機森林算法對氣體傳感數(shù)據(jù)進行氣體濃度預(yù)測，將預(yù)測結(jié)果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種燃氣泄漏預(yù)警方法、系統(tǒng)和存儲介質(zhì)，該方法包括：環(huán)境數(shù)據(jù)采集設(shè)備實時采集環(huán)境數(shù)據(jù)，并將環(huán)境數(shù)據(jù)發(fā)送至智能終端設(shè)備；智能終端設(shè)備基于AI模型，根據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)和獲取的現(xiàn)場數(shù)據(jù)生成燃氣濃度分布圖，并將燃氣濃度分布圖發(fā)送至可視化預(yù)警設(shè)備...
								
            
							
            
							
						
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								      一種無卡手掌銀行取款機，涉及銀行取款設(shè)備領(lǐng)域，包括：取款裝置和驗證裝置，所述取款裝置包括機箱，機箱呈長方體，長方體機箱一面設(shè)有顯示屏，顯示屏內(nèi)嵌于機箱內(nèi)，顯示屏底部設(shè)有取鈔口，機箱底部設(shè)有操作臺，操作臺頂面為斜面，操作臺頂面設(shè)有按鈕，按鈕包...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N排球扣球訓(xùn)練檢測方法及系統(tǒng)，通過從目標運動員的扣球動作視頻中提取動作圖像幀序列；基于目標運動員進行排球訓(xùn)練的靜態(tài)背景邊緣和動作圖像幀序列中各個動作圖像幀內(nèi)的可視邊緣構(gòu)建目標運動員進行排球扣球訓(xùn)練時動作輪廓的識別約束；依據(jù)識別...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于圖像識別的工地管理方法及系統(tǒng)，涉及工地管理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括根據(jù)人群圖像獲取人員密度，根據(jù)人員密度的圖像密度大小進行區(qū)域劃分以獲得一級區(qū)域、二級區(qū)域及三級區(qū)域并篩選識別結(jié)果以得到不可全域識別標識特征的人群圖像，并獲取不可全...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種目標檢測方法及裝置。其中，該方法包括：采用無人機采集目標區(qū)域的圖像；采用部署在無人機內(nèi)的目標檢測模型對目標區(qū)域的圖像進行識別，其中，目標檢測模型的骨干網(wǎng)絡(luò)中每個卷積層后部署有一個注意力模塊，目標檢測模型中特征提取層包含多個卷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種輸電線路缺陷識別方法及系統(tǒng)，該方法包括：當?shù)竭_預(yù)設(shè)時間時，實時接收用戶輸入的目標輸電線路，并基于預(yù)設(shè)規(guī)則通過預(yù)設(shè)無人機實時采集與目標輸電線路對應(yīng)的檢測視頻；對檢測視頻進行實時解析處理，以實時提取出與目標輸電線路對應(yīng)的特征區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例涉及一種特征融合空間遙感數(shù)據(jù)目標智能檢測方法、裝置及設(shè)備。該方法包括：基于預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過自下而上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前向推理過程逐層對輸入圖像進行下采樣，提取不同尺度的特征信息；將下采樣獲取的所述特征信息進行傳遞和融合，采用上采樣的方式...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種自監(jiān)督學習中的無監(jiān)督密集性能估計與模型選擇方法，方法包括：在用于圖像的密集預(yù)測任務(wù)的模型的多輪迭代訓(xùn)練過程中，設(shè)置多個檢查點，并保存各個檢查點下的模型參數(shù)，得到多個模型；利用預(yù)設(shè)的密集性能評估方式，在未利用圖像的標注標簽的情況...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種醫(yī)學影像分割模型的訓(xùn)練方法、裝置及電子設(shè)備，其中，該方法包括：利用第一數(shù)據(jù)集對第一影像分割模型進行預(yù)訓(xùn)練，得到預(yù)訓(xùn)練后的第一影像分割模型，第一數(shù)據(jù)集中各訓(xùn)練樣本為標注有目標區(qū)域的位置信息和形態(tài)特征信息的醫(yī)學影像；將由未經(jīng)標注的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于跨模態(tài)特征聚合的跨域點云表示學習方法及系統(tǒng)，其中，方法包括：采用預(yù)設(shè)的雙流多模態(tài)編碼器對訓(xùn)練域的點云進行特征提取，確定幾何特征和語義提示；采用預(yù)設(shè)的語義燃料提示器對幾何特征和語義提示進行跨模態(tài)特征聚合，生成3D特征；采用預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了融合頻域感知與狀態(tài)空間建模的大幅面影像分割方法和系統(tǒng)。所述方法包括編碼器、狀態(tài)空間建模模塊和頻域感知特征融合模塊三個核心部分，其中編碼器采用基于ResNet結(jié)構(gòu)的特征提取網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)對輸入圖像的多尺度特征提取，確保深層語義信息的有...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種圖像處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括：獲取待處理圖像中人臉區(qū)域?qū)?yīng)的面部特征點信息；基于面部特征點信息對待處理圖像進行裁剪，獲得待處理人臉圖像；對待處理人臉圖像進行卡通化處理，獲得卡通化人臉圖像；基于卡通化人臉圖像和待處...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及醫(yī)療設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，公開一種用于醫(yī)療設(shè)備的影像處理方法及裝置、醫(yī)療設(shè)備，方法包括：根據(jù)獲取的數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集；其中，數(shù)據(jù)集包括當前呼吸相位的DSA蒙片、參考呼吸相位的DSA蒙片和參考呼吸相位的血管分割圖，形變場估計模塊的輸出包括當前呼...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于材料技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種融合可見光與紅外的SLM缺陷監(jiān)測模型構(gòu)建方法，包括以下步驟：S1. 獲取SLM零件在打印時每一層對應(yīng)的第一可見光圖像和第一紅外圖像；S2. 在第一可見光圖像中提取出第一特征點，在第一紅外圖像中提取出第二...
								
            
							
            
							
						
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