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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，具體地說(shuō)，涉及基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的糖尿病臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)智能聚類分析系統(tǒng)及方法。包括：數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理單元；聯(lián)邦隱私保護(hù)單元；動(dòng)態(tài)聚類建模單元，用于構(gòu)建自適應(yīng)糖尿病數(shù)據(jù)特征的聚類模型，采用分層聯(lián)邦架構(gòu)與動(dòng)態(tài)參數(shù)聚合算法，結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)與人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的皮膚舒緩功效評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng)，其中，一種基于深度學(xué)習(xí)的皮膚舒緩功效評(píng)價(jià)方法包括：敏感性分層數(shù)據(jù)預(yù)處理，將皮膚按敏感度分為不同層級(jí)；層級(jí)化對(duì)比學(xué)習(xí)框架構(gòu)建，從未標(biāo)注數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)有效特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于ＵＥ５的整形外科術(shù)前規(guī)劃方法，屬于圖形處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括以下步驟：首先，將患者患處的靜態(tài)三維網(wǎng)格模型轉(zhuǎn)換為動(dòng)態(tài)網(wǎng)格模型；其次，基于動(dòng)態(tài)網(wǎng)格模型，通過(guò)交互操作在模型表面劃定待修復(fù)的創(chuàng)面區(qū)域，并仿真模擬創(chuàng)面的形態(tài)特征；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于知識(shí)蒸餾和檢索增強(qiáng)生成的抑郁癥分析評(píng)分方法，屬于抑郁癥醫(yī)學(xué)評(píng)估領(lǐng)域，利用大語(yǔ)言模型將志愿者的情緒自述數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為醫(yī)生與志愿者之間的對(duì)話數(shù)據(jù)。使用大規(guī)模推理大語(yǔ)言模型，依據(jù)醫(yī)用量表規(guī)則對(duì)上述對(duì)話數(shù)據(jù)中代表志愿者的部分進(jìn)行情緒...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于中醫(yī)規(guī)則的智能終端意識(shí)障礙交互促醒系統(tǒng)及方法，涉及智能醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域，所述系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊，獲取意識(shí)障礙患者的臨床多維數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)清洗與標(biāo)準(zhǔn)化處理，構(gòu)建初始的患者臨床信息矩陣，得到結(jié)構(gòu)化的意識(shí)障礙特征數(shù)據(jù)集，干預(yù)計(jì)劃生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于心流雙映射模型的虛擬現(xiàn)實(shí)康復(fù)訓(xùn)練自適應(yīng)調(diào)控方法及系統(tǒng)，包括：預(yù)先構(gòu)建的心流雙映射模型，其包含患者數(shù)據(jù)與心流狀態(tài)輸入映射模型和任務(wù)參數(shù)與心流狀態(tài)輸出映射模型；實(shí)時(shí)采集患者在虛擬現(xiàn)實(shí)康復(fù)訓(xùn)練中的多維數(shù)據(jù)；利用患者數(shù)據(jù)與心流狀態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)的實(shí)施例公開(kāi)了多模態(tài)病例數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建方法、裝置、電子設(shè)備和介質(zhì)。該方法的一具體實(shí)施方式包括：對(duì)多模態(tài)醫(yī)學(xué)病例文檔進(jìn)行版面區(qū)域檢測(cè)，得到病例區(qū)域信息集；對(duì)病例區(qū)域信息集進(jìn)行層次樹(shù)構(gòu)建，得到病例區(qū)域邏輯層次樹(shù)；生成病例分割提示詞信息；對(duì)多模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及循環(huán)水處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于水質(zhì)預(yù)測(cè)的循環(huán)水處理閉環(huán)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，其中，一種基于水質(zhì)預(yù)測(cè)的循環(huán)水處理閉環(huán)優(yōu)化方法包括：構(gòu)建支持時(shí)間維度的時(shí)序知識(shí)圖譜，用于表示水質(zhì)參數(shù)及其關(guān)系的時(shí)序演變特性；構(gòu)建多時(shí)間尺度預(yù)測(cè)引擎，預(yù)測(cè)未來(lái)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于白酒智能化釀造技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開(kāi)了基于多組學(xué)的醬香型白酒產(chǎn)酒酵母菌群智能馴化系統(tǒng)及方法，包括：采集多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建多維度數(shù)據(jù)框架，校正傳感器時(shí)空延遲，生成環(huán)境?代謝關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集，并定義各分區(qū)響應(yīng)閾值進(jìn)行分區(qū)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，構(gòu)建三維責(zé)任...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種漢語(yǔ)言的發(fā)音音準(zhǔn)評(píng)估方法，屬于語(yǔ)音處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明先采用自相關(guān)法對(duì)漢語(yǔ)言語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行劃分，得到多個(gè)音態(tài)集合；再對(duì)音態(tài)集合中短時(shí)幀進(jìn)行EMD分解，提取低頻重心、低頻能量、高頻重心及高頻能量這4種特征；對(duì)于單個(gè)音態(tài)集合，基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了智能虛擬陪伴機(jī)器人情景對(duì)話節(jié)奏控制系統(tǒng)，屬于機(jī)器人對(duì)話技術(shù)領(lǐng)域。包括：數(shù)據(jù)獲取模塊：獲取歷史發(fā)言的語(yǔ)音數(shù)據(jù)；歷史向量提取模塊：將低維節(jié)奏形狀向量存儲(chǔ)在向量數(shù)據(jù)庫(kù)中；在線聚類模塊：生成多個(gè)低維節(jié)奏簇及響應(yīng)模板；當(dāng)前向量提取模塊：提...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N抬頭顯示的亮度自適應(yīng)調(diào)節(jié)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，涉及汽車電子技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：通過(guò)亮度識(shí)別模型對(duì)當(dāng)前的前向?qū)嵕皥D像進(jìn)行亮度識(shí)別，獲得第一亮度值；根據(jù)第一亮度值和當(dāng)前第二亮度值，確定主亮度值，當(dāng)前第二亮度值為傳感器采集的環(huán)境亮...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及光源控制技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種針對(duì)背光模組的亮度補(bǔ)償調(diào)節(jié)方法及其背光模組。該方法包括：采集圖像序列及電平值；基于背光分區(qū)下不同通道的灰度圖電平值篩選跳變點(diǎn)，根據(jù)跳變點(diǎn)與緩沖區(qū)跳變幅度差異確定跳變幅度統(tǒng)計(jì)量；根據(jù)跳變幅度統(tǒng)計(jì)量和灰度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及宣傳用具技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種教育用宣傳裝置，包括宣傳機(jī)構(gòu)和框架機(jī)構(gòu)，框架機(jī)構(gòu)包括底框組件、頂框組件和兩個(gè)側(cè)框板，底框組件內(nèi)部轉(zhuǎn)動(dòng)安裝有多個(gè)轉(zhuǎn)動(dòng)座，每一轉(zhuǎn)動(dòng)座的中心均貫通設(shè)置有插接口，插接口的截面形狀呈多邊形設(shè)置；宣傳機(jī)構(gòu)包括多個(gè)宣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智慧社區(qū)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種智慧社區(qū)安防系統(tǒng)及安防攝像頭，包括門(mén)禁裝置、攝像裝置、輸入面板和圍欄，本發(fā)明中通過(guò)攝像頭識(shí)別人員面部，并通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)的社區(qū)人員進(jìn)行對(duì)比，當(dāng)識(shí)別為社區(qū)人員時(shí)，驗(yàn)證身份成功并通過(guò)處理器控制欄板機(jī)構(gòu)開(kāi)合，而身份...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于圖像解析的考勤處理方法與系統(tǒng)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體包括：基于不敏感設(shè)備的施工工地之間的考勤圖像的人臉圖像的相似系數(shù)的監(jiān)測(cè)處理方案，以及施工單位的不敏感設(shè)備的施工工地?cái)?shù)據(jù)，確定施工單位的識(shí)別可靠程度滿足要求時(shí)，以施工單...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N竣工圖多要素提取與矢量化方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。涉及竣工圖處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：對(duì)竣工圖進(jìn)行分割，得到田塊、道路、水渠、建筑物和井口的二值掩碼圖像；對(duì)各個(gè)二值掩碼圖像執(zhí)行開(kāi)閉運(yùn)算、形態(tài)學(xué)平滑、噪聲去除和/或孔洞填充操作...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及表面缺陷檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及PE膜表面靜電微塵識(shí)別系統(tǒng)及方法，包括：圖像采集模塊通過(guò)環(huán)形LED陣列和多波長(zhǎng)照明系統(tǒng)采集PE膜表面的多角度多波長(zhǎng)圖像；多流形映射背景抑制模塊將PE膜表面視為復(fù)合流形，分離背景和微塵特征；微分幾何特...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供了一種海上光伏樁周浮冰預(yù)警方法、海上光伏樁周浮冰預(yù)警裝置、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和電子設(shè)備，涉及工程安全技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取海上光伏區(qū)域內(nèi)管樁的樁周的浮冰圖像集；根據(jù)浮冰圖像集確定管樁的樁周的浮冰碎片特征，并根據(jù)浮冰碎片特征對(duì)浮...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于衛(wèi)星遙感技術(shù)的海域監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及遙感技術(shù)領(lǐng)域，首先通過(guò)資源集生成多期多波段遙感柵格數(shù)據(jù)，其次，通過(guò)監(jiān)測(cè)目標(biāo)監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)的外部環(huán)境數(shù)據(jù)，獲取不同時(shí)間上的聯(lián)合樣本向量，采用多變量核密度估計(jì)算法，得到四維聯(lián)合概率密度分布函...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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