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                  		計算;推算;計數(shù)設備的制造及其應用技術
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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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(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；結構學習模塊，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(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領域，具體涉及一種搏擊技戰(zhàn)術分析系統(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)，構建城市軌道交通隧道的三維數(shù)字化模型，再轉化為數(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(tǒng)及介質，包括：對密煉機轉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(tǒng)，所述方法包括：獲取變截面復合樁的多源數(shù)據(jù)；對多源數(shù)據(jù)進行特征提取，得到關鍵特征與時空特征；基于多源數(shù)據(jù)，進行三維參數(shù)化建模和非線性有限元分析，構建樁身的變截面形態(tài)與應力云圖，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)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(qū)域，并利用區(qū)域相似性實現(xiàn)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(guī)則形狀防護裝備識別方法，包括數(shù)據(jù)采集；構建目標識別模型識別數(shù)據(jù)集中圖像數(shù)據(jù)內(nèi)的目標特征，目標識別模型以YOLOv11模型為基礎，其主干網(wǎng)絡為星形主干網(wǎng)絡，頸部網(wǎng)絡設計雙分支CAA和DSC...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于電力系統(tǒng)網(wǎng)絡安全數(shù)據(jù)的可視化報表生成方法及系統(tǒng)，從數(shù)據(jù)源中獲取電力系統(tǒng)網(wǎng)絡安全數(shù)據(jù)；預處理所述的原始電力系統(tǒng)網(wǎng)絡安全數(shù)據(jù)；將預處理后的電力系統(tǒng)網(wǎng)絡安全數(shù)據(jù)導入訓練好的深度學習模型；挖掘數(shù)據(jù)特征，確定數(shù)據(jù)類型；確定與所述數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種社交媒體熱點話題預測方法、系統(tǒng)、設備及存儲介質，包括以下過程：獲取查詢帖子、目標用戶、與目標用戶相關的歷史帖子集合、以及由目標用戶的關注者發(fā)布的近期帖子集合；基于歷史帖子集合，生成目標用戶的興趣表征；基于近期帖子集合，并結合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)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(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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								      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(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圖構建；S2.數(shù)據(jù)路徑驅動的DSP布局：根據(jù)提取的數(shù)據(jù)路徑DSP圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于深度學習的電力絕緣子缺陷檢測方法及系統(tǒng)，屬于電力設備絕緣控件檢測領域技術領域；該方法包括：同步采集得到目標電力絕緣子的原始可見光圖像、原始紅外熱成像圖像和原始超聲波數(shù)據(jù)；預處理后，進行數(shù)據(jù)增強，之后將標準數(shù)據(jù)傳輸?shù)教卣魈崛?..
								
            
							
            
							
						
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