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          • 本發(fā)明公開了一種基于深度學習的微通道鋁扁管分類檢測方法及系統(tǒng),涉及微通道鋁扁管生產(chǎn)領域,其中方法包括微通道鋁扁管分時頻閃圖像采集模塊、多類圖像異步處理模塊、異步智能分析模塊、分類檢測收集模塊、異常處理模塊,系統(tǒng)包括微通道鋁扁管傳輸裝置及多類...
          • 本發(fā)明涉及計算機領域,公開了一種基于超圖計算的視覺目標檢測方法與系統(tǒng),通過多源傳感器設備采集城市不同模態(tài)的交通數(shù)據(jù);對不同模態(tài)的交通數(shù)據(jù)進行時空對齊、去噪,并通過特征編碼器提取多尺度特征;將交通參與者、道路基礎設施及動態(tài)環(huán)境信息作為超圖節(jié)點...
          • 本申請公開了一種深度偽造檢測模型的訓練方法、深度偽造檢測方法和系統(tǒng),涉及人工智能技術領域,包括獲取包含真實圖像和多種偽造種類圖像的訓練數(shù)據(jù)集,且圖像配有表示真?zhèn)蔚臉撕灒谟柧氝^程中深度偽造檢測模型能夠接觸到各種類型的圖像樣本,從而學習到更廣...
          • 本發(fā)明適用于農(nóng)業(yè)遙感技術領域,提供了基于多模態(tài)深度學習的多源遙感農(nóng)作物分類方法及系統(tǒng),包括以下步驟:調(diào)取歷史多源遙感數(shù)據(jù),標注有農(nóng)作物類別和生長階段;提取歷史多源遙感數(shù)據(jù)中各個模態(tài)的歷史特征信息;構建動態(tài)權重學習模型,輸入為多模態(tài)拼接向量,...
          • 本發(fā)明提供一種橋梁病害檢測方法、系統(tǒng)、電子設備及存儲介質(zhì),方法包括收集橋梁圖像數(shù)據(jù)集,基于橋梁圖像數(shù)據(jù)集制備病害數(shù)據(jù)集;采用嵌套若干U型網(wǎng)絡塊作為網(wǎng)絡骨架,并采用若干GHPA層替換網(wǎng)絡骨架中的預設部分U型網(wǎng)絡塊;將DW卷積層嵌入每一組U型網(wǎng)...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術領域,尤其涉及一種無人機巡檢輸電線路斷股導線的目標檢測方法,該方法包括:使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)增強方法擴充斷股輸電線路的數(shù)據(jù)集:使用擴散模型對斷股輸電線路數(shù)據(jù)集進一步擴充,包括:使用擴散模型和相應的提示詞向量對數(shù)據(jù)集進行背景修復...
          • 本發(fā)明公開了一種面向列車運行環(huán)境感知的多模態(tài)圖像融合檢測方法及裝置,涉及圖像處理技術領域,該方法包括:獲取在各種環(huán)境條件下鐵路場景的不同模態(tài)的圖像數(shù)據(jù),其中,不同模態(tài)的圖像數(shù)據(jù)包括可見光圖像數(shù)據(jù)和紅外圖像數(shù)據(jù),且不同模態(tài)的圖像數(shù)據(jù)對應為同一...
          • 本發(fā)明公開一種基于層級化編碼體系的傳統(tǒng)騎樓立面部件智能識別與語言轉換方法,通過構建六級層級編碼系統(tǒng)、訓練專門的部件識別模型、實現(xiàn)自動編碼和標準化描述生成,為大規(guī)模騎樓建筑演化分析奠定數(shù)據(jù)基礎。其包括:S1. 構建六級的標準編碼體系;S2. ...
          • 本發(fā)明公開了一種形變表格單元格實例分割方法及系統(tǒng),所述形變表格單元格實例分割方法包括:獲取形變表格圖像并進行預處理;構建由卷積模塊、單元格特征提取模塊、C3模塊、快速金字塔池化層、最近鄰插值上采樣層、拼接層、單元格特征融合模塊和檢測層通過層...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術領域,尤其涉及一種電動牙科椅缺水預警方法及系統(tǒng)。方法包括步驟:采集每個時刻的壓力數(shù)據(jù)以及流量數(shù)據(jù),獲取當前時刻流量計監(jiān)測的儲水量以及當前時刻水壓傳感器監(jiān)測的儲水量;根據(jù)每個歷史使用周期中的流量數(shù)據(jù)以及壓力數(shù)據(jù),獲取流量...
          • 本申請公開了一種雷達點云覆蓋率檢測方法、布置合理性檢測方法及布控優(yōu)化方法;步驟如下:構建待測量區(qū)域的三維仿真模型并進行坐標系轉換;根據(jù)雷達的安裝位置構建待測量區(qū)域的仿真模型,并提取符合雷達感知范圍的柱形檢測區(qū)域的三維模型;根據(jù)雷達的特性通過...
          • 本發(fā)明涉及實訓平臺技術領域,且公開了一種工業(yè)機器人綜合實訓平臺,包括機架,所述機架的上表面安裝有控制裝置,所述控制裝置包括基座。本發(fā)明中,平臺通過多組件協(xié)同構建了高度仿真的工業(yè)機器人操作環(huán)境,控制裝置的雙控制臂、雙操作臂設計可模擬真實生產(chǎn)中...
          • 本申請公開了一種防磨損掉色的可降解吊牌及其印刷工藝,涉及標簽的領域,防磨損掉色的可降解吊牌,包括紙質(zhì)基體、可降解隔離膜和促降解涂層,所述紙質(zhì)基體的一面作為印刷面,所述可降解隔離膜覆蓋所述紙質(zhì)基體的印刷面,所述促降解涂層覆蓋所述可降解隔離膜遠...
          • 本申請涉及語言合成技術領域,尤其涉及一種基于喉震信號分析的語音生成方法及系統(tǒng),其方法包括:通過喉振發(fā)聲器采集喉震信號;將振動、壓力以及聲音多維度數(shù)據(jù)與標準數(shù)據(jù)庫中的喉震數(shù)據(jù)進行比對,并根據(jù)比對結果,對振動、壓力以及聲音多維度數(shù)據(jù)進行校準,得...
          • 一種適老化服務的數(shù)據(jù)展示方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理領域,該方法包括:采集目標用戶的歷史交互數(shù)據(jù),確定用戶交互模式;基于用戶交互模式,將用戶交互指令劃分為離線指令集和在線指令集;響應用戶的語音輸入,基于本地語言模型將語音輸...
          • 本發(fā)明屬于設備檢測技術領域,具體涉及一種索道輪組異常檢測方法、系統(tǒng)、終端及存儲介質(zhì),包括在索道輪組兩側支架上部署聲學傳感器,實時采集索道輪組工作狀態(tài)下的音頻數(shù)據(jù),并生成對應的音頻特征;將生成的音頻特征輸入預訓練的卷積自編碼器模型,輸出重構特...
          • 本發(fā)明提出了一種非靶向代謝組學分子指紋智能生成方法和裝置,涉及數(shù)據(jù)處理技術領域,包括:對質(zhì)譜樣本數(shù)據(jù)中的有標簽數(shù)據(jù)進行弱增強處理,并對質(zhì)譜樣本數(shù)據(jù)中的無標簽數(shù)據(jù)進行弱增強處理和強增強處理,得到質(zhì)譜訓練數(shù)據(jù);利用Transformer編碼器對...
          • 本發(fā)明公開了一種基于Stacking集成的燒結配礦方案性能指標預測模型及其系統(tǒng)和存儲器。該模型包括:基于物質(zhì)守恒原理,計算目標燒結配礦方案中燒結礦理論化學成分和熔融區(qū)化學成分;將所得燒結礦理論化學成分和熔融區(qū)化學成分在內(nèi)的數(shù)據(jù)輸入至預測模型...
          • 本發(fā)明公開一種多科室醫(yī)療樣本協(xié)同管理系統(tǒng)及方法,涉及醫(yī)療信息技術領域,所述系統(tǒng)包括:集成式信息交互平臺,用于實現(xiàn)患者基本信息、臨床診斷信息及檢驗報告的實時共享;唯一標識模塊,用于通過條形碼或射頻標簽對患者樣本進行全生命周期追蹤,并與患者信息...
          • 本申請公開了一種基于多Agent協(xié)作的治療方案規(guī)劃方法及系統(tǒng),涉及智慧醫(yī)療技術領域,其中方法包括:獲取患者信息和患者期望;推理Agent對患者的情況進行推理得到初步診斷結果;專家Agent對初步診斷結果進行判斷;治療規(guī)劃Agent制定與初步...
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