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								      本發(fā)明涉及針織機(jī)械控制領(lǐng)域，它涉及一種電腦橫機(jī)花型自動(dòng)識(shí)別與選針控制方法，接收用戶輸入的數(shù)據(jù)，分別提取視覺(jué)特征向量、文本的語(yǔ)義特征向量和手勢(shì)軌跡的運(yùn)動(dòng)特征向量，利用跨模態(tài)Transformer架構(gòu)處理提取的特征向量，構(gòu)建針織結(jié)構(gòu)圖G，采用G...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于密集圖注意神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像分類方法、裝置及設(shè)備，涉及高光譜圖像分類技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：將高光譜圖像輸入密集圖注意神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取，得到拓?fù)潢P(guān)系注意特征、光譜注意特征以及空間注意特征；連接光譜注意特征與空間注意特...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于對(duì)抗防御的高光譜圖像分類方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及光譜圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：對(duì)高光譜對(duì)抗圖像進(jìn)行密集內(nèi)卷積處理，提取出對(duì)應(yīng)的嵌入特征；在嵌入特征中提取出光譜特征與空間特征；將光譜特征與空間特征進(jìn)行融合，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種甲狀腺結(jié)節(jié)圖像分類方法，包括獲取現(xiàn)有的甲狀腺部分的圖像并預(yù)處理以構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；基于卷積模塊、注意力機(jī)制和全連接層構(gòu)建甲狀腺結(jié)節(jié)圖像分類初始模型并訓(xùn)練得到甲狀腺結(jié)節(jié)圖像分類模型；采用得到的甲狀腺結(jié)節(jié)圖像分類模型進(jìn)行實(shí)際的甲狀...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及接線端子成型加工技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種接線端子成型加工控制方法及系統(tǒng)，該方法包括以下步驟：利用至少兩個(gè)圖像采集組件采集接線端子原始圖像信息；對(duì)所有接線端子原始圖像信息進(jìn)行預(yù)處理，然后根據(jù)所有接線端子原始圖像信息分析獲取端子位姿信...
								
            
							
            
							
						
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								      基于動(dòng)態(tài)域適應(yīng)的礦井生成圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法與系統(tǒng)，方法包括面向不同已知生成域構(gòu)建自適應(yīng)提示，基于域差異的動(dòng)態(tài)可遷移性計(jì)算權(quán)重，基于領(lǐng)域提示進(jìn)行質(zhì)量分?jǐn)?shù)跨域遷移預(yù)測(cè)，融合動(dòng)態(tài)可遷移性權(quán)重參數(shù)與跨域泛化預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)，依據(jù)域和模型雙態(tài)可遷移性，實(shí)現(xiàn)對(duì)未...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種端到端高光譜圖像聯(lián)合去噪與分類方法，包括建立基于多尺度3?D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的去噪模塊：對(duì)提取的特征進(jìn)行融合；建立基于多尺度可變形注意力Transformer的高光譜圖像分類模型；基于復(fù)合損失函數(shù)和分階段...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種自適應(yīng)腫瘤分割方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)自適應(yīng)Mamba模塊的多尺度卷積層從多個(gè)尺度中提取局部特征，雙粒度Mamba層從不同視角捕捉全局特征，全局特征即雙粒度特征再通過(guò)自適應(yīng)特征融合層進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于層級(jí)多模態(tài)特征融合的遙感圖像分割方法及系統(tǒng)，涉及遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，其中方法包括：獲取待分割目標(biāo)的高光譜影像和合成孔徑雷達(dá)影像；基于高光譜影像輸入至HSI特征提取網(wǎng)絡(luò)，得到第一聚合特征；基于合成孔徑雷達(dá)影像輸入至SAR...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于超像素對(duì)比學(xué)習(xí)策略的醫(yī)學(xué)圖像分割方法，屬于自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練方法領(lǐng)域。本發(fā)明利用超像素分割圖作為偽標(biāo)簽指導(dǎo)圖像內(nèi)局部對(duì)比樣本對(duì)的生成，通過(guò)平均超像素特征圖生成和連接組件標(biāo)簽生成，獲得監(jiān)督圖像級(jí)對(duì)比損失函數(shù)，從而避免現(xiàn)有技術(shù)需要大...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于弱小目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)視覺(jué)圖像中弱小目標(biāo)的方法及系統(tǒng)，所述方法包括：獲取需要進(jìn)行弱小目標(biāo)檢測(cè)的圖像數(shù)據(jù)，并計(jì)算出灰度區(qū)間，利用預(yù)設(shè)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)所述圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行多層卷積操作，其中所述多層卷積操作至...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于UWB定位技術(shù)的密閉空間快速建模方法，屬于煤礦井下定位通信領(lǐng)域。針對(duì)傳統(tǒng)激光掃描建模存在基準(zhǔn)點(diǎn)累計(jì)誤差大、需密集部署基準(zhǔn)點(diǎn)及數(shù)據(jù)傳輸滯后問(wèn)題，提出：部署UWB定位通信融合基站構(gòu)建定位網(wǎng)絡(luò)；激光掃描儀實(shí)時(shí)獲取三維基準(zhǔn)位置并動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種銑刀重建及多維度磨損評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng)，使用非下采樣剪切變換對(duì)源圖像進(jìn)行分解，獲取低頻子帶和高頻子帶，通過(guò)計(jì)算低頻子帶的加權(quán)融合值保留圖像輪廓信息，通過(guò)層優(yōu)化方法優(yōu)化高頻子帶；將優(yōu)化后的高頻子帶輸入增強(qiáng)的基于補(bǔ)丁的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于GAN優(yōu)化的高質(zhì)量音畫(huà)同步說(shuō)話人生成方法，屬于說(shuō)話人生成領(lǐng)域，包括以下步驟：S1、分別從音頻文件和視頻文件中提取音頻特征和圖像特征，并進(jìn)行預(yù)處理；S2、基于StyleGAN2構(gòu)架建立圖像生成模型，并訓(xùn)練；S3、將提取的音頻特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多張照片的三維模型合成方法，包括S1、將照片生成的三維模型分別導(dǎo)出為三維模型A和三維模型B；S2、將三維模型A上的特征點(diǎn)與三維模型B上的對(duì)應(yīng)特征點(diǎn)一一映射并進(jìn)行銜接；S3、切割并刪除三維模型A和三維模型B的重合部分，導(dǎo)出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于數(shù)字機(jī)房三維可視化管理系統(tǒng)和方法，所述方法通過(guò)輕量化快速建模，結(jié)合三維融合實(shí)景視頻技術(shù)，利用同名特征點(diǎn)將實(shí)時(shí)視頻與三維模型進(jìn)行最佳貼合，將視頻中的紋理特征作為顯示元素，達(dá)到在三維空間的數(shù)字化分析效果及在實(shí)景場(chǎng)景下直觀展示...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及智能電網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種低壓配電網(wǎng)透明融合感知可視化場(chǎng)景構(gòu)建方法及系統(tǒng)，包括利用電力線載波通信、智能電表和配電終端同步采集電壓、電流及設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)，建立時(shí)標(biāo)對(duì)齊的環(huán)形隊(duì)列；基于三相屬性構(gòu)建樹(shù)狀拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)并生成連接矩陣，通過(guò)電氣距...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及畫(huà)面渲染技術(shù)領(lǐng)域，并具體提供了一種游戲畫(huà)面渲染方法及系統(tǒng)。本發(fā)明的游戲畫(huà)面渲染方法包括在檢測(cè)到完成針對(duì)任一用戶的當(dāng)前游戲畫(huà)面渲染的情況下，確定當(dāng)前渲染圖像的視角信息以及當(dāng)前渲染圖像的分辨率；提取當(dāng)前渲染圖像中的動(dòng)態(tài)元素圖像以及背景...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及的是一種復(fù)雜天然裂縫網(wǎng)絡(luò)裂縫組定量劃分方法，它包括：采集露頭或巖心或薄片的天然裂縫信息，繪制裂縫跡線圖，并記錄每一條裂縫信息；利用裂縫成因類型，將裂縫網(wǎng)絡(luò)初步劃分為構(gòu)造裂縫和非構(gòu)造裂縫；根據(jù)裂縫充填性進(jìn)行裂縫組的劃分，將構(gòu)造裂縫和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種智能非笛卡爾磁共振快速成像方法，涉及磁共振非笛卡爾采樣圖像的重建技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明，通過(guò)設(shè)計(jì)偽影抑制模塊、靈敏度學(xué)習(xí)模塊、數(shù)據(jù)一致性模塊和圖像重建模塊，允許網(wǎng)絡(luò)交替更新學(xué)習(xí)靈敏度圖高頻信息分量和重建圖像，提高靈敏度估計(jì)準(zhǔn)確性，...
								
            
							
            
							
						
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