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								      本申請涉及計算機視覺技術領域，尤其涉及一種基于高斯濺射的三維重建與語義地圖生成方法及系統(tǒng)，包括：獲取目標場景的彩色圖像和深度點云數(shù)據(jù)；根據(jù)高斯濺射算法和深度點云數(shù)據(jù)，獲得特征點云數(shù)據(jù)；基于位姿標定算法，將深度點云數(shù)據(jù)和特征點云數(shù)據(jù)進行對齊，...
								
            
							
            
							
						
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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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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，...
								
            
							
            
							
						
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								      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，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)...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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. ...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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，包括紙質基體、可降解隔離膜和促降解涂層，所述紙質基體的一面作為印刷面，所述可降解隔離膜覆蓋所述紙質基體的印刷面，所述促降解涂層覆蓋所述可降解隔離膜遠...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      一種適老化服務的數(shù)據(jù)展示方法、系統(tǒng)、介質及程序產(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...
								
            
							
            
							
						
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								      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，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...
								
            
							
            
							
						
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								      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，得到質譜訓練數(shù)據(jù)；利用Transformer編碼器對...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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