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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		計算;推算;計數設備的制造及其應用技術
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發明公開了一種基于深度學習的電網設計方案生成方法，屬于電網規劃技術領域，包括S1、獲取電網設計方案的電網描述文本以及電網線路文本；S2、對文本分別進行詞嵌入表示，得到詞向量矩陣；S3、使用并行的兩個引入注意力機制的卷積網絡對詞向量矩陣提取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了基于運動無人機視頻計算車輛速度的方法，屬于視頻計算車輛速度方法技術領域，利用SIFT算子提取視頻幀全局特征點，結合RANSAC算法計算單應矩陣H，將上一幀圖像投影到當前幀，有效消除了無人機自身運動(如飛行姿態變化、位移)對車輛速...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及多模態特征融合與故障傳播分析的風電場診斷方法及系統，屬于風電設備故障診斷技術領域；通過無人機群協同采集風電場設備的可見光、紅外及LiDAR多模態數據，采用動態門控機制融合YOLOv5提取的局部特征、Transformer提取的熱力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及醫學圖像處理技術領域，提出了一種基于小波增強與多尺度特征融合的醫學圖像分割方法。該方法結合CNN?Transformer雙分支編碼結構，提出一種多尺度小波融合模塊，從頻域角度出發，采用Haar小波變換提取圖像高頻子帶以增強邊緣與紋...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明屬于三維目標檢測技術領域，公開了一種基于雙源點云增強的三維目標檢測方法，本發明針對現有三維目標檢測方法在檢測時對點云稀疏處物體檢測精度下降以及點云圖像融合情況下不同模態數據特征對齊難度等物體，設計了一種基于雙源點云增強的三維目標檢測方...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及大數據分析領域，特別是基于用戶行為的智能推薦系統。通過獲取系統中的用戶顯式行為數據和用戶隱式行為數據，獲取系統中用戶的交互深度指標數據，利用差分隱私技術對數據中的敏感行為添加噪聲，建立可變時間衰減函數，使用層次化Transform...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種兩階段參數自適應優化蜂窩肺病灶分割方法、存儲介質及設備，涉及蜂窩肺圖像處理方法技術領域。所述方法包括如下步驟：圖像預處理：獲取蜂窩肺CT圖像，對CT圖像進行預處理，并采用均值漂移算法優化CT圖像的預處理流程；粗分割：使用基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供了一種基于柔性可變形卷積和注意力機制的紅外場景分類方法，包括：紅外圖像輸入AFDC?IRNet模型，模型輸出紅外圖像所屬的紅外場景分類信息；其中，AFDC?IRNet模型處理過程包括：紅外圖像依次經過FDCN1、ReLU1、MAX...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明屬于體育科技技術領域，具體涉及一種搏擊技戰術分析系統，包括目標檢測和骨骼肌算法模塊、時空圖神經網絡的動作識別模塊、擊打效果評估模塊、抗干擾機制模塊、視頻處理與數據存儲模塊，所述目標檢測和骨骼肌算法模塊包括數據準備、模型訓練，所述數據準...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供了一種城市軌道交通隧道水淹態勢預測方法及系統，獲取城市軌道交通隧道的空間幾何參數，構建城市軌道交通隧道的三維數字化模型，再轉化為數值計算模型，基于數值方法進行不同進水條件下的城市軌道交通隧道水淹過程的仿真模擬，將模擬的監測量形成數...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供一種面部表情識別方法、系統及電子設備，方法包括：對面部樣本圖像進行預處理，提取用戶臉部特征點坐標；采用卷積神經網絡主干獲取局部特征和全局特征；采用交叉注意力模塊1將聚合的全局特征與每個局部特征進行融合，得到增強的局部特征；采用圖卷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及圖像識別相關技術領域，具體包括基于圖像識別的密煉機轉子缺陷檢測方法、系統及介質，包括：對密煉機轉子依振動信號提頻域、時域特征，優化圖像配缺陷視覺向量，配置振動信號特征向量，融合后用缺陷分類網絡評估缺陷，結果超限則觸發提醒并聯動機械...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種小樣本類增量視頻動作識別方法和裝置，屬于計算機視覺領域，所述方法包括：針對每個視頻，通過采用視覺軟提示和時序軟提示，獲取融合空時信息的視頻特征，同時獲取具有先驗知識的視頻特征，并將兩種視頻特征融合，獲取最終的視頻特征；其次，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及基于記憶?邊緣引導的弱監督視頻顯著性目標檢測方法及系統，屬于目標檢測技術領域。包括：將給定的長視頻序列進行非重疊滑動窗口劃分，提取到連續的若干個視頻幀，若干個視頻幀輸入至訓練后的記憶邊緣引導網絡模型實現弱監督視頻顯著性目標檢測；輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種面向FPGA的CNN加速器的DSP布局優化方法，包括以下步驟：S1.DSP路徑信息提取：將設計的網表轉換為圖表示，并進行數據路徑DSP節點識別和數據路徑DSP圖構建；S2.數據路徑驅動的DSP布局：根據提取的數據路徑DSP圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明屬于圖像處理技術領域，提供了一種基于全域特征提取的顯示屏缺陷檢測方法及系統，包括：獲取顯示屏圖像；基于獲取的圖像和缺陷檢測模型，進行顯示屏圖像的缺陷檢測；其中，缺陷監測模型包括特征提取網絡、跨層感知融合網絡以及缺陷檢測網絡；在所述特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供了一種面向任務的遙感影像壓縮方法及系統，進行高分辨率遙感影像數據集構建，包括目標檢測數據集和語義分割數據集；目標檢測模型訓練，包括在目標檢測數據集上的一階目標檢測模型的參數訓練；語義分割模型訓練，包括在語義分割數據集上的語義分割模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了基于圖像處理的智能芯片陣列缺陷檢測系統，具體涉及芯片缺陷檢測領域，包括芯片陣列圖像獲取模塊、自適應數據增強模塊、多模態特征融合模塊、自適應動態匹配模塊、在線增量學習模塊以及異構資源調度模塊。基于圖像處理的智能芯片陣列缺陷檢測系統...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開一種揚塵污染監管與考核系統及方法，其中系統包括揚塵數據庫、視頻平臺、AI算法底層引擎、考核標準單元、業務平臺和手持移動端；揚塵數據庫為視頻平臺和業務平臺提供基礎數據，視頻平臺的實時監控數據經AI算法底層引擎智能識別后，將結果反饋給...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及圖像處理與深度學習技術領域，公開了一種基于藝術先驗知識的漸進式人臉超分辨率方法與系統，其系統包括：圖像編碼模塊，用于對輸入的低分辨率人臉圖像進行多尺度特征提取，并輸出潛在特征；結構學習模塊，用于引導實現基礎形態修復；細節補全模塊，...
								
            
							
            
							
						
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