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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)明提供了一種基于視覺(jué)識(shí)別的燈具LED自動(dòng)識(shí)別與色度檢測(cè)系統(tǒng)和方法，屬于視覺(jué)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。包括：圖像采集模塊、圖像預(yù)處理模塊、LED自動(dòng)識(shí)別模塊、色度檢測(cè)模塊和結(jié)果輸出與判定模塊。采用傳統(tǒng)圖像處理和深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的方式實(shí)現(xiàn)LED自動(dòng)定位，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種全局?局部特征關(guān)聯(lián)融合肺部CT圖像分割方法，主要解決現(xiàn)有技術(shù)對(duì)肺部CT圖像感染區(qū)域分割不準(zhǔn)確的問(wèn)題。其實(shí)現(xiàn)方案為：建立由Transformer層組成的編碼器；建立由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成的編碼器；建立由Transformer層組成...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及智能駕駛技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)一種用于車(chē)載場(chǎng)景的用戶(hù)服務(wù)推薦方法，包括：采集用戶(hù)用車(chē)行為數(shù)據(jù)，通過(guò)多維度標(biāo)記體系對(duì)用戶(hù)意圖進(jìn)行關(guān)聯(lián)標(biāo)注，向量化后存儲(chǔ)至向量數(shù)據(jù)庫(kù)；捕獲用戶(hù)實(shí)時(shí)行為數(shù)據(jù)生成實(shí)時(shí)行為向量；基于所述向量數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)混合檢索策略生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于剛彈韌理念的沿海港口岸線資源規(guī)劃利用方法，包括：對(duì)港口岸線的資源稟賦數(shù)據(jù)進(jìn)行采集與預(yù)處理，建立岸線空間屬性數(shù)據(jù)庫(kù)；通過(guò)多源空間數(shù)據(jù)集成與GIS空間分析技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，進(jìn)行剛性約束管控；結(jié)合臨港產(chǎn)業(yè)需求和城市生活協(xié)調(diào)度，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于無(wú)人機(jī)跨攝像頭目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng)及方法，涉及圖像關(guān)聯(lián)模型技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明無(wú)人機(jī)輔助標(biāo)定模塊通過(guò)包括無(wú)人機(jī)攝像頭在內(nèi)的多個(gè)攝像頭采集視頻，并提取視頻得到多個(gè)攝像頭視角的圖像中各個(gè)目標(biāo)的像素坐標(biāo)；提取無(wú)人機(jī)圖像與GIS地圖中的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及教學(xué)實(shí)驗(yàn)管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種基于YOLOv11的實(shí)驗(yàn)桌面物品自動(dòng)化管理改進(jìn)方法，包括：將多層感知機(jī)與通道注意力機(jī)制相結(jié)合，添加在YOLOv11的backbone中的每個(gè)C3K2模塊后，以提升模型對(duì)長(zhǎng)距離依賴(lài)和局部上下文的建模能...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于圖像識(shí)別的砌體結(jié)構(gòu)抗震性能快速評(píng)估方法，包括以下步驟：對(duì)圖像中的房屋輪廓、洞口和標(biāo)識(shí)物進(jìn)行識(shí)別，利用OpenCV通過(guò)標(biāo)識(shí)物對(duì)圖像進(jìn)行視角矯正并測(cè)算目標(biāo)的實(shí)際尺寸，使用MobileViTV3模型按房屋層數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行分類(lèi)，實(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于故障警示及排除校驗(yàn)的FMS生產(chǎn)線倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的控制方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：獲取物料屬性信息，采用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類(lèi)模型對(duì)物料進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別，生成物料唯一標(biāo)識(shí)碼并與電子標(biāo)簽綁定，建立物料實(shí)時(shí)追蹤體系；構(gòu)建基于多目標(biāo)優(yōu)化的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于實(shí)測(cè)交通流的預(yù)應(yīng)力混凝土連續(xù)箱梁橋時(shí)變可靠度評(píng)估方法，包括：根據(jù)橋梁結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)圖紙，建立預(yù)應(yīng)力混凝土連續(xù)箱梁橋的有限元模型，計(jì)算并定義縱橋向各截面的截面屬性；確定橋梁結(jié)構(gòu)最不利截面位置；通過(guò)構(gòu)建好的退化模型計(jì)算最不利截面的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例至少提供一種生物類(lèi)別檢測(cè)方法、裝置、檢測(cè)終端及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中，生物類(lèi)別檢測(cè)方法應(yīng)用于檢測(cè)終端，包括：基于采集的紅外熱圖像，確定環(huán)境中目標(biāo)生物的待選類(lèi)別，并確定所述目標(biāo)生物在紅外熱圖像中的第一位置范圍和生物熱分布圖像；根據(jù)第一位置...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了農(nóng)業(yè)遙感與深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)的一種多模態(tài)特征數(shù)據(jù)融合的小麥氮素處方圖自動(dòng)生成方法，步驟1，對(duì)AM?YOLOv7網(wǎng)絡(luò)模型中的主干特征提取網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化；步驟2，對(duì)AM?YOLOv7網(wǎng)絡(luò)模型中的激活函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化；步驟3，對(duì)AM?YOL...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種用于鉛基堆SGTR事故模擬研究的氣泡識(shí)別方法，涉及目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括：搭建可視化的用于鉛基堆SGTR事故模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，采集事故模擬實(shí)驗(yàn)中的氣泡圖像并進(jìn)行預(yù)處理；構(gòu)建鉛基堆SGTR事故模擬實(shí)驗(yàn)氣泡圖像數(shù)據(jù)集；在傳統(tǒng)yolo...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種目標(biāo)檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取待檢測(cè)圖像信息和文本信息；分別對(duì)待檢測(cè)圖像信息和文本信息進(jìn)行特征提取，和融合，得到候選區(qū)域和候選區(qū)域?qū)?yīng)的特征向量V_raw；分別對(duì)候選區(qū)域?qū)?yīng)的特征向量V_raw和文本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于但不限于狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種多特征融合的功率場(chǎng)效應(yīng)管在線狀態(tài)監(jiān)測(cè)與評(píng)估方法及系統(tǒng)，通過(guò)選擇適當(dāng)?shù)睦匣盘?hào)并計(jì)算其特征，以理解器件老化機(jī)理。然后，使用互信息相關(guān)系數(shù)算法篩選出與壽命序列強(qiáng)相關(guān)的有效特征信息。接下來(lái)，利用KP...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種結(jié)合空譜域自適應(yīng)與集成學(xué)習(xí)的高光譜圖像分類(lèi)方法，屬于圖像分類(lèi)技術(shù)領(lǐng)域。該方法依次執(zhí)行輸入源域中有標(biāo)記數(shù)據(jù)、目標(biāo)域中無(wú)標(biāo)記數(shù)據(jù)和少量有標(biāo)記數(shù)據(jù)，通過(guò)空譜注意力模型對(duì)源域和目標(biāo)域進(jìn)行特征提取，其中空譜注意力模型引入了大核注意力(...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的挖掘機(jī)與人碰撞事故預(yù)警方法及系統(tǒng)。本發(fā)明首先通過(guò)目標(biāo)檢測(cè)、2D關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)、3D姿勢(shì)識(shí)別等計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法，對(duì)施工現(xiàn)場(chǎng)視頻流進(jìn)行工人和挖掘機(jī)的3D骨架識(shí)別；其次，基于挖掘機(jī)3D骨架在工作狀態(tài)下的3D運(yùn)動(dòng)姿態(tài)，劃定出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種用于圖像描述任務(wù)的視覺(jué)語(yǔ)言建模系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)利用視覺(jué)語(yǔ)言模型針對(duì)輸入圖像進(jìn)行描述文本生成，包括：視覺(jué)編碼器和文本編碼器分別連接至視覺(jué)特征提取模塊和文本特征提取模塊，視覺(jué)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)明涉及圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)影像病灶識(shí)別方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：基于輸入的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，設(shè)定不同尺寸鄰域窗口，計(jì)算各鄰域窗口的香農(nóng)熵值，同時(shí)計(jì)算局部能量值，形成局部能量圖，對(duì)香農(nóng)熵值與局部能量圖進(jìn)行融合，得到融合信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于AI圖像識(shí)別的自助售賣(mài)機(jī)商品識(shí)別方法，包括以下步驟：步驟一、使用PSConv卷積，在保證參數(shù)量變換不大的情況下，提高對(duì)小商品的檢測(cè)精度；步驟二、使用自適應(yīng)動(dòng)態(tài)閾值超圖計(jì)算模塊(ADT?HGC)建立高階語(yǔ)義關(guān)系和增強(qiáng)語(yǔ)義信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的跨平臺(tái)多源數(shù)據(jù)集成分析方法及系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)預(yù)處理層、數(shù)據(jù)集成層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層、智能分析框架、應(yīng)用層、數(shù)據(jù)安全層。本發(fā)明通過(guò)數(shù)據(jù)適配器和中間件技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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