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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)明公開了一種基于AI圖像識(shí)別的自助售賣機(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，提高對小商品的檢測精度；步驟二、使用自適應(yīng)動(dòng)態(tài)閾值超圖計(jì)算模塊(ADT?HGC)建立高階語義關(guān)系和增強(qiáng)語義信...
								
            
							
            
							
						
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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)明通過數(shù)據(jù)適配器和中間件技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多尺度和分層特征融合的PRNU匿名方法，涉及信息安全技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：S1：首先輸入目標(biāo)圖像，隨后將該圖像輸入到基于深度學(xué)習(xí)的PRNU提取網(wǎng)絡(luò)中，通過該網(wǎng)絡(luò)提取目標(biāo)圖像對應(yīng)的PRNU噪聲；S2：根據(jù)目標(biāo)圖像隨機(jī)生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于YOLOv8的火龍果成熟度檢測方法、裝置。所述方法包括：獲取在火龍果果園實(shí)時(shí)采集的待識(shí)別火龍果圖像；將待識(shí)別火龍果圖像輸入火龍果成熟度檢測模型，得到火龍果成熟度檢測結(jié)果；其中，火龍果成熟度檢測模型基于YOLOv8s輕量化架...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及航空安全技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種衛(wèi)星原始數(shù)據(jù)識(shí)別飛機(jī)積冰的方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，所述方法包括建立基于反演產(chǎn)品的識(shí)別算法模型，設(shè)定識(shí)別算法閾值；利用基于反演產(chǎn)品的識(shí)別算法模型，基于預(yù)處理后的歷史反演產(chǎn)品進(jìn)行回算，得到第一歷史積冰識(shí)別數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖像翻譯的隱私保護(hù)異構(gòu)聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法及系統(tǒng)，它們是相對應(yīng)的方案，方案中：通過圖像翻譯服務(wù)器優(yōu)化具有本地用戶數(shù)據(jù)語義保持能力的生成模型，本地用戶以生成模型對本地異構(gòu)數(shù)據(jù)集執(zhí)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，使得本地?cái)?shù)據(jù)呈現(xiàn)類別標(biāo)簽均勻分布的狀態(tài)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于圖像超分辨率重建處理的室內(nèi)建筑房屋輪廓識(shí)別方法，包括：獲取擴(kuò)充后的建筑平面圖數(shù)據(jù)集；對沙漏網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)，沙漏網(wǎng)絡(luò)為編碼器?解碼器結(jié)構(gòu)，對沙漏網(wǎng)絡(luò)中的殘差模塊引入通道注意力模塊，且在進(jìn)行解碼器上采樣過程后，引入多尺度模塊，利用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及充值異常監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，尤指一種基于大數(shù)據(jù)與人工智能的充值行為異常監(jiān)測系統(tǒng)，通過采集歷史充值行為數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)用戶行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建用戶靜態(tài)畫像與設(shè)備I P畫像，并對實(shí)時(shí)行為特征進(jìn)行偏離度量，量化其與歷史基線的差異，用于識(shí)別異常操作模式?；?..
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于OSTrack模型的紅外弱小目標(biāo)跟蹤方法及系統(tǒng)，屬于目標(biāo)跟蹤技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：S1：模型訓(xùn)練；S2：目標(biāo)跟蹤。本發(fā)明通過將待跟蹤的紅外弱小目標(biāo)視頻輸入到基于OSTrack的模型進(jìn)行跟蹤，獲得紅外弱小目標(biāo)的位置信息，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種極小樣本、小目標(biāo)下的特種車輛目標(biāo)檢測算法。在基線算法YOLOv11n上進(jìn)行改進(jìn)，提出一種特種車輛目標(biāo)檢測方法YOLOv11?SV。首先，自主構(gòu)建特種車輛的極小樣本數(shù)據(jù)集；其次，設(shè)計(jì)一種新的注意力機(jī)制模塊WT?SE提高模型對車...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多尺度深度學(xué)習(xí)的不銹鋼卷表面缺陷在線識(shí)別方法，該方法包括：對不銹鋼卷表面圖像進(jìn)行預(yù)處理實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)增強(qiáng)；利用預(yù)訓(xùn)練的骨干網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取獲得初始特征圖；將初始特征圖輸入多尺度特征融合模塊，利用Inception網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)構(gòu)造多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及機(jī)場飛行區(qū)聯(lián)動(dòng)目標(biāo)的視覺?時(shí)空多模態(tài)融合檢測方法，屬于大型機(jī)場智能多模態(tài)感知與時(shí)空數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中難以在復(fù)雜環(huán)境下實(shí)現(xiàn)微小目標(biāo)的高精度檢測的問題，包括：步驟S1、構(gòu)建航空器軌跡時(shí)空圖，得到并輸出時(shí)空圖特征；步驟S...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及茶葉病害檢測領(lǐng)域，具體涉及一種基于輕量化YOLOv8模型的茶葉病害檢測方法。技術(shù)方案包括：采集多種類型的茶葉病害圖像；對采集的多種類型的茶葉病害圖像進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理包括光照歸一化、幾何增強(qiáng)、光照增強(qiáng)、自適應(yīng)直方圖均衡化、多尺度R...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及智能駕駛技術(shù)領(lǐng)域，公開一種用于車載場景的用戶服務(wù)推薦方法，包括：采集用戶用車行為數(shù)據(jù)，通過多維度標(biāo)記體系對用戶意圖進(jìn)行關(guān)聯(lián)標(biāo)注，向量化后存儲(chǔ)至向量數(shù)據(jù)庫；捕獲用戶實(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，通過混合檢索策略生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開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；通過多源空間數(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)明提供了一種基于視覺識(shí)別的燈具LED自動(dòng)識(shí)別與色度檢測系統(tǒng)和方法，屬于視覺識(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)明公開一種基于無人機(jī)跨攝像頭目標(biāo)檢測與跟蹤系統(tǒng)及方法，涉及圖像關(guān)聯(lián)模型技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明無人機(jī)輔助標(biāo)定模塊通過包括無人機(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)；提取無人機(jī)圖像與GIS地圖中的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種全局?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)對肺部CT圖像感染區(qū)域分割不準(zhǔn)確的問題。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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								      本發(fā)明公開了一種基于AI的在線教學(xué)管理方法及系統(tǒng)，涉及教學(xué)管理技術(shù)領(lǐng)域；獲取目標(biāo)用戶的圖像數(shù)據(jù)集，對圖像數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行強(qiáng)化得到目標(biāo)圖像集；目標(biāo)圖像集中包含多個(gè)目標(biāo)圖像；根據(jù)目標(biāo)圖像集中的目標(biāo)圖像進(jìn)行三維構(gòu)建得到結(jié)構(gòu)特征，對目標(biāo)圖像集中的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于鉛基堆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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