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								      本發(fā)明適用于屬于運(yùn)輸樞紐的服務(wù)能力評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種面向乘客的空鐵聯(lián)運(yùn)指數(shù)計(jì)算方法及計(jì)算系統(tǒng)，包括以下步驟：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備；計(jì)算每個(gè)機(jī)場(chǎng)的進(jìn)離場(chǎng)航班和高鐵班次時(shí)刻之間空鐵聯(lián)運(yùn)指標(biāo)；計(jì)算全部機(jī)場(chǎng)的進(jìn)離場(chǎng)航班和高鐵班次時(shí)刻之間任意空鐵聯(lián)運(yùn)指標(biāo)均...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N對(duì)醫(yī)保數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及醫(yī)保數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)?zhí)峁┑膶?duì)醫(yī)保數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的方法包括：確定初始醫(yī)保數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的初始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)以及數(shù)據(jù)安全等級(jí)，以及獲取初始醫(yī)保數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)；基于初始數(shù)據(jù)標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供了一種多類別單樣本圖像的生成方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取至少兩張圖像；其中，至少兩張圖像各自對(duì)應(yīng)的類別不同；基于預(yù)先確定的條件擴(kuò)散模型，對(duì)至少兩張圖像中的每一張圖像分別進(jìn)行采樣處理，生成至少兩張圖像各自對(duì)應(yīng)的目標(biāo)圖像；基于至...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種低定量熱敏紙的飽和發(fā)色光密度的簡(jiǎn)易測(cè)試方法，涉及熱敏材料檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括，獲取待測(cè)低定量熱敏紙的未顯色表面圖像，并將未顯色表面圖像及初始加熱參數(shù)輸入預(yù)訓(xùn)練的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型，生成與飽和發(fā)色狀態(tài)對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)顯色光密度分布圖像及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及肝臟圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種非酒精脂肪肝的早期篩查模型訓(xùn)練方法。該方法通過(guò)像素區(qū)域的灰度值以及區(qū)域形狀特征有效篩選出脂肪浸潤(rùn)區(qū)域并獲得脂肪層顯著度。在灰度直方圖中進(jìn)行處理，除最高峰之外分析每個(gè)峰作為纖維化峰的概率，最終判斷出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種膠帶粘接狀態(tài)評(píng)估方法及系統(tǒng)，涉及智能評(píng)估的技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟，篩選關(guān)鍵評(píng)估部位，第一判斷后執(zhí)行第一操作，對(duì)待評(píng)估膠帶進(jìn)行第一檢測(cè)和第二檢測(cè)，根據(jù)第一調(diào)控后的檢測(cè)參數(shù)得到待分析數(shù)據(jù)，聯(lián)合分析得到脫粘嚴(yán)重程度和脫粘位置，構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于單目X射線成像的混凝土攪拌過(guò)程中骨料運(yùn)動(dòng)追蹤方法及系統(tǒng),該系統(tǒng)包括如下：?jiǎn)蝹€(gè)X射線源，產(chǎn)生錐形束射線；平板探測(cè)器，位于X射線源對(duì)側(cè)；含有特殊標(biāo)記點(diǎn)的示蹤骨料；圖像采集與處理單元；三維位置與姿態(tài)解算單元；本發(fā)明降低系統(tǒng)成本：相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于球面四叉樹的點(diǎn)云數(shù)據(jù)壓縮方法及裝置，屬于點(diǎn)云壓縮技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)球面三角形和球面四叉樹節(jié)點(diǎn)的組合，球面三角形更加符合激光雷達(dá)的球面點(diǎn)云掃描特性，能夠消除現(xiàn)有技術(shù)中正方體八叉樹點(diǎn)云壓縮的方向性偏倚問(wèn)題，以球面坐標(biāo)將點(diǎn)云...
								
            
							
            
							
						
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								      一種多光譜圖像重建方法、系統(tǒng)、產(chǎn)品、設(shè)備及檢測(cè)方法，屬于多光譜光電吊艙成像系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)缺少適用于多變的成像條件，并且顯著提升多光譜成像的穩(wěn)定性與清晰度的一種多光譜圖像重建方法的技術(shù)問(wèn)題。獲取光電吊艙的視頻序列；構(gòu)建全局背景圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于3D掃描的口腔仿真動(dòng)畫生成設(shè)備及方法。該設(shè)備包括：獲取模塊，用于獲取牙齒點(diǎn)云數(shù)據(jù)；構(gòu)建模塊，用于基于牙齒點(diǎn)云數(shù)據(jù)，構(gòu)建牙齒表面模型，以賦予牙齒點(diǎn)云數(shù)據(jù)空間結(jié)構(gòu)；折疊模塊，用于對(duì)牙齒表面模型進(jìn)行網(wǎng)格...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實(shí)施例公開了一種基于視覺(jué)編碼器組合的多模態(tài)圖片理解方法及裝置，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲得多模態(tài)圖片包括的圖像和文本；將圖像輸入至視覺(jué)編碼器組合中，獲得每個(gè)視覺(jué)編碼器輸出的多個(gè)圖像特征；基于每個(gè)視覺(jué)編碼器輸出的多個(gè)圖像特征，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于改進(jìn)Deeplab的作物長(zhǎng)勢(shì)分析方法及設(shè)備，屬于衛(wèi)星遙感和農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域。先構(gòu)建作物識(shí)別模型并進(jìn)行作物識(shí)別，在DeepLab v3+基礎(chǔ)上，融合了卷積級(jí)聯(lián)、CNN?Transformer雙分支全局特征提取、多特征融合模塊及S...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于DAG?SwishNet網(wǎng)絡(luò)的冬捕鰱魚分類與識(shí)別方法，屬于圖像識(shí)別與深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。提出改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，通過(guò)優(yōu)化ShuffleNet主干并引入膨脹卷積金字塔模塊，利用多膨脹率并行卷積捕獲多尺度特征，增強(qiáng)對(duì)鰱魚體型、鱗片等...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及圖像分類標(biāo)注領(lǐng)域，提供一種圖像分類標(biāo)注方法及裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：獲取待標(biāo)注圖像樣本集，隨機(jī)均勻地選取出占預(yù)設(shè)比例的若干待標(biāo)注圖像樣本為帶標(biāo)簽樣本并賦予其真實(shí)標(biāo)簽，令其余待標(biāo)注圖像樣本為未知樣本；構(gòu)建數(shù)據(jù)表示表達(dá)公式...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)U?Net的煤巖裂縫智能提取方法，包括以下步驟：S1、構(gòu)建煤巖裂隙CT圖像數(shù)據(jù)集；S2、構(gòu)建改進(jìn)U?Net分割模型，具體包括以下步驟：S2.1、以VGG16為骨干網(wǎng)絡(luò)，引入深度可分離卷積模塊；S2.2、在解碼器每層深...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N水下目標(biāo)識(shí)別方法及系統(tǒng)，包括：獲取目標(biāo)區(qū)域的待識(shí)別水下圖像和區(qū)域環(huán)境圖像；對(duì)區(qū)域環(huán)境圖像進(jìn)行識(shí)別，得到區(qū)域信息；將區(qū)域環(huán)境圖像分割為若干子圖像，并進(jìn)行增強(qiáng)處理；獲取目標(biāo)區(qū)域的流場(chǎng)數(shù)據(jù)，通過(guò)流體力學(xué)進(jìn)行模擬得到預(yù)測(cè)移動(dòng)軌跡...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢隽艘环N深度學(xué)習(xí)的遙感監(jiān)測(cè)植被數(shù)據(jù)管理方法及系統(tǒng)，屬于數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域。其中，該方法首先對(duì)目標(biāo)地區(qū)進(jìn)行植被遙感監(jiān)測(cè)，獲取監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和像元尺寸；然后采集時(shí)間和地形信息，識(shí)別地形遮擋陰影區(qū)域分布及其準(zhǔn)確系數(shù)；接著采集氣象信息，識(shí)別干旱脅迫區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種結(jié)合遙感影像的流域生態(tài)環(huán)境演變分析方法及系統(tǒng)，涉及遙感技術(shù)領(lǐng)域，首先獲取覆蓋目標(biāo)流域且?guī)в袝r(shí)間標(biāo)記的多時(shí)相遙感影像數(shù)據(jù)集合，接著對(duì)其進(jìn)行生態(tài)特征提取，得到流域生態(tài)要素的空間分布特征與時(shí)間序列特征，隨后基于空間分布特征與時(shí)間序列...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于重參數(shù)化視覺(jué)轉(zhuǎn)換器的多尺度道路車輛檢測(cè)方法，包括以下步驟：選用道路車輛數(shù)據(jù)集作為改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)模型輸入端的數(shù)據(jù)集；改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)模型采用串并行結(jié)構(gòu)，分為特征提取網(wǎng)絡(luò)、多尺度特征融合網(wǎng)絡(luò)、檢測(cè)層；將處理后的道路車輛數(shù)據(jù)集的初始特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于熵調(diào)控的多通道監(jiān)督人臉識(shí)別方法，包括：人臉識(shí)別模型構(gòu)建：對(duì)訓(xùn)練圖像分別施加第一類數(shù)據(jù)增強(qiáng)與第二類數(shù)據(jù)增強(qiáng)，生成兩類增強(qiáng)圖像集；其中第一類增強(qiáng)保留關(guān)鍵面部結(jié)構(gòu)特征，第二類增強(qiáng)引入更高程度的形變或遮擋；將兩類增強(qiáng)圖像分別分割為固...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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