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								      本發(fā)明公開了一種社交媒體軟廣告的用戶響應(yīng)度預(yù)測(cè)方法。方法包括先采集并獲取軟廣告活動(dòng)中軟廣告帖子的圖文內(nèi)容和用戶響應(yīng)度，然后構(gòu)建軟廣告數(shù)據(jù)集，對(duì)軟廣告數(shù)據(jù)集依次進(jìn)行特征提取和聚類處理得到聚類處理后的軟廣告數(shù)據(jù)集，根據(jù)聚類處理后的軟廣告數(shù)據(jù)集構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于車輛定位的起租商機(jī)識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法根據(jù)目標(biāo)客戶歷史起租車輛的第一車輛定位數(shù)據(jù)，計(jì)算表征車輛運(yùn)行特征的第一特征值，并根據(jù)客戶類型獲取車輛運(yùn)行特征的第二特征值。通過特征匹配算法計(jì)算第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明是一種柔性超聲傳感器陣列成像失真校正方法及系統(tǒng)。本發(fā)明涉及超聲信號(hào)采集及成像研究技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過預(yù)先生成兩種數(shù)據(jù)集：不同變形曲率下錯(cuò)誤延遲和(Delay?And?Sum，DAS)的成像，視為錯(cuò)誤樣本；不同變形曲率下正確DAS的成像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種圖像處理方法、電子設(shè)備、介質(zhì)、產(chǎn)品、攝像頭和車輛，其中，圖像處理方法包括：獲得多幀模擬亮度圖像，多幀所述模擬亮度圖像是基于多個(gè)不同曝光的模擬增益因子對(duì)目標(biāo)高動(dòng)態(tài)范圍圖像進(jìn)行亮度增強(qiáng)獲得的，其中，多個(gè)所述模擬增益因子對(duì)應(yīng)所述目...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種生成電子賀卡的方法、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。包括：根據(jù)目標(biāo)祝福語，生成目標(biāo)圖像；根據(jù)目標(biāo)圖像，顯示初始賀卡界面，初始賀卡界面上包括音頻添加控件；響應(yīng)于對(duì)音頻添加控件的點(diǎn)擊操作，顯示音頻信息配置界面；響應(yīng)于用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于去噪正則化(RED)和深度圖像先驗(yàn)的參考驅(qū)動(dòng)欠采樣磁共振(MR)圖像重建方法。該方法不依賴大規(guī)模臨床數(shù)據(jù)集，通過構(gòu)建基于去噪正則化和深度圖像先驗(yàn)的約束重建模型，僅由一幅與待重建的目標(biāo)圖像結(jié)構(gòu)相似的高分辨率參考圖像驅(qū)動(dòng)，便...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種目標(biāo)檢測(cè)方法、系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，根據(jù)局部圖像的特征信息，確定該局部圖像的目標(biāo)數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略，并利用目標(biāo)數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略對(duì)該局部圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，得到該局部圖像對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)圖像，繼而將數(shù)據(jù)增強(qiáng)圖像輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)與模型協(xié)同學(xué)習(xí)的半監(jiān)督醫(yī)學(xué)圖像分割方法，包括對(duì)醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理并劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集；構(gòu)建數(shù)據(jù)與模型協(xié)同學(xué)習(xí)模型，將訓(xùn)練集、驗(yàn)證集輸入數(shù)據(jù)與模型協(xié)同學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，得到最優(yōu)權(quán)重；將測(cè)試集輸入最優(yōu)權(quán)重...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于位置感知和特征矯正的醫(yī)學(xué)圖像分割方法，包括：對(duì)醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理并劃分訓(xùn)練集和驗(yàn)證集；構(gòu)建基于特征校正的位置感知網(wǎng)絡(luò)模型，基于特征校正的位置感知網(wǎng)絡(luò)模型采用了編碼器和解碼器對(duì)稱的UNet網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，編碼器的輸出添加位置感知...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于不確定性驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)校正與多尺度一致性學(xué)習(xí)的半監(jiān)督醫(yī)學(xué)圖像分割方法，包括對(duì)醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，并劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集；構(gòu)建基于不確定性驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)校正與多尺度一致性學(xué)習(xí)的半監(jiān)督分割模型；將訓(xùn)練集輸入半監(jiān)督分割模型，進(jìn)行迭代...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于雙域特征學(xué)習(xí)的自編碼高光譜異常檢測(cè)方法，主要解決現(xiàn)有技術(shù)對(duì)頻域特征挖掘不足、存在漏檢及融合不佳導(dǎo)致檢測(cè)性能不理想的問題。包括：1)獲取原始高光譜圖像，并對(duì)其進(jìn)行劃分；2)基于雙域特征學(xué)習(xí)構(gòu)建自編碼高光譜異常檢測(cè)模型，依次...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種城市中小學(xué)周邊道路交通組織優(yōu)化方法及系統(tǒng)，該方法包括：設(shè)定城市中小學(xué)的初定交通影響區(qū)，分別采集寒暑假期間和上、下學(xué)期間的初定交通影響區(qū)內(nèi)的交通量，計(jì)算初定交通影響區(qū)內(nèi)道路交通量的變化度，確定受影響道路，進(jìn)而確定交通影響區(qū)；獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了音頻信號(hào)處理與人工智能交叉技術(shù)領(lǐng)域的一種基于局部注意力與特征融合的音頻降噪方法及系統(tǒng)，方法包括：步驟S1、基于編碼器、去噪模塊以及解碼器創(chuàng)建一音頻降噪模型，設(shè)定音頻降噪模型的損失函數(shù)；步驟S2、獲取大量的歷史音頻數(shù)據(jù)，對(duì)各歷史音...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于云計(jì)算的高通量轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)及方法，涉及生物信息學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，包括多模態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、動(dòng)態(tài)循環(huán)篩選模塊、錨點(diǎn)迭代及二部圖構(gòu)建模塊、多維度分類執(zhí)行模塊。通過云計(jì)算集群實(shí)現(xiàn)高效數(shù)據(jù)存取與質(zhì)量?jī)?yōu)化，并采用動(dòng)態(tài)剔除低質(zhì)量數(shù)據(jù)和自...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及核電廠化學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種在運(yùn)壓水堆核電機(jī)組加鋅策略的制定方法。所述方法為：確定垢致軸向功率偏移和垢致局部腐蝕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估準(zhǔn)則；根據(jù)運(yùn)行機(jī)組堆芯和燃料參數(shù)，建立機(jī)組堆芯熱工水力模型；利用機(jī)組堆芯熱工水力模型計(jì)算堆芯各燃耗步，獲得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于虛擬場(chǎng)景行為仿真的社區(qū)醫(yī)院預(yù)防接種門診面積測(cè)算方法，包括：S1：對(duì)不同醫(yī)院的醫(yī)院功能需求、服務(wù)對(duì)象特征和地域特征進(jìn)行分析，構(gòu)建初步的需求框架；S2：收集醫(yī)院的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，基于需求框架建立初步虛擬場(chǎng)景模型，模擬不同情況下的接...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種具有可解釋性的胸痛危險(xiǎn)分層方法及系統(tǒng)，獲取心電圖數(shù)據(jù)集；對(duì)所述心電圖數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；基于處理后得到的數(shù)據(jù)集，利用確定學(xué)習(xí)算法，提取數(shù)據(jù)集中心電信號(hào)的動(dòng)力學(xué)特征，構(gòu)建心電動(dòng)力學(xué)圖數(shù)據(jù)集；結(jié)合基本臨床信息的靜態(tài)特征變量與心...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N應(yīng)急救援傷員傷情評(píng)估方法及系統(tǒng)，包括：采集急救現(xiàn)場(chǎng)傷員的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并通過構(gòu)建好的多模態(tài)數(shù)據(jù)分析模型對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度數(shù)據(jù)融合，其中，數(shù)據(jù)包括生理數(shù)據(jù)、傷情數(shù)據(jù)和語言數(shù)據(jù)；根據(jù)融合后的多維度特征數(shù)據(jù)，采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)傷員傷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了智慧農(nóng)業(yè)信息技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)的一種小麥單穗赤霉病感染率檢測(cè)方法，包括以下步驟，步驟1，對(duì)AM?YOLOv7網(wǎng)絡(luò)模型中的主干特征提取網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化；步驟2，對(duì)AM?YOLOv7網(wǎng)絡(luò)模型中的激活函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化；步驟3，對(duì)AM?YOLOv7網(wǎng)絡(luò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種鋰離子電池正極材料LiNi0.5Mn1.5O4高溫電化學(xué)性能改進(jìn)方法，屬于鋰離子電池材料技術(shù)領(lǐng)域。該方法采用高溫固相反應(yīng)法制備分散性良好的LiNi0...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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