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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療器械技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及肛瘺內(nèi)口定位導(dǎo)航系統(tǒng)及其方法，本發(fā)明集多模態(tài)數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、圖像識(shí)別、三維重建、動(dòng)態(tài)追蹤、手術(shù)路徑規(guī)劃及增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)顯示于一體，系統(tǒng)首先采集腔內(nèi)超聲和亞甲藍(lán)染色光學(xué)圖像數(shù)據(jù)，經(jīng)預(yù)處理后，利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)識(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種孤獨(dú)癥兒童眼動(dòng)追蹤裝置與方法，方法包括：?jiǎn)?dòng)激光器，產(chǎn)生矢量光場(chǎng)自混合干涉信號(hào)；利用第一光電探測(cè)器和第二光電探測(cè)器分別采集眼球表面每個(gè)像元正交的兩個(gè)矢量光場(chǎng)自混合干涉信號(hào)；根據(jù)第一光電探測(cè)器采集的矢量光場(chǎng)自混合干涉信號(hào)，得到整...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的心理與認(rèn)知負(fù)荷的評(píng)估方法，包括如下：步驟1：采集被試者的眼動(dòng)數(shù)據(jù)，從眼動(dòng)數(shù)據(jù)中提取眼動(dòng)特征向量；步驟2：捕捉被試者的面部表情圖像，通過(guò)圖像識(shí)別從面部表情圖像中獲得面部皮膚紋理特征，從面部皮膚紋理特征中提取面...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療監(jiān)測(cè)設(shè)備領(lǐng)域，特別是涉及面向心衰患者的可穿戴式胸腔陽(yáng)抗動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)及其方法，包含胸腔阻抗信號(hào)檢測(cè)、信號(hào)處理、模數(shù)轉(zhuǎn)換、處理器、無(wú)線通信模塊，以及移動(dòng)客戶端和云平臺(tái)，胸腔阻抗信號(hào)經(jīng)放大、降噪和過(guò)濾后轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，處理器提取呼吸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于可穿戴設(shè)備的監(jiān)測(cè)預(yù)警方法及可穿戴設(shè)備，涉及健康監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，其包括采集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)及基礎(chǔ)信息；基于基礎(chǔ)信息生成健康基準(zhǔn)模型；基于健康基準(zhǔn)模型生成健康基準(zhǔn)區(qū)間及健康基準(zhǔn)趨勢(shì)范圍，基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)生成健康實(shí)時(shí)參考值及健康實(shí)時(shí)趨勢(shì)；判斷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種醫(yī)用口腔檢測(cè)裝置，包括探頭、手柄、傳感器模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、信號(hào)處理模塊、健康狀態(tài)判斷模塊、用戶交互模塊、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與傳輸模塊、電源模塊，所述探頭內(nèi)置有所述傳感器模塊用于檢測(cè)濕度，所述探頭的表面包覆有PTFE微孔膜供水蒸氣滲透...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種應(yīng)用于放療室系統(tǒng)的光學(xué)體表監(jiān)測(cè)方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及光學(xué)體表監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：利用棋盤格標(biāo)定算法，確定擺位外參和治療外參；根據(jù)擺位參考體表、多視角下用戶的體表擺位實(shí)時(shí)點(diǎn)云和擺位相機(jī)組中每個(gè)相機(jī)的擺位外參，對(duì)用戶進(jìn)行擺...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種乳潤(rùn)核桃醬油生物轉(zhuǎn)化及風(fēng)味定向富集方法，屬于醬油生產(chǎn)技術(shù)領(lǐng)域。具體步驟為：用牛奶充分浸潤(rùn)核桃粕，加入小麥后滅菌，繼續(xù)加入乳酸菌和米曲霉后進(jìn)行制曲，得到曲料，在曲料中加入鹽水進(jìn)行發(fā)酵，得到醬醅，對(duì)醬醅進(jìn)行壓榨過(guò)濾得到醬油成品。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種凍干咖啡粉及其制備方法，屬于食品加工技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)分步萃取?凍干?重構(gòu)工藝，實(shí)現(xiàn)凍干咖啡粉的風(fēng)味接近現(xiàn)磨咖啡，且保質(zhì)期顯著優(yōu)于傳統(tǒng)速溶產(chǎn)品。突破了凍干咖啡粉無(wú)法保留大量油脂的固有缺點(diǎn)，有望成為高端凍干咖啡細(xì)分市場(chǎng)的技術(shù)標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及人工智能的技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于人工智能的養(yǎng)老慢病管理方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。本申請(qǐng)首先獲取患者的歷史醫(yī)療數(shù)據(jù)，利用預(yù)訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取特征，并通過(guò)老年疾病知識(shí)圖譜進(jìn)行特征分析；然后基于這些健康特征數(shù)據(jù)，采用時(shí)序預(yù)測(cè)模型評(píng)估慢...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)模型的腫瘤占位腦功能分區(qū)神經(jīng)影響圖像分割方法，具體涉及人工智能與醫(yī)療交叉技術(shù)領(lǐng)域，包括以下協(xié)同運(yùn)作的步驟：多模態(tài)數(shù)據(jù)融合采集、腫瘤邊緣特征增強(qiáng)、解剖?功能特征協(xié)同建模、占位形變補(bǔ)償、對(duì)抗邊界優(yōu)化、動(dòng)態(tài)損失調(diào)控、級(jí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于圖像特征的印刷品質(zhì)量視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)，涉及印刷品質(zhì)量視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括圖像分區(qū)模塊、灰度標(biāo)準(zhǔn)化與離散化模塊、灰度共生矩陣構(gòu)建模塊、共生矩陣歸一化模塊、紋理特征提取模塊、紋理密集度分析模塊、特征點(diǎn)密度調(diào)控模塊、特征點(diǎn)提取與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種自適應(yīng)端齒結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)方法，屬于機(jī)械傳動(dòng)領(lǐng)域。設(shè)計(jì)方法包括：確定工作要求，如負(fù)載、轉(zhuǎn)速和傳動(dòng)比，根據(jù)要求選擇合適的齒形參數(shù)，通過(guò)力學(xué)分析和有限元模擬，優(yōu)化彈性連接件的參數(shù)；制造并裝配端齒結(jié)構(gòu)，進(jìn)行性能測(cè)試和優(yōu)化。本發(fā)明的自適應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及大數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了用于AI云計(jì)算訓(xùn)練的大數(shù)據(jù)清洗方法，包括：提取多模態(tài)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一特征向量，并同步分析數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)及資源狀態(tài)信息；根據(jù)所述特征向量、數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)及資源狀態(tài)信息，動(dòng)態(tài)生成數(shù)據(jù)清洗策略；依據(jù)所述數(shù)據(jù)清洗策略，執(zhí)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于動(dòng)態(tài)畫像匹配的科技成果轉(zhuǎn)化智能推薦系統(tǒng)，包括：動(dòng)態(tài)特征提取模塊，用于利用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)科技成果和市場(chǎng)需求進(jìn)行深層次特征提取，并結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征融合；實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理模塊，用于通過(guò)流式處理技術(shù)實(shí)時(shí)捕...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種掩碼保護(hù)的CBAM_TransUNet地震數(shù)據(jù)重構(gòu)方法及系統(tǒng)，屬于地球物理勘探技術(shù)領(lǐng)域，解決現(xiàn)有技術(shù)全局與局部特征融合不足，導(dǎo)致細(xì)節(jié)丟失，從而造成地震數(shù)據(jù)重構(gòu)精度低的問(wèn)題。本發(fā)明構(gòu)建CBAM_TransUnet網(wǎng)絡(luò)模型；獲取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種TA4?xB合金及其制備方法，合金中B含量為0.01～0.5wt％，其余為Ti和其他雜質(zhì)。制備方法：將海綿鈦和用純鈦箔包裹的TiB2分為3等份，采用真空非自耗電弧熔煉爐分3次進(jìn)行熔煉得到3塊紐扣錠，再將3...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種具有強(qiáng)界面結(jié)合的MXene增強(qiáng)Cu基復(fù)合材料的制備方法，屬于復(fù)合材料制備技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明采用MAX相材料，將少層MXene與銅鹽混合，形成Cu或Cu2O單一或混合納米顆粒均勻沉積的MXene；然后與銅粉或...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種新能源汽車電池保護(hù)方法及其結(jié)構(gòu)，涉及新能源汽車電池技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)碳纖維基材層、納米緩沖層和邊緣強(qiáng)化結(jié)構(gòu)的協(xié)同設(shè)計(jì)與創(chuàng)新工藝，系統(tǒng)性解決傳統(tǒng)金屬護(hù)板存在的重量過(guò)大、緩沖性能不足、耐腐蝕性差、異響嚴(yán)重等技術(shù)瓶頸，同時(shí)突破現(xiàn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及復(fù)合材料開(kāi)孔連續(xù)碳纖維3D打印路徑規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域，且公開(kāi)了基于CCF單向帶增強(qiáng)PEEK復(fù)合材料帶孔板的3D打印方法，包括引入?yún)?shù)化設(shè)計(jì)理念，通過(guò)建立數(shù)學(xué)模型精準(zhǔn)描述孔的幾何特征與分布情況，生成應(yīng)對(duì)不同孔需求的高度個(gè)性化的分流式孔打印...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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