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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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								      本發明公開了一種激波針?零質量射流飛行器降阻減熱多目標優化方法。本發明基于KRG，RBF和PRS三種不同代理模型進行近似表征，綜合考慮了插值型和擬合型代理模型之間的優缺點，實現了高精度高超聲速飛行器氣動力熱表征；同時，基于擁擠度排序自適應加...
								
            
							
            
							
						
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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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								      本發明公開了一種基于人工智能的文字檢測識別方法及系統，方法包括：采集待檢測圖片數據；利用目標檢測模型提取待檢測圖片數據的不同尺度特征；對不同尺度特征進行多尺度特征融合以得到融合特征，根據融合特征，獲取目標檢測結果；將目標檢測結果輸入到目標識...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及一種面向法醫創傷學深度學習的PMCT圖像采集與多模態數據處理系統及方法。該系統包括創傷模型制備模塊、多模態數據采集模塊、PMCT圖像預處理模塊、多尺度對比度增強圖像處理模塊、多模態數據融合模塊以及深度學習模型輸入數據準備模塊。方法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發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領域。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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								      本發明公開了一種基于機器學習的變截面復合樁配筋設計方法及系統，所述方法包括：獲取變截面復合樁的多源數據；對多源數據進行特征提取，得到關鍵特征與時空特征；基于多源數據，進行三維參數化建模和非線性有限元分析，構建樁身的變截面形態與應力云圖，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供一種基于圖像處理的TFT材料工業缺陷智能檢測系統，涉及TFT材料技術領域。系統包括圖像采集模塊、圖像預處理模塊、特征提取模塊、缺陷識別模塊和結果判定模塊。圖像采集模塊獲取圖像數據；圖像預處理模塊對圖像數據進行預處理；特征提取模塊提...
								
            
							
            
							
						
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								      一種以交互驅動的多對象內容可控圖像生成方法，包括以下步驟：步驟1)：獲取圖像數據以及其對應對象實例的分割與類別標簽；步驟2)：獲取每一個對象實例的圖像，并進行處理，得到分割后的對象圖像；步驟3)，提取每張對象圖像的類別、深度、細節特征得到多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及圖像分析技術領域，具體涉及一種水溝電纜槽吊裝一體機施工方法及設備。獲取施工過程中各個時刻下的雙目圖像，并基于像素點的灰度與位置特征進行配準，生成高精度深度圖；對單目圖像進行劃分得到待處理區域，并利用區域相似性實現跨時刻匹配，得到匹...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像識別技術領域，尤其涉及一種輕量化井下非規則形狀防護裝備識別方法，包括數據采集；構建目標識別模型識別數據集中圖像數據內的目標特征，目標識別模型以YOLOv11模型為基礎，其主干網絡為星形主干網絡，頸部網絡設計雙分支CAA和DSC...
								
            
							
            
							
						
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