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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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								      本發明公開了一種基于電力系統網絡安全數據的可視化報表生成方法及系統，從數據源中獲取電力系統網絡安全數據；預處理所述的原始電力系統網絡安全數據；將預處理后的電力系統網絡安全數據導入訓練好的深度學習模型；挖掘數據特征，確定數據類型；確定與所述數...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種社交媒體熱點話題預測方法、系統、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，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據；預處理后，進行數據增強，之后將標準數據傳輸到特征提取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及工業質檢技術領域，具體是一種基于深度學習的鋁箔熱封口缺陷檢測方法及系統，改進vHeat模型將待分類圖像進行二分類，得到第一分類圖像和第二分類圖像，第二分類圖像具有多種類別特征，這一次的分類僅對待分類圖像進行粗略的數據劃分，為了進一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了基于序優化的行動方案樣本空間搜索方法，具體涉及模擬對抗領域，用于解決復雜動態對抗模擬場景中高維約束驗證難題，是通過構建約束耦合圖譜和影響度矩陣，提供拓撲依賴與影響度的全局視角；接著，基于圖譜的拓撲排序與前向傳播算法，優先驗證核心...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種多源種養廢物資源化綜合管控智能體系統及運行方法，包括：生產系統物理實體、數據采集智能體、數據交互智能體、孿生模型和分析決策智能體。數據采集智能體采集工藝過程中的真實工藝數據；數據交互智能體用于各智能體之間數據的傳輸與處理；分...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于多源數據的換熱器優化方法及裝置，用于精準識別換熱器的局部過熱區域，并進行有效優化，從而可以減少因局部過熱而導致換熱器損壞的問題，提高了換熱器的傳熱效率和運行穩定性。本申請方法包括：采集換熱器在運行過程中的多源運行數據和溫...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于增強聚類自編碼器的旋轉機械無監督故障診斷與新故障識別方法，適用于設備故障識別領域。首先，利用傅里葉變換和歸一化方法對數據進行預處理，再通過自編碼器提取高維數據特征并映射到低維空間，從而初步區分不同健康狀態。接著，采用特征空間轉換機制...
								
            
							
            
							
						
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