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								      本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)信息化技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于圖像識(shí)別的蠶體健康監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟：根據(jù)獲取的蠶體活動(dòng)范圍數(shù)據(jù)進(jìn)行智能蠶體圖像拍攝，得到單蠶體活動(dòng)圖像序列數(shù)據(jù)；對(duì)單蠶體活動(dòng)圖像序列數(shù)據(jù)進(jìn)行蠶體行為變化趨勢(shì)分析，生成關(guān)鍵蠶體...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及口腔圖片處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于口腔圖片的獲取矯正文本的方法、設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括：根據(jù)目標(biāo)口腔初始圖片集獲取目標(biāo)口腔初始特征向量；將目標(biāo)口腔初始特征向量在口腔特征向量樣本庫中進(jìn)行匹配，得到匹配的第一口腔特征向量和第二口...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，特別是涉及一種基于多級(jí)對(duì)比學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)，包括：利用未標(biāo)注的第一數(shù)據(jù)集對(duì)初始特征提取器的可調(diào)整變量進(jìn)行調(diào)整，得到調(diào)整了可調(diào)整變量的初始特征提取器，作為中間特征提取器；基于所述中間特征提取器，構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于深度學(xué)習(xí)與動(dòng)態(tài)畸變校正的表計(jì)識(shí)別方法，包括：獲取源圖像，所述源圖像包含表盤區(qū)域；利用多尺度融合的目標(biāo)檢測(cè)框架，定位并提取源圖像中的表盤區(qū)域；將縮放后圖像與模板圖像進(jìn)行特征點(diǎn)匹配，并剔除異常點(diǎn)；利用特征點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，計(jì)算單應(yīng)性矩...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種財(cái)稅文本數(shù)據(jù)校驗(yàn)方法及系統(tǒng)。方法包括：解析財(cái)稅文本數(shù)據(jù)，得到字段信息，通過字符定位模型和財(cái)稅圖像數(shù)據(jù)，得到目標(biāo)定位圖像，根據(jù)目標(biāo)定位圖像和財(cái)稅圖像數(shù)據(jù)，得到財(cái)稅文本子圖像以進(jìn)行字符識(shí)別，得到字符識(shí)別結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種應(yīng)用視覺檢測(cè)技術(shù)的籃球運(yùn)動(dòng)員動(dòng)作識(shí)別方法，該方法包括：從籃球區(qū)域的多張連續(xù)圖像中提取籃球運(yùn)動(dòng)員的二維骨架，并基于二維骨架在各圖像中的變化識(shí)別籃球運(yùn)動(dòng)員進(jìn)行的動(dòng)作；在識(shí)別出籃球運(yùn)動(dòng)員進(jìn)行跳躍動(dòng)作時(shí)，根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種存取裝置及其控制方法、存取設(shè)備，涉及工業(yè)設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，存取裝置設(shè)置有置物架以及至少一個(gè)存取窗口，置物架設(shè)置有至少一個(gè)置物層，置物層上支持存放工具，方法包括：響應(yīng)于權(quán)限認(rèn)證指令，從權(quán)限認(rèn)證指令中確定出存取用戶的用戶標(biāo)識(shí)，依據(jù)用...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┑幕鹧鏅z測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中方法提及，通過紫外線探測(cè)現(xiàn)場(chǎng)，判斷是否有火苗出現(xiàn)，可以提前判斷火苗出現(xiàn)的情況以及位置，可以在未發(fā)展成為大規(guī)模的情況下檢測(cè)到，對(duì)火苗位置進(jìn)行多項(xiàng)檢測(cè)，結(jié)合多項(xiàng)檢測(cè)結(jié)果，進(jìn)行判斷火苗是否演變...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及故障預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種網(wǎng)箱船故障預(yù)警系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，包括用以采集網(wǎng)箱船各采集點(diǎn)的運(yùn)行數(shù)據(jù)的采集單元和與所述采集單元相連用以將所述運(yùn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為通信信號(hào)并傳輸至監(jiān)控中心的數(shù)據(jù)傳輸單元；數(shù)據(jù)處理模塊，其與所述數(shù)據(jù)采集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種港口理貨車輛監(jiān)控管理方法及系統(tǒng)，涉及港口自動(dòng)化管理技術(shù)領(lǐng)域，其方法包括通過物聯(lián)網(wǎng)感知網(wǎng)絡(luò)采集港口理貨車輛的多維理貨特征數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；提取多維理貨特征向量，結(jié)合港口交通態(tài)勢(shì)，構(gòu)建動(dòng)態(tài)加權(quán)有向圖模型；基于動(dòng)態(tài)加權(quán)有向圖模型為車...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及交通控制系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，具體為三維地形測(cè)繪融合車路協(xié)同的交通能效控制系統(tǒng)，系統(tǒng)包括：三維路網(wǎng)地形感知模塊，通過路側(cè)單元與車載單元接收車輛位置、速度信息和周邊環(huán)境原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)，為路網(wǎng)中每個(gè)路段賦予坡度和曲率坐標(biāo)，生成車輛地形關(guān)聯(lián)拓?fù)鋱D...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及停車場(chǎng)交通疏導(dǎo)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種便于交通疏導(dǎo)的停車場(chǎng)無線通信方法及設(shè)備，該方法包括：評(píng)估當(dāng)前時(shí)刻下各待泊車輛的可引導(dǎo)度；比較當(dāng)前時(shí)刻與其前一時(shí)刻下各待泊車輛的鄰域內(nèi)共有待泊車輛與該待泊車輛在方向上的差異，并結(jié)合當(dāng)前時(shí)刻下各待泊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于航行數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，提供一種沿海航道內(nèi)船舶漂移預(yù)測(cè)方法、裝置、終端及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：獲取在目標(biāo)沿海航道內(nèi)航行的各個(gè)船舶的歷史航行軌跡數(shù)據(jù)以及同一時(shí)段影響歷史航行軌跡數(shù)據(jù)的環(huán)境數(shù)據(jù)；對(duì)歷史航行軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，獲得各個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向陸空通話場(chǎng)景基于增量學(xué)習(xí)的語音識(shí)別方法，包括：步驟1：構(gòu)建語音識(shí)別模型的詞表，在詞表中預(yù)留槽位；步驟2：計(jì)算模型參數(shù)重要性矩陣，生成模型參數(shù)訓(xùn)練掩碼；步驟3：根據(jù)需要添加的新專有名詞，采集并標(biāo)注少量新通話片段作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及信息交互技術(shù)領(lǐng)域?；诙嗄B(tài)交互的酒店智能語音對(duì)話方法，包括：獲取用戶在酒店語音對(duì)話中的多模態(tài)數(shù)據(jù)，其中，所述多模態(tài)數(shù)據(jù)包括語音數(shù)據(jù)、面部表情視頻數(shù)據(jù)和文本交互數(shù)據(jù)；根據(jù)所述語音數(shù)據(jù)獲取用戶聲學(xué)特征，并根據(jù)所述用戶聲學(xué)特征獲取語音...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能語音設(shè)備的信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了音頻設(shè)備Chirp調(diào)制信號(hào)的均衡方法及系統(tǒng)，其中音頻設(shè)備Chirp調(diào)制信號(hào)的均衡方法包括：利用信息幾何映射算法分析Chirp調(diào)制信號(hào)的非平穩(wěn)特性，生成非平穩(wěn)復(fù)雜度映射；應(yīng)用多尺度熵分析算法處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力電纜故障檢測(cè)定位技術(shù)領(lǐng)域，提出了一種基于多特性融合的電力電纜故障放電聲音識(shí)別方法及系統(tǒng)，包括如下步驟：獲取電力電纜的聲音信號(hào)，根據(jù)周期峰值進(jìn)行自適應(yīng)分幀加窗處理；計(jì)算聲音信號(hào)的包絡(luò)方差，以及局部極大值衰減系數(shù)；提取聲音信號(hào)的高...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及內(nèi)存監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于粒子群算法的DDR3內(nèi)存芯片集成電路測(cè)試方法和系統(tǒng)。一種基于粒子群算法的DDR3內(nèi)存芯片集成電路測(cè)試方法包括：S1：預(yù)先配置檢測(cè)環(huán)境，將待測(cè)芯片布置于檢測(cè)環(huán)境內(nèi)；S2：對(duì)待測(cè)芯片通電，獲取待測(cè)芯片輸...
								
            
							
            
							
						
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								      基于遺傳頻控池的冠豪豬算法在GWAS數(shù)據(jù)上檢測(cè)SNP組合方法，屬于計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理與遺傳學(xué)交叉技術(shù)領(lǐng)域，設(shè)計(jì)了四種不同的個(gè)體生成策略，分別為全局引導(dǎo)策略、協(xié)同擾動(dòng)策略、局部探索策略和收斂加速策略；引入了帶頻率抑制機(jī)制的基因采樣模塊，即遺傳頻控...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及病毒數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的呼吸道病毒新變異體的預(yù)警方法，通過變異特征提取，將呼吸道病毒最容易變異的三個(gè)節(jié)點(diǎn)作為變異特征進(jìn)行提取，即RNA本身不穩(wěn)定產(chǎn)生的變異、核苷酸翻譯為氨基酸時(shí)產(chǎn)生的錯(cuò)誤產(chǎn)生的變異以及基因片...
								
            
							
            
							
						
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