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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明提供了一種高生物相容性植入極細(xì)絞線導(dǎo)體及其制造方法，通過采用若干根復(fù)合線單絲絞合形成絞線導(dǎo)體，復(fù)合線單絲由高強(qiáng)度惰性合金材料的芯線以及依次包裹在芯線外部的高純銀和耐腐蝕層復(fù)合而成，實(shí)現(xiàn)該絞線導(dǎo)體在生物體內(nèi)長期保持優(yōu)異的生物相容性、導(dǎo)電...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及急診醫(yī)學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種急診科患者全方位監(jiān)護(hù)急救系統(tǒng)，包括患者信息管理單元、實(shí)時(shí)檢測單元、行為特征識(shí)別單元、智能預(yù)警與決策支持單元、遠(yuǎn)程協(xié)作與通訊單元。本發(fā)明通過創(chuàng)傷專用多模態(tài)監(jiān)測架構(gòu)與動(dòng)態(tài)抗干擾機(jī)制，實(shí)現(xiàn)急性創(chuàng)傷患者血流動(dòng)力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于智能養(yǎng)殖與機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及面向養(yǎng)豬平臺(tái)的豬舍機(jī)器人健康監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)。本系統(tǒng)旨在解決現(xiàn)有監(jiān)測數(shù)據(jù)非連續(xù)性致預(yù)警滯后的問題。該系統(tǒng)包括：靜態(tài)哨點(diǎn)節(jié)點(diǎn)子系統(tǒng)，用于連續(xù)高頻采集數(shù)據(jù)、生成異常評分并發(fā)送分診請求；移動(dòng)診斷與服...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于有害結(jié)局路徑的動(dòng)脈粥樣硬化風(fēng)險(xiǎn)評估方法及系統(tǒng)，涉及計(jì)算化學(xué)與計(jì)算毒理學(xué)交叉領(lǐng)域，包括：提取待測化學(xué)物質(zhì)的分子結(jié)構(gòu)特征；將提取的分子結(jié)構(gòu)特征輸入到訓(xùn)練好的風(fēng)險(xiǎn)評分模型中，得到動(dòng)脈粥樣硬化的風(fēng)險(xiǎn)評分；本發(fā)明通過將AOP的生物傳導(dǎo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于自然語言交互的AI診斷模型動(dòng)態(tài)調(diào)優(yōu)方法及系統(tǒng)，接收醫(yī)生輸入的自然語言指令，對自然語言指令進(jìn)行預(yù)處理；將預(yù)處理后的指令輸入到BERT模型中，通過BERT模型中的多頭自注意力機(jī)制，捕捉指令中各個(gè)詞語之間的語...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)影像分析技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于醫(yī)學(xué)影像的左室順應(yīng)性評估方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：通過CT影像獲取左室心尖至二尖瓣環(huán)平面三維坐標(biāo)，調(diào)用薄板樣條插值算法建立左室長軸模型，同步獲取超聲舒張末期內(nèi)徑，將所述左室長軸模型和所述超聲舒張...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及了一種直播講書噪音處理方法以及系統(tǒng)，本方法首先分為兩條路線，其中第一條路線是提取音頻片段的聲頻圖，然后將聲頻圖轉(zhuǎn)換為圖結(jié)構(gòu)；第二條路線是提取音頻片段的二維時(shí)序圖，然后將二維時(shí)序圖轉(zhuǎn)換為圖結(jié)構(gòu)；然后基于圖注意力機(jī)制融合不同域的聲頻圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了多源傳感融合的高速公路邊坡地質(zhì)災(zāi)害實(shí)時(shí)預(yù)警方法，具體涉及安全預(yù)警監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，用于解決現(xiàn)有融合系統(tǒng)在深層隱蔽性災(zāi)變初期因多源數(shù)據(jù)虛假一致性導(dǎo)致漏報(bào)的問題；通過采集邊坡多源地質(zhì)參數(shù)時(shí)序數(shù)據(jù)，分析能量轉(zhuǎn)換效率微分熵突變以生成異常關(guān)聯(lián)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的基于智慧漁業(yè)的魚體關(guān)鍵點(diǎn)檢測方法及系統(tǒng)，包括：獲取魚體圖像；將魚體圖像輸入至魚體關(guān)鍵點(diǎn)檢測模型中，在魚體圖像中檢測出多個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)；其中，魚體關(guān)鍵點(diǎn)檢測模型是將HRNet模型中的Basic Block全部替換為BM Block，所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種面向全息通信的三維點(diǎn)云采樣?語義聯(lián)合優(yōu)化方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及全息通信技術(shù)領(lǐng)域。包括：語義通信系統(tǒng)中的發(fā)送端提取原始點(diǎn)云的語義特征；針對原始點(diǎn)云中的每個(gè)點(diǎn)，基于該點(diǎn)的多個(gè)相鄰點(diǎn)的語義特征分別與該點(diǎn)的語義特征之間的相關(guān)性，確定...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及FOD檢測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于機(jī)場跑道的車載式FOD動(dòng)態(tài)檢測與定位方法，本申請?zhí)岢鲆韵路桨福椒ㄍㄟ^車載設(shè)備采集的目標(biāo)數(shù)據(jù)生成目標(biāo)圖像，提取其中的畸變片段并構(gòu)建動(dòng)態(tài)特征樹。結(jié)合車輛運(yùn)動(dòng)參數(shù)和掃描視角信息，在特征節(jié)點(diǎn)下生成臨時(shí)子節(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于無人機(jī)巡檢的林區(qū)監(jiān)控方法及系統(tǒng)，首先獲取目標(biāo)林區(qū)包含地理位置標(biāo)識(shí)及地形特征參數(shù)的歷史巡檢數(shù)據(jù)集合，據(jù)此生成指示飛行路徑與圖像采集節(jié)點(diǎn)的初始巡檢航線，接著調(diào)用搭載多光譜傳感器的無人機(jī)按航線動(dòng)態(tài)巡檢，獲取不同時(shí)間戳下多個(gè)監(jiān)測區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及用于機(jī)器視覺的AI邊緣計(jì)算方法及系統(tǒng)，包括多個(gè)邊緣計(jì)算機(jī)、AI控制終端和多個(gè)視覺采集端；視覺采集端包括攝像頭和外殼，外殼的一端穿設(shè)有絕緣管，絕緣管內(nèi)穿設(shè)有內(nèi)管，且絕緣管位于外殼內(nèi)的一端端部封閉；絕緣管位于外殼內(nèi)的一端套設(shè)有安裝固定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于工業(yè)安全檢測技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于中紅外相機(jī)的氣體泄漏危險(xiǎn)等級評級模型及系統(tǒng)。所述模型以多源異構(gòu)數(shù)據(jù)為輸入，通過四層邏輯實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)量化：多參數(shù)輸入層接收物理參數(shù)、環(huán)境參數(shù)、介質(zhì)特性參數(shù)及空間參數(shù)；數(shù)據(jù)預(yù)處理層通過歸一化函數(shù)將異構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種分形驅(qū)動(dòng)的腹腔鏡Toldt氏線定位方法、裝置及介質(zhì)，所述方法包括：獲取若干腹腔鏡視頻幀；根據(jù)Toldt氏線分割模型對若干腹腔鏡視頻幀進(jìn)行特征建模，得到多尺度特征圖；對多尺度特征圖進(jìn)行多尺度時(shí)空特征融合與聚合處理，將處理所得結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開基于圖像和路網(wǎng)拓?fù)潢P(guān)系的交叉口區(qū)域提取方法及系統(tǒng)，涉及計(jì)算機(jī)圖形學(xué)與地理信息科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，解決傳統(tǒng)交叉口提取方法提取效果不佳的技術(shù)問題；本發(fā)明包括步驟1：利用道路網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)信息生成對應(yīng)的圖像；步驟2：篩選所有圖像中的有效輪廓，并創(chuàng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像生成領(lǐng)域，具體涉及了一種基于球面反射腔體參數(shù)優(yōu)化的三維圖像生成方法，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)缺乏協(xié)同優(yōu)化機(jī)制，導(dǎo)致成像精度低且適應(yīng)性差的問題。本發(fā)明包括：獲取腔體內(nèi)壁光學(xué)特性生成反射路徑偏移量對照表，測量腔體形變偏差構(gòu)建幾何補(bǔ)償映射關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及三維模型圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種三維模型粒子化分裂推散與多模態(tài)反饋的方法，方法包括：根據(jù)設(shè)備工藝結(jié)構(gòu)圖進(jìn)行輕量化三維模型重構(gòu)，生成具備工藝信息嵌入特性的glTF格式數(shù)據(jù)包；通過three.js引擎搭建虛擬三維場景，實(shí)例化g...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于結(jié)構(gòu)感知的多視角紋理重塑方法及系統(tǒng)，屬于計(jì)算機(jī)視覺處理領(lǐng)域。該方法使用結(jié)合控制網(wǎng)絡(luò)的預(yù)訓(xùn)練擴(kuò)散模型處理三維場景的多視角渲染圖像，對圖像和文本描述進(jìn)行編碼，提取結(jié)構(gòu)信息傳遞到UNet。構(gòu)建重建與編輯雙路徑架構(gòu)，采樣噪聲進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于大模型的圖像生成與風(fēng)格遷移方法和系統(tǒng)。其中，本申請通過獲取用戶上傳的內(nèi)容圖、風(fēng)格圖及滑動(dòng)條參數(shù)，并捕捉滑動(dòng)軌跡生成帶時(shí)間戳的強(qiáng)度序列，經(jīng)動(dòng)態(tài)采樣壓縮為頻域特征向量；利用大模型并行解析內(nèi)容圖的語義輪廓和風(fēng)格圖的紋理區(qū)域，建立...
								
            
							
            
							
						
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