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								      本發(fā)明公開了一種基于無人機(jī)多模態(tài)感知的橋梁病害智能檢測(cè)系統(tǒng)及方法，該方法包括：步驟S 1，初始化橋梁檢測(cè)任務(wù)并構(gòu)建橋梁幾何先驗(yàn)?zāi)Ｐ停筛哔|(zhì)量全局覆蓋路徑；步驟S2，將橋梁幾何先驗(yàn)?zāi)Ｐ团c實(shí)時(shí)構(gòu)建的環(huán)境模型進(jìn)行跨模態(tài)匹配，實(shí)現(xiàn)局部避障路徑優(yōu)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電機(jī)故障智能診斷技術(shù)領(lǐng)域，尤其是指一種基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)熱成像診斷方法、系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：將電機(jī)熱成像圖像輸入自適應(yīng)殘差編碼模塊，分別經(jīng)過主路和支路得到主路編碼特征和支路編碼特征；根據(jù)主路編碼特征計(jì)算支路編碼特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種智能扳手的扭矩控制方法、系統(tǒng)及智能扳手，屬于電力施工領(lǐng)域，所述方法為：分別對(duì)套筒上的二維碼圖像和緊固件的實(shí)物圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，得到第一預(yù)處理結(jié)果和第二預(yù)處理結(jié)果；對(duì)第一預(yù)處理結(jié)果進(jìn)行解析，得到解析結(jié)果以確定第一扭矩值；通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)方法，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過GSConv優(yōu)化Neck特征融合效率，NAMAttention增強(qiáng)Backbone特征判別性，結(jié)合WIoU的定位優(yōu)化，顯著提升了多尺度目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性、檢測(cè)精度和工作效率，適用于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于視覺語(yǔ)言引導(dǎo)的腫瘤與靶區(qū)同步分割方法及系統(tǒng)，包括：構(gòu)建融合醫(yī)學(xué)影像與臨床文本的多模態(tài)數(shù)據(jù)集；采用統(tǒng)一編碼器提取共享視覺特征，雙分支解碼器分別預(yù)測(cè)腫瘤區(qū)(GTV)與臨床靶區(qū)(CTV)，實(shí)現(xiàn)信息共享與任務(wù)差異化建模；引入醫(yī)學(xué)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于三維點(diǎn)云實(shí)現(xiàn)車輛位置快速識(shí)別的方法，包括以下步驟：通過半球型激光雷達(dá)采集三維激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)；對(duì)三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；將三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化；基于空間特征解耦估計(jì)車輛點(diǎn)云位置；預(yù)測(cè)車輛軌跡；計(jì)算得到車輛的精準(zhǔn)位置，通過可視...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種體網(wǎng)格生成方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備，其中，該方法包括：獲取待處理對(duì)象的幾何模型構(gòu)建數(shù)據(jù)；采用幾何模型構(gòu)建數(shù)據(jù)，構(gòu)建NURBS曲面，并對(duì)NURBS曲面進(jìn)行分塊處理，得到子曲面集合中各個(gè)子曲面的曲面表示數(shù)據(jù)，一個(gè)子曲面的曲面...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于單目相機(jī)的三維場(chǎng)景重建方法及裝置，屬于三維重建技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過2D分割模型對(duì)巡檢視頻數(shù)據(jù)中的各數(shù)據(jù)幀進(jìn)行圖像分割，得到2D分割圖，利用深度估計(jì)模型對(duì)巡檢視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行深度特征挖掘，得到二維單通道深度圖，對(duì)得到2D分割圖與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于乳腺M(fèi)RI自動(dòng)分割及血管重建的乳腺假體重建方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及電子裝置，涉及乳腺假體重建技術(shù)的技術(shù)領(lǐng)域。其方法包括：獲取乳腺M(fèi)RI數(shù)據(jù)；通過預(yù)設(shè)的第一模型對(duì)所述乳腺M(fèi)RI數(shù)據(jù)進(jìn)行分割處理，以得到第一數(shù)據(jù)；通過預(yù)設(shè)的第...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實(shí)施例提供一種多模態(tài)數(shù)據(jù)處理方法及裝置，本說明書的技術(shù)構(gòu)思下提供的多模態(tài)數(shù)據(jù)處理方案，在模型架構(gòu)上，可以對(duì)業(yè)務(wù)問題相關(guān)的各模態(tài)數(shù)據(jù)經(jīng)過離散化編碼(tokenizer)，在相應(yīng)各個(gè)模態(tài)上分別得到多個(gè)令牌(token)的嵌入向量，并將大...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于光伏電站智能運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于無人機(jī)攝影的光伏板經(jīng)緯度定位方法及裝置，其方法包括：基于無人機(jī)攝影圖像獲取DOM圖像及DSM圖像，構(gòu)建光伏組串檢測(cè)模型，以檢測(cè)無人機(jī)攝影圖像及DOM圖像中的光伏組串，并對(duì)其位置進(jìn)行描述，構(gòu)建光...
								
            
							
            
							
						
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								      基于RGBD相機(jī)的同色背景管道三維輪廓識(shí)別方法及系統(tǒng)，屬于機(jī)器視覺與三維成像技術(shù)領(lǐng)域。為解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的，在同色背景下管道三維輪廓識(shí)別精度低、輪廓提取不清晰、空間位姿計(jì)算不準(zhǔn)確，以及復(fù)雜光照或遮擋環(huán)境適應(yīng)性差的缺陷，本發(fā)明提供的技術(shù)方案...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于功率譜分布映射的水下圖像增強(qiáng)與自然特性保持方法，利用頻域?空域協(xié)同自然特性維持模型顯著提升水下圖像質(zhì)量和自然屬性。基于自然圖像與水下圖像功率譜分布差異建立退化映射理論，多向功率譜分布映射模塊實(shí)現(xiàn)頻域結(jié)構(gòu)矯正；基于AdAIN的色彩校正...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種PIV圖形反光背景精細(xì)處理方法，屬于船舶水動(dòng)力學(xué)試驗(yàn)技術(shù)領(lǐng)域，適用于在深水拖曳水池低頻PIV系統(tǒng)的原始圖片上對(duì)反光區(qū)域進(jìn)行精細(xì)處理，通過相鄰幀的重合部分可以快速?gòu)?fù)原團(tuán)塊，對(duì)復(fù)原的大型、中型和小型粒子團(tuán)根據(jù)相關(guān)解析規(guī)則實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于智能考核技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于圖形碼識(shí)別的機(jī)車檢查智能化考核方法及系統(tǒng)。該方法包括：考核前根據(jù)考核內(nèi)容在相應(yīng)機(jī)車零部件上設(shè)置能夠展示該機(jī)車零部件故障狀態(tài)的圖片的圖形碼，考核時(shí)，利用考生攜帶的檢查工具對(duì)機(jī)車檢查過程進(jìn)行錄音錄像以...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于學(xué)生成績(jī)變化分析的教學(xué)方案生成方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取目標(biāo)學(xué)生在多個(gè)歷史時(shí)間點(diǎn)的多個(gè)歷史成績(jī)數(shù)據(jù)；根據(jù)所述歷史成績(jī)數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的所述歷史時(shí)間點(diǎn)，構(gòu)建出所述目標(biāo)學(xué)生對(duì)應(yīng)的多條成績(jī)變化曲線；基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)所述多條成績(jī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種車輛競(jìng)價(jià)信息的生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：響應(yīng)于車輛競(jìng)價(jià)的開啟指令，獲取車輛競(jìng)價(jià)過程的出價(jià)特征序列和出價(jià)行為序列；利用預(yù)先訓(xùn)練的價(jià)格預(yù)測(cè)模型，根據(jù)車輛競(jìng)價(jià)過程的出價(jià)特征序列進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到車輛競(jìng)拍的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種車輛租賃渠道評(píng)估方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及信息處理領(lǐng)域，適用于金融科技領(lǐng)域。該方法包括：獲取預(yù)定時(shí)段內(nèi)的至少兩個(gè)車輛租賃記錄信息，車輛租賃記錄信息表征租車用戶通過至少兩個(gè)起租渠道中的任一個(gè)起租渠道從車輛租賃服...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于情感分析的個(gè)性化廣告推薦方法及相關(guān)裝置。該方法包括獲取用戶情感數(shù)據(jù)，用戶情感數(shù)據(jù)包括用戶文本數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)和用戶生理數(shù)據(jù)；對(duì)用戶文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，確定第一情感狀態(tài)；通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型分析用戶行為數(shù)據(jù)，并推斷用戶的情...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種廣告的代碼位排序方法、裝置、介質(zhì)及設(shè)備，所述方法包括：收集用戶在產(chǎn)品內(nèi)的行為數(shù)據(jù)和用戶的基本信息，根據(jù)行為數(shù)據(jù)和基本信息構(gòu)建動(dòng)態(tài)用戶畫像，根據(jù)動(dòng)態(tài)用戶畫像構(gòu)建深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，使用歷史行為數(shù)據(jù)和廣告數(shù)據(jù)對(duì)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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