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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		計算;推算;計數(shù)設備的制造及其應用技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)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(shù)領(lǐng)域，利用SIFT算子提取視頻幀全局特征點，結(jié)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(tài)變化、位移)對車輛速...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，特別是基于用戶行為的智能推薦系統(tǒng)。通過獲取系統(tǒng)中的用戶顯式行為數(shù)據(jù)和用戶隱式行為數(shù)據(jù)，獲取系統(tǒng)中用戶的交互深度指標數(shù)據(jù)，利用差分隱私技術(shù)對數(shù)據(jù)中的敏感行為添加噪聲，建立可變時間衰減函數(shù)，使用層次化Transform...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的電網(wǎng)設計方案生成方法，屬于電網(wǎng)規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域，包括S1、獲取電網(wǎng)設計方案的電網(wǎng)描述文本以及電網(wǎng)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(wǎng)絡對詞向量矩陣提取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種應用強化學習的風電機組預測性維護決策方法及系統(tǒng)，該方法中首先采集多源數(shù)據(jù)；然后基于多源數(shù)據(jù)構(gòu)建設備健康指數(shù)，評估設備當前健康狀態(tài)，并采用深度學習方法預測設備未來退化趨勢；接著應用PPO算法構(gòu)建維護決策框架，通過狀態(tài)空間、動作...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種揚塵污染監(jiān)管與考核系統(tǒng)及方法，其中系統(tǒng)包括揚塵數(shù)據(jù)庫、視頻平臺、AI算法底層引擎、考核標準單元、業(yè)務平臺和手持移動端；揚塵數(shù)據(jù)庫為視頻平臺和業(yè)務平臺提供基礎數(shù)據(jù)，視頻平臺的實時監(jiān)控數(shù)據(jù)經(jīng)AI算法底層引擎智能識別后，將結(jié)果反饋給...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理與深度學習技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于藝術(shù)先驗知識的漸進式人臉超分辨率方法與系統(tǒng)，其系統(tǒng)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(jié)構(gòu)學習模塊，用于引導實現(xiàn)基礎形態(tài)修復；細節(jié)補全模塊，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于人工智能的文字檢測識別方法及系統(tǒng)，方法包括：采集待檢測圖片數(shù)據(jù)；利用目標檢測模型提取待檢測圖片數(shù)據(jù)的不同尺度特征；對不同尺度特征進行多尺度特征融合以得到融合特征，根據(jù)融合特征，獲取目標檢測結(jié)果；將目標檢測結(jié)果輸入到目標識...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種面向法醫(yī)創(chuàng)傷學深度學習的PMCT圖像采集與多模態(tài)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)及方法。該系統(tǒng)包括創(chuàng)傷模型制備模塊、多模態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊、PMCT圖像預處理模塊、多尺度對比度增強圖像處理模塊、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模塊以及深度學習模型輸入數(shù)據(jù)準備模塊。方法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于全局多尺度編碼與局部稀疏注意力的視頻摘要生成方法，屬于計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：讀取輸入視頻，提取輸入視頻的幀級特征向量；構(gòu)造視頻摘要生成模型，將幀級特征向量輸入視頻摘要模型；將全局多尺度編碼和局部稀疏注意力模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于圖像處理的智能芯片陣列缺陷檢測系統(tǒng)，具體涉及芯片缺陷檢測領(lǐng)域，包括芯片陣列圖像獲取模塊、自適應數(shù)據(jù)增強模塊、多模態(tài)特征融合模塊、自適應動態(tài)匹配模塊、在線增量學習模塊以及異構(gòu)資源調(diào)度模塊。基于圖像處理的智能芯片陣列缺陷檢測系統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)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(jīng)過FDCN1、ReLU1、MAX...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于體育科技技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種搏擊技戰(zhàn)術(shù)分析系統(tǒng)，包括目標檢測和骨骼肌算法模塊、時空圖神經(jīng)網(wǎng)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(shù)據(jù)存儲模塊，所述目標檢測和骨骼肌算法模塊包括數(shù)據(jù)準備、模型訓練，所述數(shù)據(jù)準...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種城市軌道交通隧道水淹態(tài)勢預測方法及系統(tǒng)，獲取城市軌道交通隧道的空間幾何參數(shù)，構(gòu)建城市軌道交通隧道的三維數(shù)字化模型，再轉(zhuǎn)化為數(shù)值計算模型，基于數(shù)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(jiān)測量形成數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種面部表情識別方法、系統(tǒng)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(jīng)網(wǎng)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(fā)明涉及圖像識別相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，具體包括基于圖像識別的密煉機轉(zhuǎn)子缺陷檢測方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，包括：對密煉機轉(zhuǎn)子依振動信號提頻域、時域特征，優(yōu)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(wǎng)絡評估缺陷，結(jié)果超限則觸發(fā)提醒并聯(lián)動機械...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)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(lǐng)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(fā)明涉及基于記憶?邊緣引導的弱監(jiān)督視頻顯著性目標檢測方法及系統(tǒng)，屬于目標檢測技術(shù)領(lǐng)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(xù)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(wǎng)絡模型實現(xiàn)弱監(jiān)督視頻顯著性目標檢測；輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向FPGA的CNN加速器的DSP布局優(yōu)化方法，包括以下步驟：S1.DSP路徑信息提取：將設計的網(wǎng)表轉(zhuǎn)換為圖表示，并進行數(shù)據(jù)路徑DSP節(jié)點識別和數(shù)據(jù)路徑DSP圖構(gòu)建；S2.數(shù)據(jù)路徑驅(qū)動的DSP布局：根據(jù)提取的數(shù)據(jù)路徑DSP圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)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(tǒng)，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(jiān)測模型包括特征提取網(wǎng)絡、跨層感知融合網(wǎng)絡以及缺陷檢測網(wǎng)絡；在所述特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種面向任務的遙感影像壓縮方法及系統(tǒng)，進行高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)集構(gòu)建，包括目標檢測數(shù)據(jù)集和語義分割數(shù)據(jù)集；目標檢測模型訓練，包括在目標檢測數(shù)據(jù)集上的一階目標檢測模型的參數(shù)訓練；語義分割模型訓練，包括在語義分割數(shù)據(jù)集上的語義分割模...
								
            
							
            
							
						
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