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								      本申請涉及醫(yī)療教學(xué)領(lǐng)域，提供一種基于人工智能的腦腫瘤疾病教學(xué)系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：第一影像生成模塊，用于獲取第一磁共振成像生成模型生成的若干腦腫瘤T1加權(quán)圖像以及第二磁共振成像生成模型生成的若干腦腫瘤T2加權(quán)圖像，得到生成影像集合；影像判別模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      基于實時狀態(tài)監(jiān)測的數(shù)據(jù)映射機(jī)架狀態(tài)預(yù)測方法，通過構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)設(shè)備識別模型，基于透明物體優(yōu)化版YOLOv7構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)，添加折射率感知注意力機(jī)制，以提高網(wǎng)絡(luò)設(shè)備中交換機(jī)和路由器型號識別精度，解決透明環(huán)境下折射畸變對目標(biāo)檢測模型的干擾問題。同時開發(fā)操作...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于狀態(tài)空間模型的色度感知多分辨率圖像融合網(wǎng)絡(luò)框架及方法，解決了現(xiàn)有圖像融合方法忽略了紅外圖像的成像機(jī)制和可見光圖像的色度信息，導(dǎo)致融合過程中的色彩過渡不自然，融合結(jié)果不能充分保持場景的真實色彩感知的問題，具體包括多尺度空間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于異視角紅外與可見光圖像融合的空中目標(biāo)檢測方法，包括：基于第i?1次融合操作的輸出特征圖執(zhí)行第i次融合操作，得到一對第i次融合操作的輸出特征圖和第i個融合后的特征圖Fi；融合操作包括加和操作或者至少一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出基于多源時序數(shù)據(jù)與物候時空紋理特征的紅樹林提取方法，包括以下步驟；步驟S1：獲取遙感影像，對影像進(jìn)行預(yù)處理操作；預(yù)處理操作包括輻射校正、地形校正、影像重采樣、月度中值合成；步驟S2：基于遞進(jìn)式的多個深度學(xué)習(xí)模型，針對紅樹林區(qū)域提取...
								
            
							
            
							
						
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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方法及系統(tǒng)，利用語義變化檢測樣本數(shù)據(jù)集對語義變化檢測模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲取訓(xùn)練后的遙感語義變化檢測目標(biāo)模型，所述語義變化檢測模型包括基于樹狀結(jié)構(gòu)Mamba...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多源信息驅(qū)動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，識別施工現(xiàn)場的人員行為狀態(tài)和環(huán)境特征，得到圖像特征信息；利用邊緣計算裝置對所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于X射線檢查的行李自動化處理系統(tǒng)，涉及安全檢測技術(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AIoT的智慧無人倉視覺處理方法，包括：通過多模態(tài)傳感器網(wǎng)絡(luò)采集倉儲環(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)模型實現(xiàn)復(fù)雜場景下的貨物識別與跟蹤；部署邊緣計算節(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)匹配算法實現(xiàn)亞厘米...
								
            
							
            
							
						
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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)場景圖像處理與分析方法，包括：獲取安監(jiān)場景攝像頭抓拍的圖像并識別人體目標(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)大模型對獲取到的圖像進(jìn)行屬性分類，得到安監(jiān)場景圖像屬性標(biāo)簽，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?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；基于查詢意圖對跨模態(tài)語義信息進(jìn)行動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及遙感技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及湖庫周邊河道內(nèi)水華識別方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。方法包括：獲取預(yù)設(shè)區(qū)域歷史時刻的哨兵二號遙感影像數(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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								      本發(fā)明公開了一種基于量子計算增強(qiáng)的SVM算法自動駕駛道路檢測系統(tǒng)，涉及量子計算、多傳感器融合、人工智能技術(shù)結(jié)合應(yīng)用的自動駕駛道路檢測技術(shù)領(lǐng)域。通過結(jié)合量子計算和SVM算法，增強(qiáng)系統(tǒng)對復(fù)雜路況和光照變化的適應(yīng)性，提高道路檢測的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實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)的高精度定位檢測系統(tǒng)，通過對留置針圖像進(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，得到多個圖塊；并對多個圖塊進(jìn)行歸一化處理，得到多個歸一化圖塊；基于預(yù)先構(gòu)建的毛發(fā)檢測模型對多個...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于多級分割注意力的目標(biāo)計數(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特征；通過輔助多級分割網(wǎng)絡(luò)AMSN生成對應(yīng)多級特征的多級分割注意力圖，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方法及系統(tǒng)，其方法包括利用YOLOv8目標(biāo)檢測模型對施工區(qū)域的實時監(jiān)控視頻信息進(jìn)行安全帽目標(biāo)檢測，得到安全帽檢測結(jié)果，采用語義分割算法和頭部關(guān)鍵點(diǎn)檢測技術(shù)對施...
								
            
							
            
							
						
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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)動模塊、場景關(guān)卡模塊、積分獎勵模塊和合作挑戰(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)明提供腸道營養(yǎng)護(hù)理教學(xué)系統(tǒng)的人機(jī)交互虛實仿真方法及系統(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器，實現(xiàn)插管角度偏差、最大施力壓力值及步驟間隔時間在內(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)明公開了一種基于Mini LED陣列的顯示屏故障檢測與修復(fù)方法，實時故障檢測：利用高分辨率多光譜傳感器和深度學(xué)習(xí)算法對Mini LED陣列顯示屏的每個像素進(jìn)行光學(xué)檢測，實時獲取顯示屏的亮度、色溫、色差及光譜信息，對顯示屏進(jìn)行全面的故障監(jiān)...
								
            
							
            
							
						
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