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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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								      本發明公開了一種高空間分辨率光學遙感衛星數據地物高精度識別方法，屬于遙感圖像處理領域，包括以下步驟：S1、確定研究區；S2、研究數據收集與預處理，進行樣本集訓練；S3、生成遙感地物目標的Radon?CDT域表征及其特征層；S4、變尺度分割高...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于數據驅動的低階精度結構化網格穩態流場修正方法。所述方法包括：首先，獲取流場數據集并進行預處理；之后，基于卷積神經網絡構建流場修正模型，所述模型包括條件參數擴展層、多級卷積編碼層、殘差特征融合層、隨機失活正則化層、流場殘差投...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于擴散模型和難樣本挖掘的船舶重識別方法，該方法基于對源域和目標域的聚類分析，構建源域與目標域之間的共享特征域，再利用源域和共享特征域，獲取樣本的背景特征和全局特征，再基于擴散模型的偽標簽生成與風格對齊方法，生成與目標域中原...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供一種基于無人機光學遙感影像的道路病害檢測方法及系統，屬于道路病害檢測領域。為解決現有道路病害檢測方法在小目標識別與復雜背景干擾下特征提取不足的問題。本發明通過使用CSP?SMAM模塊，模型能夠高效地提取多尺度特征，特別是在復雜場景...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種自然語言問答方法、系統、設備、介質及產品，涉及語義識別技術領域，該方法基于命名實體識別模型對用戶問句進行識別，確定關鍵實體；所述關鍵實體包括問題中的地名、距離和方位；基于用戶意圖識別模型對所述用戶問句進行文本分類，確定用戶的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請提供一種基于雙重自注意力機制的點云弱監督語義分割方法，包括：獲取部分標注的三維點云數據，點云數據包含空間坐標信息；通過GNE模塊對點云數據的局部坐標特征進行編碼，生成具有判別性的局部信息表示；采用DLA模塊計算點云數據中點與點之間的特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及醫學影像處理領域，具體涉及融合生成對抗網絡的間質性肺病影像診斷系統，包括：數據準備模塊獲取胸部CT影像數據，進行肺實質分割和肺葉分段，預處理模塊調整影像層間間距，截取感興趣區域形成CT數據集，HRCT影像增強網絡模塊以3D條件生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于視覺語言大模型的目標探測方法及裝置，包括：構建用于訓練的目標探測數據集；運用區域檢測和目標中心點回歸，對圖像進行分析，提取目標的中心點坐標；將中心點作為提示，輸入分割模型得到目標的初始分割掩膜。借助視覺語言大模型對初始分...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種虛擬角色交互方法及裝置，其中，該方法包括：響應于向應用程序中運行的虛擬角色提問的提問信息，確定提問信息對應的意圖；判斷提問信息對應的意圖是否為預設意圖，并在提問信息對應的意圖為預設意圖的情況下，觸發所述應用程序獲取與預設意圖匹...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種面向農村金融的LSTM?自編碼器混合風險預警方法，具體涉及風險預測技術領域；是通過利用農業生產周期與農村政策周期信息，提取農村金融風險事件歷史序列特征，形成農業政策漂移特征集；通過構建多窗口分層長短期記憶網絡子網絡，實現多尺...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供了一種惡意軟件家族分類方法，包括：基于字節碼文件和配置文件分別得到RGB圖像；基于所設計的編碼器對所述RGB圖像進行特征提取，以獲得判別性特征向量；對每個RGB圖像通過數據增強生成樣本對，利用監督對比學習方法優化嵌入空間，使同類樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請為人工智能技術的強化學習技術領域，本申請提供了一種基于強化學習的視頻分類方法、裝置和計算機設備，其中，方法包括：獲取待分類視頻的當前視頻幀和視覺關注點；將當前視頻幀和上一視頻幀的分類得分輸入歸因模型，生成特征圖和第一注意力圖，歸因模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了基于多視圖圖提示學習的節點重要性估計方法，包括步驟：建立圖神經網絡；引入先驗知識來啟動模型對節點重要性的學習，使得模型生成節點重要性的粗略分類；整合節點的結構和語義信息來構建節點視圖提示；構造提示圖，并將提示圖集成到原始圖，從提...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于教育場景的視頻語義情感識別系統，本發明涉及教育系統技術領域。該基于教育場景的視頻語義情感識別系統，包括：數據預處理與增強模塊、面部與姿勢處理模塊、特征提取與分類模塊、雙模態融合與識別模塊、狀態及時域分析模塊、上課質量評價...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供一種基于物體級無損高斯場的多粒度開放詞匯查詢方法，引入了一種具有全局一致性代碼本的物體級別高斯場，高斯場中的可學習語義標簽向量渲染回對應的物體標簽后，通過代碼本建立起該標簽和對應未壓縮的高維特征之間的直接映射，從而支持任意維度的語...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種用于分蘗期麥苗的圖像語義分割方法和系統，方法包括步驟：S1、采集多個第一圖像；S2、基于顏色校正、超綠分割和各向性濾波算法進行預處理，對每個掩膜圖進行標注和細調；S3、以Segformer為主干構建分割網絡模型，進行訓練；S...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明實施例提供一種雙分支增量學習的煙支質量異常數據檢測方法及系統，屬于人工智能技術領域。所述方法包括：獲取煙支生產過程中的質量統計數據；將質量統計數據進行預處理，以得到預訓練數據集和增量優化數據集；采用預訓練數據集對深度神經網絡模型進行訓...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供了一種弱監督視頻時序動作檢測與分類方法及系統，包括：根據輸入長視頻提取單模態特征圖；將單模態特征圖映射為動作分類概率和動作定位概率圖；基于動作定位概率圖蒸餾背景偽標簽；根據輸入長視頻和動作名稱列表提取視覺特征圖和文本特征圖；計算動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于無人機影像的建筑物損壞識別及標記方法，屬于圖像數據處理技術領域，包括步驟：構造包含損壞建筑物的數據集D；構造改進目標檢測網絡；選擇損失函數為WIoU，并用數據集D以最小化WIoU訓練改進目標檢測網絡至收斂，得到改進目標識...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供基于機器人流程自動化的人機協同方法及系統，涉及自動化技術領域，包括構建數據感知處理網絡，采集用戶操作指令、系統運行狀態及任務環境數據，經語義解析得到任務特征向量，匹配業務模型生成任務處理策略?；谠摬呗詷嫿ㄈ藱C協同處理框架，機器人...
								
            
							
            
							
						
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