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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		計(jì)算;推算;計(jì)數(shù)設(shè)備的制造及其應(yīng)用技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的電網(wǎng)設(shè)計(jì)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(shè)計(jì)方案的電網(wǎng)描述文本以及電網(wǎng)線路文本；S2、對(duì)文本分別進(jìn)行詞嵌入表示，得到詞向量矩陣；S3、使用并行的兩個(gè)引入注意力機(jī)制的卷積網(wǎng)絡(luò)對(duì)詞向量矩陣提取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于運(yùn)動(dòng)無(wú)人機(jī)視頻計(jì)算車輛速度的方法，屬于視頻計(jì)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(diǎn)，結(jié)合RANSAC算法計(jì)算單應(yīng)矩陣H，將上一幀圖像投影到當(dāng)前幀，有效消除了無(wú)人機(jī)自身運(yùn)動(dòng)(如飛行姿態(tài)變化、位移)對(duì)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(guò)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(biāo)數(shù)據(jù)，利用差分隱私技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)中的敏感行為添加噪聲，建立可變時(shí)間衰減函數(shù)，使用層次化Transform...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種揚(yáng)塵污染監(jiān)管與考核系統(tǒng)及方法，其中系統(tǒng)包括揚(yáng)塵數(shù)據(jù)庫(kù)、視頻平臺(tái)、AI算法底層引擎、考核標(biāo)準(zhǔn)單元、業(yè)務(wù)平臺(tái)和手持移動(dòng)端；揚(yáng)塵數(shù)據(jù)庫(kù)為視頻平臺(tái)和業(yè)務(wù)平臺(tái)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，視頻平臺(tái)的實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)經(jīng)AI算法底層引擎智能識(shí)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(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于藝術(shù)先驗(yàn)知識(shí)的漸進(jìn)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(duì)輸入的低分辨率人臉圖像進(jìn)行多尺度特征提取，并輸出潛在特征；結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)模塊，用于引導(dǎo)實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)形態(tài)修復(fù)；細(xì)節(jié)補(bǔ)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(cè)識(shí)別方法及系統(tǒng)，方法包括：采集待檢測(cè)圖片數(shù)據(jù)；利用目標(biāo)檢測(cè)模型提取待檢測(cè)圖片數(shù)據(jù)的不同尺度特征；對(duì)不同尺度特征進(jìn)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(biāo)檢測(cè)結(jié)果；將目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果輸入到目標(biāo)識(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種面向法醫(yī)創(chuàng)傷學(xué)深度學(xué)習(xí)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(yù)處理模塊、多尺度對(duì)比度增強(qiáng)圖像處理模塊、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模塊以及深度學(xué)習(xí)模型輸入數(shù)據(jù)準(zhǔn)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(jì)算機(jī)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(jí)特征向量；構(gòu)造視頻摘要生成模型，將幀級(jí)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(cè)系統(tǒng)，具體涉及芯片缺陷檢測(cè)領(lǐng)域，包括芯片陣列圖像獲取模塊、自適應(yīng)數(shù)據(jù)增強(qiáng)模塊、多模態(tài)特征融合模塊、自適應(yīng)動(dòng)態(tài)匹配模塊、在線增量學(xué)習(xí)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(cè)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(jī)制的紅外場(chǎng)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(chǎng)景分類信息；其中，AFDC?IRNet模型處理過(guò)程包括：紅外圖像依次經(jīng)過(guò)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(biāo)檢測(cè)和骨骼肌算法模塊、時(shí)空?qǐng)D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)作識(shí)別模塊、擊打效果評(píng)估模塊、抗干擾機(jī)制模塊、視頻處理與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊，所述目標(biāo)檢測(cè)和骨骼肌算法模塊包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練，所述數(shù)據(jù)準(zhǔn)...
								
            
							
            
							
						
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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(shì)預(yù)測(cè)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(jì)算模型，基于數(shù)值方法進(jìn)行不同進(jìn)水條件下的城市軌道交通隧道水淹過(guò)程的仿真模擬，將模擬的監(jiān)測(cè)量形成數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種面部表情識(shí)別方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備，方法包括：對(duì)面部樣本圖像進(jìn)行預(yù)處理，提取用戶臉部特征點(diǎn)坐標(biāo)；采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(gè)局部特征進(jìn)行融合，得到增強(qiáng)的局部特征；采用圖卷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像識(shí)別相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，具體包括基于圖像識(shí)別的密煉機(jī)轉(zhuǎn)子缺陷檢測(cè)方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，包括：對(duì)密煉機(jī)轉(zhuǎn)子依振動(dòng)信號(hào)提頻域、時(shí)域特征，優(yōu)化圖像配缺陷視覺向量，配置振動(dòng)信號(hào)特征向量，融合后用缺陷分類網(wǎng)絡(luò)評(píng)估缺陷，結(jié)果超限則觸發(fā)提醒并聯(lián)動(dòng)機(jī)械...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種小樣本類增量視頻動(dòng)作識(shí)別方法和裝置，屬于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，所述方法包括：針對(duì)每個(gè)視頻，通過(guò)采用視覺軟提示和時(shí)序軟提示，獲取融合空時(shí)信息的視頻特征，同時(shí)獲取具有先驗(yàn)知識(shí)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(dǎo)的弱監(jiān)督視頻顯著性目標(biāo)檢測(cè)方法及系統(tǒng)，屬于目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。包括：將給定的長(zhǎng)視頻序列進(jìn)行非重疊滑動(dòng)窗口劃分，提取到連續(xù)的若干個(gè)視頻幀，若干個(gè)視頻幀輸入至訓(xùn)練后的記憶邊緣引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)弱監(jiān)督視頻顯著性目標(biāo)檢測(cè)；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(shè)計(jì)的網(wǎng)表轉(zhuǎn)換為圖表示，并進(jìn)行數(shù)據(jù)路徑DSP節(jié)點(diǎn)識(shí)別和數(shù)據(jù)路徑DSP圖構(gòu)建；S2.數(shù)據(jù)路徑驅(qū)動(dòng)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(cè)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(cè)模型，進(jìn)行顯示屏圖像的缺陷檢測(cè)；其中，缺陷監(jiān)測(cè)模型包括特征提取網(wǎng)絡(luò)、跨層感知融合網(wǎng)絡(luò)以及缺陷檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)；在所述特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種面向任務(wù)的遙感影像壓縮方法及系統(tǒng)，進(jìn)行高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)集構(gòu)建，包括目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)集和語(yǔ)義分割數(shù)據(jù)集；目標(biāo)檢測(cè)模型訓(xùn)練，包括在目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)集上的一階目標(biāo)檢測(cè)模型的參數(shù)訓(xùn)練；語(yǔ)義分割模型訓(xùn)練，包括在語(yǔ)義分割數(shù)據(jù)集上的語(yǔ)義分割模...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于增強(qiáng)聚類自編碼器的旋轉(zhuǎn)機(jī)械無(wú)監(jiān)督故障診斷與新故障識(shí)別方法，適用于設(shè)備故障識(shí)別領(lǐng)域。首先，利用傅里葉變換和歸一化方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，再通過(guò)自編碼器提取高維數(shù)據(jù)特征并映射到低維空間，從而初步區(qū)分不同健康狀態(tài)。接著，采用特征空間轉(zhuǎn)換機(jī)制...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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