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          • 本發(fā)明公開了基于跨模態(tài)文本語義驅(qū)動(dòng)的少樣本缺陷識(shí)別方法,屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明針對(duì)工業(yè)質(zhì)檢場(chǎng)景中異常樣本稀缺且缺陷類型動(dòng)態(tài)演化導(dǎo)致的檢測(cè)模型泛化不足問題,通過建立動(dòng)態(tài)特征重組機(jī)制與自適應(yīng)判別邊界,實(shí)現(xiàn)僅需少量正常數(shù)據(jù)即可精準(zhǔn)識(shí)別未知的...
          • 本發(fā)明涉及火災(zāi)預(yù)警的技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及一種基于熱輻射定向反射的火災(zāi)預(yù)警裝置,包括安裝座、紅外傳感器組件、主反射鏡和外殼;還包括轉(zhuǎn)盤、環(huán)形測(cè)角部件和測(cè)角頭,轉(zhuǎn)盤轉(zhuǎn)動(dòng)安裝在安裝座的下方,紅外傳感器組件豎直安裝在轉(zhuǎn)盤的下端面的中部,主反射鏡安裝...
          • 本發(fā)明屬于城市交通管理技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種停車場(chǎng)出入活動(dòng)對(duì)道路通行能力影響的評(píng)估方法及系統(tǒng),為了解決停車場(chǎng)出入活動(dòng)對(duì)道路通行能力影響的量化評(píng)估問題,本發(fā)明首先,按照設(shè)定的距離,沿銜接道路長度方向?qū)︺暯拥缆愤M(jìn)行分段;繪制車輛在各個(gè)斷面內(nèi)不同時(shí)...
          • 本申請(qǐng)涉及基于水上電子卡口的圖像識(shí)別船舶行為的方法,涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,包括:通過水上電子卡口抓拍系統(tǒng)采集目標(biāo)船舶的多角度圖像,構(gòu)建三維模型;利用船型數(shù)據(jù)庫匹配固定預(yù)警水位線,結(jié)合實(shí)時(shí)航行干擾信息校正輸出適配預(yù)警水位線;分析預(yù)設(shè)時(shí)區(qū)的船舶...
          • 本發(fā)明涉及針刺模擬技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明涉及一種用于脈沖電治療訓(xùn)練的中醫(yī)穴位針刺模擬方法。其包括以下步驟:S1、向用戶采集訓(xùn)練需求,并將訓(xùn)練需求輸入至針刺模擬裝置;S2、建立人體形態(tài)數(shù)據(jù)庫;本發(fā)明通過基于人體形態(tài)數(shù)據(jù)和訓(xùn)練穴位列表,對(duì)不同電流強(qiáng)度...
          • 提供一種顯示裝置的驅(qū)動(dòng)方法和驅(qū)動(dòng)裝置。該方法包括:為多個(gè)子幀設(shè)置互不相同的PWM脈沖寬度閾值以及一個(gè)PWM脈沖信號(hào)寬度設(shè)定值;根據(jù)每幀圖像的原始灰度數(shù)據(jù)利用打散算法來得到各個(gè)子幀的原始PWM脈沖寬度;對(duì)于原始PWM脈沖寬度大于PWM脈沖寬度...
          • 本申請(qǐng)公開了一種亮度調(diào)節(jié)控制方法與亮度調(diào)節(jié)裝置,涉及車載系統(tǒng)的技術(shù)領(lǐng)域。其中,亮度調(diào)節(jié)控制方法包括獲取光線參數(shù)與位置數(shù)據(jù)、時(shí)間信息;確定車輛的當(dāng)前場(chǎng)景;生成對(duì)應(yīng)的控制信號(hào),驅(qū)動(dòng)背光光源工作。本申請(qǐng)通過融合光線參數(shù)、位置數(shù)據(jù)及時(shí)間信息,實(shí)現(xiàn)多...
          • 本發(fā)明涉及LCD顯示技術(shù)領(lǐng)域,具體公開一種用于LCD屏幕的條形碼動(dòng)態(tài)顯示方法和系統(tǒng),方法包括:主控單元接收上位機(jī)發(fā)送的JSON格式數(shù)據(jù)包,解析JSON格式數(shù)據(jù)包以提取原始數(shù)據(jù);根據(jù)JSON格式數(shù)據(jù)包,基于LCD屏幕寬度與目標(biāo)顯示比例的自適應(yīng)...
          • 本申請(qǐng)公開了一種音頻變焦方法、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,涉及信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:以預(yù)設(shè)方向?yàn)檎Z音增強(qiáng)方向?qū)溈孙L(fēng)陣列信號(hào)進(jìn)行波束形成處理得到增強(qiáng)信號(hào),其中,預(yù)設(shè)方向根據(jù)攝像裝置的拍攝方向確定;根據(jù)攝像裝置的視頻變焦倍數(shù)將增...
          • 本申請(qǐng)公開了一種語音分離方法、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,涉及信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:以預(yù)設(shè)近場(chǎng)說話人方向?yàn)檎Z音增強(qiáng)方向?qū)溈孙L(fēng)陣列信號(hào)進(jìn)行波束形成處理得到第一近場(chǎng)說話人信號(hào);以預(yù)設(shè)遠(yuǎn)場(chǎng)說話人方向?yàn)檎Z音增強(qiáng)方向?qū)溈孙L(fēng)陣列信號(hào)進(jìn)行波...
          • 本發(fā)明涉及SRAM技術(shù)領(lǐng)域,提供一種SRAM芯片、SRAM芯片控制方法及電子設(shè)備,SRAM芯片包括SRAM陣列,行解碼器和列解碼器;行解碼器對(duì)應(yīng)每行6T?SRAM單元設(shè)置有字線;每列6T?SRAM單元的接地端通過放電NMOS管接地;列解碼器...
          • 本發(fā)明提供一種基于大數(shù)據(jù)分析的黑木耳高鐵菌株雜交選育優(yōu)化方法。涉及大數(shù)據(jù)分析及黑木耳品種培育領(lǐng)域,該方法包括:步驟S1:采集菌株基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、雜交過程數(shù)據(jù)、培養(yǎng)環(huán)境參數(shù)及外部參考數(shù)據(jù),并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化與結(jié)構(gòu)化處理;步驟S2:采用偏置隨機(jī)鍵遺傳算法對(duì)...
          • 本申請(qǐng)公開了一種基于生成式AI的聚合反應(yīng)溫度優(yōu)化方法及裝置,服務(wù)端方法包括:通過傳感器實(shí)時(shí)采集并預(yù)處理用于聚合反應(yīng)的反應(yīng)釜內(nèi)的多源數(shù)據(jù),得到反應(yīng)釜內(nèi)的實(shí)時(shí)狀態(tài)信息;將實(shí)時(shí)狀態(tài)信息輸入預(yù)先訓(xùn)練的生成式AI模型中,輸出未來預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的溫度變化...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N轉(zhuǎn)運(yùn)站粉塵濃度預(yù)測(cè)方法、裝置、介質(zhì)和設(shè)備,屬于粉塵濃度測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取轉(zhuǎn)運(yùn)站內(nèi)的目標(biāo)測(cè)量點(diǎn)的實(shí)時(shí)粉塵濃度數(shù)值;獲取向目標(biāo)測(cè)量點(diǎn)進(jìn)行物料輸送的關(guān)聯(lián)輸送皮帶上的物料的輸送參數(shù)集,輸送參數(shù)集包括物料屬性以及未來多個(gè)時(shí)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)的湖泊水環(huán)境參數(shù)遙感反演方法,包括基于遙感數(shù)據(jù)與同步實(shí)測(cè)水質(zhì)參數(shù)數(shù)據(jù),進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理與質(zhì)量控制,提取待分析的水體反射率特征波段及水質(zhì)參數(shù);分析建模所涉及的關(guān)鍵影響因素,確定主要因子及影響水平,構(gòu)建正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)...
          • 本申請(qǐng)涉及健身器材智能化控制技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于彈性阻力自適應(yīng)調(diào)節(jié)的健腹輪訓(xùn)練強(qiáng)度智能匹配方法。方法通過傳感器模塊實(shí)時(shí)獲取用戶在健腹輪訓(xùn)練時(shí)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)數(shù)據(jù);將運(yùn)動(dòng)狀態(tài)數(shù)據(jù)和生理狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練強(qiáng)度匹配模型,訓(xùn)練強(qiáng)度匹配模型根據(jù)預(yù)設(shè)的訓(xùn)練...
          • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種牙科手術(shù)方案生成方法、裝置、計(jì)算機(jī)裝置及存儲(chǔ)裝置。方法包括以下步驟:獲取同一患者的至少兩種三維影像數(shù)據(jù),其中第一種三維影像數(shù)據(jù)至少包含硬組織信息,第二種三維影像數(shù)據(jù)至少包含軟組織表面信息;將第一種三維...
          • 本發(fā)明涉及智能醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的醫(yī)療診斷方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),獲取每一目標(biāo)醫(yī)生的第一診斷風(fēng)格向量;采用基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,構(gòu)建醫(yī)療診斷模型;基于當(dāng)前目標(biāo)醫(yī)生的歷史問診記錄數(shù)據(jù),對(duì)醫(yī)療診斷模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到目...
          • 公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的實(shí)時(shí)壓力監(jiān)測(cè)和干預(yù)方法及系統(tǒng),該方法包括以下步驟:S1,獲取多模態(tài)壓力監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),所述多模態(tài)壓力監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)包括通過可穿戴傳感器采集的可穿戴壓力監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),對(duì)所述多模態(tài)壓力監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,獲得多模態(tài)壓力監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集;S2,...
          • 本發(fā)明屬于器官芯技術(shù)領(lǐng)域,提出了一種腦淋巴循環(huán)回流系統(tǒng)多器官級(jí)聯(lián)芯片模型構(gòu)建方法及模型,將腦類淋巴芯片的通道出入口尺寸,調(diào)整為與腦膜淋巴芯片中間通道入口尺寸一致;將腦膜淋巴管芯片中間通道出口尺寸,調(diào)整為與頸深淋巴結(jié)芯片通道入口尺寸一致;利用...
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