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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(lǐng)域，包括芯片陣列圖像獲取模塊、自適應(yīng)數(shù)據(jù)增強(qiáng)模塊、多模態(tài)特征融合模塊、自適應(yīng)動(dòng)態(tài)匹配模塊、在線增量學(xué)習(xí)模塊以及異構(gòu)資源調(diào)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)明公開一種揚(yáng)塵污染監(jiān)管與考核系統(tǒng)及方法，其中系統(tǒng)包括揚(yáng)塵數(shù)據(jù)庫、視頻平臺(tái)、AI算法底層引擎、考核標(biāo)準(zhǔn)單元、業(yè)務(wù)平臺(tái)和手持移動(dòng)端；揚(yáng)塵數(shù)據(jù)庫為視頻平臺(tái)和業(yè)務(wù)平臺(tái)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，視頻平臺(tái)的實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)經(jīng)AI算法底層引擎智能識(shí)別后，將結(jié)果反饋給...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理與深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于藝術(shù)先驗(yàn)知識(shí)的漸進(jìn)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(jìn)行多尺度特征提取，并輸出潛在特征；結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)模塊，用于引導(dǎo)實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)形態(tài)修復(fù)；細(xì)節(jié)補(bǔ)全模塊，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于全局多尺度編碼與局部稀疏注意力的視頻摘要生成方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：讀取輸入視頻，提取輸入視頻的幀級特征向量；構(gòu)造視頻摘要生成模型，將幀級特征向量輸入視頻摘要模型；將全局多尺度編碼和局部稀疏注意力模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種面向法醫(yī)創(chuàng)傷學(xué)深度學(xué)習(xí)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(yù)處理模塊、多尺度對比度增強(qiáng)圖像處理模塊、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模塊以及深度學(xué)習(xí)模型輸入數(shù)據(jù)準(zhǔn)備模塊。方法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于人工智能的文字檢測識(shí)別方法及系統(tǒng)，方法包括：采集待檢測圖片數(shù)據(jù)；利用目標(biāo)檢測模型提取待檢測圖片數(shù)據(jù)的不同尺度特征；對不同尺度特征進(jìn)行多尺度特征融合以得到融合特征，根據(jù)融合特征，獲取目標(biāo)檢測結(jié)果；將目標(biāo)檢測結(jié)果輸入到目標(biāo)識(shí)...
								
            
							
            
							
						
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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數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，再通過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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								      本申請公開了一種基于多源數(shù)據(jù)的換熱器優(yōu)化方法及裝置，用于精準(zhǔn)識(shí)別換熱器的局部過熱區(qū)域，并進(jìn)行有效優(yōu)化，從而可以減少因局部過熱而導(dǎo)致?lián)Q熱器損壞的問題，提高了換熱器的傳熱效率和運(yùn)行穩(wěn)定性。本申請方法包括：采集換熱器在運(yùn)行過程中的多源運(yùn)行數(shù)據(jù)和溫...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了一種結(jié)合RPN和解剖信息的腦微出血精準(zhǔn)檢測與定位方法，基于一種基于深度學(xué)習(xí)的腦微出血精準(zhǔn)檢測與定位模型實(shí)現(xiàn)，所述模型包括候選區(qū)域檢測模塊和解剖定位模塊，所述方法包括：獲取同一患者的腦部圖像經(jīng)所述候選區(qū)域檢測模塊得到的至少一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于機(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)明提供一種基于圖像處理的TFT材料工業(yè)缺陷智能檢測系統(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)處理模塊對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；特征提取模塊提...
								
            
							
            
							
						
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								      一種以交互驅(qū)動(dòng)的多對象內(nèi)容可控圖像生成方法，包括以下步驟：步驟1)：獲取圖像數(shù)據(jù)以及其對應(yīng)對象實(shí)例的分割與類別標(biāo)簽；步驟2)：獲取每一個(gè)對象實(shí)例的圖像，并進(jìn)行處理，得到分割后的對象圖像；步驟3)，提取每張對象圖像的類別、深度、細(xì)節(jié)特征得到多...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及基于多模態(tài)檢測的預(yù)制件質(zhì)量全生命周期管理方法及系統(tǒng)。該方法包括：根據(jù)預(yù)制件的生產(chǎn)批次信息和材料參數(shù)生成唯一標(biāo)識(shí)符，并獲取預(yù)制件生產(chǎn)階段、運(yùn)輸階段、安裝階段和服役階段的多模態(tài)質(zhì)量檢測數(shù)據(jù)，多模態(tài)質(zhì)量檢測數(shù)據(jù)包括對應(yīng)各階段的預(yù)制件質(zhì)量...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種參數(shù)優(yōu)化方法、系統(tǒng)及控制裝置，方法包括：設(shè)置控制參數(shù)的初始值，控制參數(shù)包括觸控行數(shù)以及緩沖區(qū)的容量；基于非空約束條件、溢出約束條件以及觸控時(shí)間約束條件動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)控制參數(shù)，非空約束條件為第一時(shí)間內(nèi)寫入數(shù)據(jù)的行數(shù)大于或者等于讀取數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了移植巖生紅豆病蟲害診斷及防治方法，所述方法包括：部署視頻監(jiān)控采植巖生紅豆葉片圖像；對采集到的巖生紅豆葉片圖像進(jìn)行自適應(yīng)小波閾值去噪；對去噪完成的巖生紅豆葉片圖像進(jìn)行雙通道融合分割得到巖生紅豆病蟲害區(qū)域圖像；構(gòu)建基于CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請的高分辨率遙感圖像云計(jì)算優(yōu)化分布式檢索方法，在自定義MapReduce架構(gòu)IO方法的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)離線建庫、在線檢索的基于Hadoop的高分遙感圖像分布式檢索架構(gòu)；將目標(biāo)檢測方法融入檢索架構(gòu)，通過多種同質(zhì)區(qū)域提取方法、不同參數(shù)設(shè)置進(jìn)行對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于人工智能領(lǐng)域，公開了一種基于多類型社交行為異構(gòu)圖建模的社交機(jī)器人檢測方法及系統(tǒng)，包括：輸入社交用戶信息，分別構(gòu)建元數(shù)據(jù)特征通道和文本特征通道；利用社交用戶的社交行為構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形成多個(gè)不同類型的HIN；將獲取的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于貝葉斯優(yōu)化與輕量級CNN的無人機(jī)多作物識(shí)別方法，包括如下步驟：S1.得到經(jīng)預(yù)處理的多光譜遙感圖像數(shù)據(jù)；S2.得到擴(kuò)展后的多作物圖像訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集；S3.設(shè)計(jì)并構(gòu)建輕量級多分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，獲得統(tǒng)一的多作物圖像特征表達(dá)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種社交媒體熱點(diǎn)話題預(yù)測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括以下過程：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)明公開了一種無人機(jī)航拍絕緣子紅外視頻全景拼接方法及系統(tǒng)，為相鄰視頻幀計(jì)算一個(gè)單應(yīng)矩陣，通過單應(yīng)矩陣可將后一幀關(guān)鍵幀投影變換到前一幀關(guān)鍵幀所在平面；通過求解全局變換矩陣使得較遠(yuǎn)基準(zhǔn)幀僅通過一次投影即可變換到基準(zhǔn)幀所在平面；當(dāng)絕緣子串的長度...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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