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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)明涉及集成學習形變預測技術領域，具體涉及一種基于復雜樣本導向的雙權堆疊形變預測集成模型建模方法，包括：建立CLAnet、RBF、MLP、CNN及XGBoost五個異構基模型；建立支持向量回歸機作為元模型；基于stacking框架構建二級...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種三維顆粒的分割方法、裝置以及計算機程序產品。該分割方法包括：接收三維顆粒的斷層圖像；基于該圖像生成顆粒體素圖；將體素圖轉換成由N×3維矩陣表示的點云，N表示點云中的點的數(shù)量；通過多鄰域方式標記點云中的連通域，獲得表示多個顆粒...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及AI數(shù)字人交互技術領域，具體公開一種數(shù)字人AI導游助理的個性化交互與場景適配系統(tǒng)，包括獲取同一時刻用戶畫像多模態(tài)數(shù)據(jù)，并分別對多模態(tài)數(shù)據(jù)提取特征，對提取的特征進行多模態(tài)特征融合，生成融合特征；基于融合特征生成意圖類別和情感狀態(tài)；基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于字詞多粒度特征增強算法的施工規(guī)范文本知識圖譜構建方法，在命名實體識別任務中，引入BERT預訓練語言模型作為嵌入層，獲取字粒度與詞粒度向量表示，在解決了一詞多義問題的同時提高專業(yè)詞在句中重要性，將其與BiLSTM?Atte...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例公開了一種配電導線的缺陷檢測方法、存儲介質及設備，包括：將原始導線圖像輸入至基于去噪擴散隱式的密度集導線分割模型中，得到目標導線分割圖像，并將目標導線分割圖像輸入至預設導線缺陷檢測模型中，得到導線缺陷檢測結果；即通過引入基于去噪...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開一種應用于零售場景下的標注數(shù)據(jù)擴充方法、平臺及存儲介質，屬于數(shù)據(jù)處理領域。本申請在各個客戶端根據(jù)本地標注數(shù)據(jù)生成本地條件標簽并上傳服務器，服務器端聚合得到全局共享的條件標簽分布信息并分發(fā)回客戶端。客戶端使用本地標注數(shù)據(jù)、本地條件標...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計算機視覺領域，具體涉及一種相機協(xié)同的跨模態(tài)無監(jiān)督可見光紅外行人重識別方法。本發(fā)明提出了一種相機協(xié)同的跨模態(tài)無監(jiān)督可見光紅外行人重識別方法，通過區(qū)分同相機和跨相機鄰居關系，有效抑制了由拍攝視角差異導致的特征干擾。基于凈化鄰居集構建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種紅外夜視下的老鼠識別方法、系統(tǒng)、設備及存儲介質，可以應用于大型語言模型技術領域，獲取連續(xù)多張待檢測幀圖像；對每張待檢測幀圖像進行預處理，得到連續(xù)多張?zhí)幚砗蟮膱D像，基于連續(xù)多張?zhí)幚砗蟮膱D像，使用LK光流法和目標檢測模型對運動區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及高鐵運維技術領域，提出了一種基于4C檢測的高鐵接觸網竣工驗收方法及系統(tǒng)，包括：采集接觸網圖像數(shù)據(jù)，獲取巡檢車的位姿數(shù)據(jù)和空間定位數(shù)據(jù)并進行同步標定處理，建立映射關系，得到標定接觸網圖像；將標定接觸網圖像輸入多尺度目標檢測模型，輸出...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N方形動力電池外殼視覺缺陷快速檢測方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術領域，包括：獲得高分辨率多視角圖像序列，輸出標準化圖像數(shù)據(jù)，進行前視覺劃痕檢測，輸出劃痕缺陷位置及特征，輸出包含置信度得分的缺陷候選區(qū)域，識別出氣泡類缺陷，匯總缺陷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于模態(tài)交互注意力機制的船舶軌跡預測方法及系統(tǒng)，涉及船舶軌跡預測領域，該方法包括：獲取船舶的AIS數(shù)據(jù)，其中，AIS數(shù)據(jù)至少包括軌跡分類標簽；獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)集；建立并訓練基于模態(tài)交互注意力機制的船舶軌跡預測模型；通過基于模態(tài)交互注...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于姿態(tài)估計和時空建模的群體行為識別方法及系統(tǒng)，屬于行為識別領域，包括：S1、對輸入視頻幀進行目標檢測，得到單人圖像檢測框和異常物體位置信息；S2、基于單人圖像檢測框，通過姿態(tài)估計網絡生成高精度關鍵點熱圖；S3、將高精度關鍵點...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能和醫(yī)學影像分析技術領域，公開了一種CIP肺炎的基于跨時相CT影像的分類方法，包括的過程為，獲取CIP患者的ICIs治療前后胸部的CT影像數(shù)據(jù)，然后對CT影像數(shù)據(jù)經預處理后輸入離線訓練好的特征提取IP?VIT網絡。特征提取I...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于改進U?Net的萌發(fā)表型測量方法及系統(tǒng)以實現(xiàn)自動化測量，減少人工成本并顯著提高效率，從而優(yōu)化番茄的種植與管理。本申請通過種子萌發(fā)表型采集系統(tǒng)對種子培養(yǎng)和種子萌發(fā)過程圖像進行采集，構建數(shù)據(jù)集，并利用該數(shù)據(jù)集訓練改進的U?Ne...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于腦電降噪技術領域，公開了一種BiGRU提取高維時序特征的腦電信號降噪方法，本發(fā)明對于眼電偽影的處理有了極大的提升，在半模擬數(shù)據(jù)集下去除眼電偽影后的腦電信號和干凈腦電信號的相關性因子(CorrelationCoefficient，C...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多注意力策略融合與輕量化的帶鋼表面缺陷檢測方法，屬于鋼材表面缺陷檢測技術領域，包括以下步驟：S1：數(shù)據(jù)采集；S2：模型構建；S3：模型訓練；S4：缺陷檢測。本發(fā)明基于YOLOv8模型框架，設計了一種基于多尺度注意力機制的多特...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于全過程非對稱多段S型曲線的礦用電鏟軌跡規(guī)劃方法，屬于軌跡規(guī)劃技術領域。第一，獲取并處理物料面點云數(shù)據(jù)。第二，建立礦用電鏟電機基于全過程非對稱多段S型曲線速度控制算法的數(shù)學模型。第三，構建礦用電鏟的鏟斗齒尖的軌跡方程。第四，給定約束邊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種用于圖像描述任務的視覺語言建模系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)利用視覺語言模型針對輸入圖像進行描述文本生成，包括：視覺編碼器和文本編碼器分別連接至視覺特征提取模塊和文本特征提取模塊，視覺特征提取和文本特征提取模塊均連接至特征融合模塊，特征融...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于計算機視覺的挖掘機與人碰撞事故預警方法及系統(tǒng)。本發(fā)明首先通過目標檢測、2D關鍵點檢測、3D姿勢識別等計算機視覺算法，對施工現(xiàn)場視頻流進行工人和挖掘機的3D骨架識別；其次，基于挖掘機3D骨架在工作狀態(tài)下的3D運動姿態(tài)，劃定出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像增強技術領域，具體為基于神經網絡的醫(yī)學影像病灶識別方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：基于輸入的醫(yī)學影像數(shù)據(jù)，設定不同尺寸鄰域窗口，計算各鄰域窗口的香農熵值，同時計算局部能量值，形成局部能量圖，對香農熵值與局部能量圖進行融合，得到融合信...
								
            
							
            
							
						
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