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								      本發(fā)明涉及慢性病信息管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種慢性病信息管理方法，包括以下步驟：S1、通過多源數(shù)據(jù)采集模塊獲取患者的生理指標(biāo)數(shù)據(jù)、用藥記錄數(shù)據(jù)及行為習(xí)慣數(shù)據(jù)；S2、利用數(shù)據(jù)分析模塊對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，生成多維健康評(píng)估參數(shù)；S3、通過風(fēng)險(xiǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明為一種基于兩階段特征選擇的發(fā)熱待查病因分類方法，涉及計(jì)算機(jī)處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括如下步驟：S01、獲取發(fā)熱待查患者的臨床數(shù)據(jù)集，并對(duì)所述數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，以得到標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集合，其中：所述臨床數(shù)據(jù)集臨床癥狀、流行病學(xué)史、既往病史、體征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種嵌入式復(fù)合材料疲勞樣件的設(shè)計(jì)及制作方法，屬于復(fù)合材料制造領(lǐng)域，包括復(fù)合材料的設(shè)計(jì)與優(yōu)化：運(yùn)用計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)軟件構(gòu)建嵌入式復(fù)合材料的三維模型，并利用有限元分析技術(shù)模擬樣件在不同疲勞載荷和力學(xué)環(huán)境下的應(yīng)力分布、變形情況，依據(jù)模擬...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種DRAM的測(cè)試方法，該方法包括：獲取構(gòu)成待檢測(cè)DRAM的內(nèi)存芯片的位寬參數(shù)；基于位寬參數(shù)，在預(yù)設(shè)的第一測(cè)試數(shù)據(jù)中匹配出不同測(cè)試輪次所對(duì)應(yīng)的多個(gè)第二測(cè)試數(shù)據(jù)，不同第一測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)不同的位寬參數(shù)，每個(gè)第二測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)一個(gè)測(cè)試輪次；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種機(jī)器設(shè)備異常聲檢測(cè)方法、介質(zhì)、設(shè)備、產(chǎn)品，涉及異常聲檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：對(duì)機(jī)器設(shè)備運(yùn)行時(shí)的原始音頻進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理，并劃分為源域樣本和目標(biāo)域樣本；將增強(qiáng)后的音頻的波形特征分別轉(zhuǎn)化為FFT頻譜圖特征、幅度譜圖特征以及對(duì)數(shù)梅爾...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于Mini LED陣列的顯示屏故障檢測(cè)與修復(fù)方法，實(shí)時(shí)故障檢測(cè)：利用高分辨率多光譜傳感器和深度學(xué)習(xí)算法對(duì)Mini LED陣列顯示屏的每個(gè)像素進(jìn)行光學(xué)檢測(cè)，實(shí)時(shí)獲取顯示屏的亮度、色溫、色差及光譜信息，對(duì)顯示屏進(jìn)行全面的故障監(jiān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供腸道營(yíng)養(yǎng)護(hù)理教學(xué)系統(tǒng)的人機(jī)交互虛實(shí)仿真方法及系統(tǒng)，涉及虛擬交互教學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過集成力反饋手套、生物電傳感器與壓力檢測(cè)器，實(shí)現(xiàn)插管角度偏差、最大施力壓力值及步驟間隔時(shí)間在內(nèi)的多模態(tài)交互數(shù)據(jù)采集，提升操作反饋維度與沉浸感；系統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能教育技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于數(shù)字人多模態(tài)交互的法語沉浸式學(xué)習(xí)系統(tǒng)，系統(tǒng)包括交互驅(qū)動(dòng)模塊、場(chǎng)景關(guān)卡模塊、積分獎(jiǎng)勵(lì)模塊和合作挑戰(zhàn)模塊，本方案中，通過多維度數(shù)據(jù)的收集與分析，為用戶提供高度個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑，在路徑優(yōu)化單元中，通過構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及施工安全管理的技術(shù)領(lǐng)域。具體涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的施工人員安全帽佩戴檢測(cè)方法及系統(tǒng)，其方法包括利用YOLOv8目標(biāo)檢測(cè)模型對(duì)施工區(qū)域的實(shí)時(shí)監(jiān)控視頻信息進(jìn)行安全帽目標(biāo)檢測(cè)，得到安全帽檢測(cè)結(jié)果，采用語義分割算法和頭部關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)對(duì)施...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于多級(jí)分割注意力的目標(biāo)計(jì)數(shù)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明包括步驟：通過VGG16主干網(wǎng)絡(luò)提取輸入圖像的多級(jí)特征；通過輔助多級(jí)分割網(wǎng)絡(luò)AMSN生成對(duì)應(yīng)多級(jí)特征的多級(jí)分割注意力圖，并使用分割損失進(jìn)行訓(xùn)練；通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及機(jī)器視覺領(lǐng)域，具體是一種基于機(jī)器視覺的留置針毛發(fā)的高精度定位檢測(cè)系統(tǒng)，通過對(duì)留置針圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理圖像；將預(yù)處理圖像進(jìn)行分割，得到多個(gè)圖塊；并對(duì)多個(gè)圖塊進(jìn)行歸一化處理，得到多個(gè)歸一化圖塊；基于預(yù)先構(gòu)建的毛發(fā)檢測(cè)模型對(duì)多個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種車道線的標(biāo)注方法和標(biāo)注裝置，所述方法包括：獲取車輛周圍的圖像信息和點(diǎn)云數(shù)據(jù)；獲取車輛的位姿信息，并確定與位姿信息對(duì)應(yīng)的初始區(qū)域地圖；基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)校正初始區(qū)域地圖的高程信息，得到最終區(qū)域地圖，并根據(jù)圖像信息、位姿信息和最終...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于量子計(jì)算增強(qiáng)的SVM算法自動(dòng)駕駛道路檢測(cè)系統(tǒng)，涉及量子計(jì)算、多傳感器融合、人工智能技術(shù)結(jié)合應(yīng)用的自動(dòng)駕駛道路檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。通過結(jié)合量子計(jì)算和SVM算法，增強(qiáng)系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜路況和光照變化的適應(yīng)性，提高道路檢測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及遙感技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及湖庫(kù)周邊河道內(nèi)水華識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括：獲取預(yù)設(shè)區(qū)域歷史時(shí)刻的哨兵二號(hào)遙感影像數(shù)據(jù)，進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正和超分辨率重建；提取水華樣本和非水華樣本；對(duì)樣本進(jìn)行特征轉(zhuǎn)換，得到樣本特征數(shù)據(jù)集；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于多模態(tài)影像融合的遠(yuǎn)程護(hù)理監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，其中，所述方法包括：獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)并對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行多模態(tài)特征融合處理，生成跨模態(tài)語義信息，多模態(tài)數(shù)據(jù)包括可見光圖像、紅外熱成像和點(diǎn)云中至少兩項(xiàng)；基于查詢意圖對(duì)跨模態(tài)語義信息進(jìn)行動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于多模態(tài)大模型的安監(jiān)場(chǎng)景圖像處理與分析方法，包括：獲取安監(jiān)場(chǎng)景攝像頭抓拍的圖像并識(shí)別人體目標(biāo)；基于抓拍圖像，篩選出低質(zhì)量及非人體目標(biāo)圖像，進(jìn)行樣本集劃分；利用多模態(tài)大模型對(duì)獲取到的圖像進(jìn)行屬性分類，得到安監(jiān)場(chǎng)景圖像屬性標(biāo)簽，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AIoT的智慧無人倉(cāng)視覺處理方法，包括：通過多模態(tài)傳感器網(wǎng)絡(luò)采集倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境的視覺、深度及環(huán)境數(shù)據(jù)；采用改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型實(shí)現(xiàn)復(fù)雜場(chǎng)景下的貨物識(shí)別與跟蹤；部署邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征壓縮；基于特征點(diǎn)匹配算法實(shí)現(xiàn)亞厘米...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于X射線檢查的行李自動(dòng)化處理系統(tǒng)，涉及安全檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下模塊：行李采集模塊、相似度量模塊、共享篩選模塊、行李判別模塊、人體研判模塊以及決策指導(dǎo)模塊；本發(fā)明通過高分辨率多能級(jí)X射線設(shè)備采集高低能數(shù)據(jù)和行李圖像數(shù)據(jù)，并結(jié)合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多源信息驅(qū)動(dòng)的施工安全管理方法，涉及施工安全技術(shù)領(lǐng)域。方法為：獲取施工現(xiàn)場(chǎng)的多源信息；將所述視頻監(jiān)控圖像輸入預(yù)先訓(xùn)練好的人工智能模型進(jìn)行分析，識(shí)別施工現(xiàn)場(chǎng)的人員行為狀態(tài)和環(huán)境特征，得到圖像特征信息；利用邊緣計(jì)算裝置對(duì)所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及遙感數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種結(jié)合圖優(yōu)化和狀態(tài)空間模型的遙感影像語義變化檢測(cè)方法及系統(tǒng)，利用語義變化檢測(cè)樣本數(shù)據(jù)集對(duì)語義變化檢測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲取訓(xùn)練后的遙感語義變化檢測(cè)目標(biāo)模型，所述語義變化檢測(cè)模型包括基于樹狀結(jié)構(gòu)Mamba...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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