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								      本發(fā)明提供一種基于BIM的地下綜合管廊智能運維管理系統(tǒng)，涉及建筑信息技術領域，包括：三維集成模塊，用于云端構建地下綜合管廊的三維數(shù)字化集成平臺，將通信管線的全生命周期數(shù)據(jù)、權屬單位信息及實時運行參數(shù)上傳至云端中央數(shù)據(jù)庫，并為每個管線單元分配...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于增強現(xiàn)實的CAD交互教學方法及系統(tǒng)，屬于教學系統(tǒng)技術領域，具體包括：實時獲取教師端的視頻操作序列及同步語音講解信息，將視頻操作拆解為離散化指令節(jié)點并從語音中提取關鍵參數(shù)知識標簽，建立兩者時空映射關系；以熱力圖標注的操作軌...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種人工智能芯片及其操作方法。人工智能芯片包括張量核、張量發(fā)射單元、通用計算核、通用發(fā)射單元以及線程塊切分單元。響應于線程塊切分單元操作于第一操作模式，線程塊切分單元將線程束派發(fā)給通用發(fā)射單元，以及通用發(fā)射單元將指令發(fā)射給張量核以...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于海洋工程技術領域，提供一種深海立管空間構型反演方法。以傾角傳感器為節(jié)點，將深海立管劃分為若干個管段單元；將每個管段單元離散化為若干個微元段，將各微元段分別在水平坐標系、豎直坐標系投影，獲得每個管段單元的空間曲線長度方程；結合傾角信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種圖像膨脹方法、裝置、電子設備及存儲介質，該圖像膨脹方法包括：遍歷獲取到的當前圖像，以及結構元素的所有游程，生成基本游程，其中，所述基本游程是對所述當前圖像的游程和所述結構元素的游程執(zhí)行膨脹操作的結果；逐行遍歷所述基本游程，如...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種舌象圖像增強系統(tǒng)，具體涉及醫(yī)學影像領域，所述系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、圖像增強模塊和后處理圖像增強模塊；所述數(shù)據(jù)采集模塊從舌象超聲圖像數(shù)據(jù)庫中收集超聲圖像；所述圖像增強模塊對原始的超聲圖像進行圖像增強處理；所述后處理圖像增強模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于運動偏移的圖像特征校準方法，涉及軌道檢測圖像處理領域。該方法包括運動圖像獲取、初始圖像校準、模糊特征校準及校準圖像輸出步驟。通過列車加速度傳感器獲取實時加速度數(shù)據(jù)，轉換為像素位移偏差實現(xiàn)初步校準得到基準處理圖像；基于歷史...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種鐵路通信基站巡檢圖像的畸變矯正方法、裝置、設備及介質；該方法包括：基于攝像頭在多個預設位置對標志點拍攝的圖像，提取真實畸變像素坐標；基于針孔相機模型確定標志點的第一標定像素坐標；將第一標定像素坐標轉換到歸一化平面，得到第一標定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于混合多細粒度頻率的金手指缺陷檢測方法，涉及金手指缺陷檢測技術領域，解決了復雜場景下難以確保金手指缺陷檢測精度及穩(wěn)定性的技術問題。該方法包括：將訓練數(shù)據(jù)集編碼，得到第一特征圖；將第一特征圖輸入混合交叉頻率注意力模塊，得到第二...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及道路巡檢技術領域，公開了一種基于無人機的道路表面病害實時巡檢方法及系統(tǒng)，其中方法包括：采用無人機對道路表面進行圖像采集并進行預處理；使用改進的YOLOv5算法對預處理后的圖像進行病害目標的檢測采用改進的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對檢測到的病害目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學影像處理領域，具體公開了一種醫(yī)學影像分割方法及分割系統(tǒng)，方法包括，首先對三維CT數(shù)據(jù)進行預處理，統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式和空間屬性，隨后沿RAS坐標系的三個正交方向提取多視角二維切片，利用U?Net對切片進行初步分割預測，并將預測得到的前...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種面向鋁棒質檢的輪廓彎曲檢測方法、系統(tǒng)及設備。方法包括：響應于接收到脫模組件發(fā)出的脫模完成信號，獲取每個鋁棒的第一圖像；響應于接收到傳輸信號，獲取每個鋁棒的多幀第二圖像；根據(jù)鋁棒的輪廓差異指數(shù)，從多個鋁棒中確定初篩鋁棒；基于與初...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于光譜解混的光伏組件表面污層檢測方法、系統(tǒng)及裝置，本發(fā)明利用高光譜圖像提供的空間?光譜信息，采用部分端元固定的初始化光譜解混和魯棒性光譜解混獲取現(xiàn)有及潛在表面污層的端元光譜和對應的豐度矩陣，精準提取表面污層的空間分布情況，有...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N亞像素輪廓提取方法與圖像處理裝置，涉及圖像處理的技術領域。其中，亞像素輪廓提取方法通過的分叉點阻斷策略與迭代輪廓追蹤機制，從而解決輪廓粘連問題，確保復雜分叉結構下輪廓鏈的完整性和獨立性；同時，其動態(tài)梯度方向自適應的亞像素插值模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種包裹位置自適應的泛化糾偏優(yōu)化方法和系統(tǒng)，所述方法包括：根據(jù)不同采集信息和目標圖像信息生成多種圖像，將多種圖像生成訓練集和驗證集；根據(jù)訓練集和驗證集訓練圖像識別模型，所述圖像識別模型在主干網(wǎng)絡引入尺寸注意力機制和空間背景注意力機...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種面向多對象空間條件的圖像生成系統(tǒng)和方法，所述系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)集構建模塊、特征提取模塊、多對象空間條件的圖像生成模型、及模型訓練與推理生成模塊。本發(fā)明基于包含對齊和非對齊空間條件的多模態(tài)數(shù)據(jù)集，提取對象級語義特征，以Control...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于跨模態(tài)注意力引導的非剛性三維編輯方法及系統(tǒng)。首先使用原始高斯濺射模型和若干不同的視角，渲染出原始幀，生成原始圖像數(shù)據(jù)；接著使用二維擴散模型進行首輪編輯，挑選出一張最符合預期的圖片，作為引導幀；之后使用單圖像三維生成方法生...
								
            
							
            
							
						
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								      基于擴散模型的純四邊形分區(qū)智能生成方法，包括以下步驟：S1、構建包含多個目標函數(shù)的全局整數(shù)線性規(guī)劃模型，通過最小化目標函數(shù)，生成奇異點對稱且對齊的四邊形網(wǎng)格；S2、根據(jù)開源三維CAD模型數(shù)據(jù)集ABC獲取CAD模型的二維輪廓圖；根據(jù)二維輪廓圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實施例涉及一種鐵路通信設備的感興趣區(qū)域確定方法、裝置、設備及介質，該方法包括：獲取對通信機柜進行分區(qū)域測量生成的多個候選點云數(shù)據(jù)，并根據(jù)多個候選點云數(shù)據(jù)，確定多個測量區(qū)域對；確定多個測量區(qū)域對對應的多個連通邊界；獲取對多個連通邊界進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像分割技術領域，尤其是涉及一種基于時序圖像的植物耐鹽響應建模預測方法及系統(tǒng)。方法包括對獲取的植物樣本圖像數(shù)據(jù)進行預處理；利用基于U?Net的植物語義分割模型對預處理后的圖像數(shù)據(jù)進行圖像分割；構建基于TimeSformer的植物耐...
								
            
							
            
							
						
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