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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(jué)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(kāi)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(jué)領(lǐng)域，所述方法包括：針對(duì)每個(gè)視頻，通過(guò)采用視覺(jué)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)明公開(kāi)了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的變截面復(fù)合樁配筋設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng)，所述方法包括：獲取變截面復(fù)合樁的多源數(shù)據(jù)；對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到關(guān)鍵特征與時(shí)空特征；基于多源數(shù)據(jù)，進(jìn)行三維參數(shù)化建模和非線性有限元分析，構(gòu)建樁身的變截面形態(tài)與應(yīng)力云圖，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種水溝電纜槽吊裝一體機(jī)施工方法及設(shè)備。獲取施工過(guò)程中各個(gè)時(shí)刻下的雙目圖像，并基于像素點(diǎn)的灰度與位置特征進(jìn)行配準(zhǔn)，生成高精度深度圖；對(duì)單目圖像進(jìn)行劃分得到待處理區(qū)域，并利用區(qū)域相似性實(shí)現(xiàn)跨時(shí)刻匹配，得到匹...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種輕量化井下非規(guī)則形狀防護(hù)裝備識(shí)別方法，包括數(shù)據(jù)采集；構(gòu)建目標(biāo)識(shí)別模型識(shí)別數(shù)據(jù)集中圖像數(shù)據(jù)內(nèi)的目標(biāo)特征，目標(biāo)識(shí)別模型以YOLOv11模型為基礎(chǔ)，其主干網(wǎng)絡(luò)為星形主干網(wǎng)絡(luò)，頸部網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)雙分支CAA和DSC...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)的可視化報(bào)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(luò)安全數(shù)據(jù)；預(yù)處理所述的原始電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)；將預(yù)處理后的電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)導(dǎo)入訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)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(kāi)了一種社交媒體熱點(diǎn)話題預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括以下過(guò)程：獲取查詢帖子、目標(biāo)用戶、與目標(biāo)用戶相關(guān)的歷史帖子集合、以及由目標(biāo)用戶的關(guān)注者發(fā)布的近期帖子集合；基于歷史帖子集合，生成目標(biāo)用戶的興趣表征；基于近期帖子集合，并結(jié)合...
								
            
							
            
							
						
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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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								      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(kāi)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)明提供一種基于深度學(xué)習(xí)的電力絕緣子缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)，屬于電力設(shè)備絕緣控件檢測(cè)領(lǐng)域技術(shù)領(lǐng)域；該方法包括：同步采集得到目標(biāo)電力絕緣子的原始可見(jiàn)光圖像、原始紅外熱成像圖像和原始超聲波數(shù)據(jù)；預(yù)處理后，進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，之后將標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)傳輸?shù)教卣魈崛?..
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工業(yè)質(zhì)檢技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種基于深度學(xué)習(xí)的鋁箔熱封口缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)，改進(jìn)vHeat模型將待分類圖像進(jìn)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(duì)待分類圖像進(jìn)行粗略的數(shù)據(jù)劃分，為了進(jìn)一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于序優(yōu)化的行動(dòng)方案樣本空間搜索方法，具體涉及模擬對(duì)抗領(lǐng)域，用于解決復(fù)雜動(dòng)態(tài)對(duì)抗模擬場(chǎng)景中高維約束驗(yàn)證難題，是通過(guò)構(gòu)建約束耦合圖譜和影響度矩陣，提供拓?fù)湟蕾嚺c影響度的全局視角；接著，基于圖譜的拓?fù)渑判蚺c前向傳播算法，優(yōu)先驗(yàn)證核心...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種多源種養(yǎng)廢物資源化綜合管控智能體系統(tǒng)及運(yùn)行方法，包括：生產(chǎn)系統(tǒng)物理實(shí)體、數(shù)據(jù)采集智能體、數(shù)據(jù)交互智能體、孿生模型和分析決策智能體。數(shù)據(jù)采集智能體采集工藝過(guò)程中的真實(shí)工藝數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)交互智能體用于各智能體之間數(shù)據(jù)的傳輸與處理；分...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于多源數(shù)據(jù)的換熱器優(yōu)化方法及裝置，用于精準(zhǔn)識(shí)別換熱器的局部過(guò)熱區(qū)域，并進(jìn)行有效優(yōu)化，從而可以減少因局部過(guò)熱而導(dǎo)致?lián)Q熱器損壞的問(wèn)題，提高了換熱器的傳熱效率和運(yùn)行穩(wěn)定性。本申請(qǐng)方法包括：采集換熱器在運(yùn)行過(guò)程中的多源運(yùn)行數(shù)據(jù)和溫...
								
            
							
            
							
						
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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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								      本發(fā)明提供一種基于圖像處理的TFT材料工業(yè)缺陷智能檢測(cè)系統(tǒng)，涉及TFT材料技術(shù)領(lǐng)域。系統(tǒng)包括圖像采集模塊、圖像預(yù)處理模塊、特征提取模塊、缺陷識(shí)別模塊和結(jié)果判定模塊。圖像采集模塊獲取圖像數(shù)據(jù)；圖像預(yù)處理模塊對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；特征提取模塊提...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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