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          • 本發(fā)明公開了一種基于改進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U?Net分割模型,具體包括以下步驟:S2.1、以VGG16為骨干網(wǎng)絡,引入深度可分離卷積模塊;S2.2、在解碼器每層深...
          • 本發(fā)明申請?zhí)峁┝艘环N水下目標識別方法及系統(tǒng),包括:獲取目標區(qū)域的待識別水下圖像和區(qū)域環(huán)境圖像;對區(qū)域環(huán)境圖像進行識別,得到區(qū)域信息;將區(qū)域環(huán)境圖像分割為若干子圖像,并進行增強處理;獲取目標區(qū)域的流場數(shù)據(jù),通過流體力學進行模擬得到預測移動軌跡...
          • 本申請?zhí)岢隽艘环N深度學習的遙感監(jiān)測植被數(shù)據(jù)管理方法及系統(tǒng),屬于數(shù)據(jù)管理領域。其中,該方法首先對目標地區(qū)進行植被遙感監(jiān)測,獲取監(jiān)測數(shù)據(jù)和像元尺寸;然后采集時間和地形信息,識別地形遮擋陰影區(qū)域分布及其準確系數(shù);接著采集氣象信息,識別干旱脅迫區(qū)域...
          • 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)領域,首先獲取覆蓋目標流域且?guī)в袝r間標記的多時相遙感影像數(shù)據(jù)集合,接著對其進行生態(tài)特征提取,得到流域生態(tài)要素的空間分布特征與時間序列特征,隨后基于空間分布特征與時間序列...
          • 本發(fā)明公開了一種基于重參數(shù)化視覺轉(zhuǎn)換器的多尺度道路車輛檢測方法,包括以下步驟:選用道路車輛數(shù)據(jù)集作為改進的網(wǎng)絡模型輸入端的數(shù)據(jù)集;改進的網(wǎng)絡模型采用串并行結(jié)構(gòu),分為特征提取網(wǎng)絡、多尺度特征融合網(wǎng)絡、檢測層;將處理后的道路車輛數(shù)據(jù)集的初始特征...
          • 本發(fā)明公開了基于熵調(diào)控的多通道監(jiān)督人臉識別方法,包括:人臉識別模型構(gòu)建:對訓練圖像分別施加第一類數(shù)據(jù)增強與第二類數(shù)據(jù)增強,生成兩類增強圖像集;其中第一類增強保留關鍵面部結(jié)構(gòu)特征,第二類增強引入更高程度的形變或遮擋;將兩類增強圖像分別分割為固...
          • 本發(fā)明公開了一種智能停車管理方法及系統(tǒng),涉及停車管理技術(shù)領域,車輛識別模塊獲取數(shù)據(jù)傳至數(shù)據(jù)處理模塊,判斷車輛類型及外來車停車時長,業(yè)主車位外來車超時通知物業(yè)驅(qū)逐,結(jié)合業(yè)主作息分級警告,允許臨時停放則計費分成;租用車位外來車,費用分攤給業(yè)主,...
          • 本發(fā)明公開了地質(zhì)災害聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測預警方法,涉及地質(zhì)災害監(jiān)測預警技術(shù)領域,包括以下步驟:S1,采集監(jiān)測區(qū)域內(nèi)多類型監(jiān)測設備的原始數(shù)據(jù),依據(jù)其時間與頻率分布,提取高幅突變區(qū)域與頻率漂移因子,構(gòu)建高頻擾動感知矩陣,并生成擾動特征索引圖,用于表示非自然...
          • 本發(fā)明涉及船舶交通管理技術(shù)領域,提供一種船舶軌跡狀態(tài)識別方法、系統(tǒng)、電子設備及存儲介質(zhì),方法包括:獲取連續(xù)時間段內(nèi)船舶的軌跡序列;匹配各軌跡點對應的靠岸等級;基于相鄰兩個軌跡點的靠岸等級,確定相鄰兩個軌跡點間的軌跡方向值,生成軌跡方向序列;...
          • 本發(fā)明提出一種顯示面板及其驅(qū)動方法、驅(qū)動電路和顯示裝置,其中,顯示面板包括多條掃描線、多條數(shù)據(jù)線和陣列排布的像素電路,像素電路包括發(fā)光單元、發(fā)光驅(qū)動單元、存儲電容、開關電路、數(shù)據(jù)開關和邏輯電路,邏輯電路對輸入的行掃描信號和數(shù)據(jù)信號進行與運算...
          • 本申請?zhí)岢鲆环N基于內(nèi)在信息維度的語音大模型連續(xù)學習方法及產(chǎn)品,涉及語音鑒別技術(shù)領域,首先確定K個語音數(shù)據(jù)集中每個語音數(shù)據(jù)的內(nèi)在信息維度,然后根據(jù)第k個語音數(shù)據(jù)集中語音數(shù)據(jù)的總數(shù)及內(nèi)在信息維度,確定第k個語音數(shù)據(jù)集的內(nèi)在信息維度,根據(jù)K個語音...
          • 本發(fā)明涉及音頻轉(zhuǎn)換領域,具體為基于人工智能的音頻實時轉(zhuǎn)換與分析管理系統(tǒng)及方法,包括:音頻處理模塊、智能網(wǎng)絡模塊、文本分割模塊、嵌入過渡模塊和逆向轉(zhuǎn)換模塊,音頻處理模塊用于錄制參考音頻和擴展音頻,智能網(wǎng)絡模塊用于訓練神經(jīng)網(wǎng)絡模型,文本分割模塊...
          • 本發(fā)明屬于水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的魚類遺傳育種技術(shù)領域,公開了一種草魚集約高產(chǎn)性狀基因組選擇育種方法,包括草魚集約高產(chǎn)性狀預測模型建立;所述草魚集約高產(chǎn)性狀預測模型建立包括以下步驟:(1)獲取草魚候選親魚單核苷酸多態(tài)性位點;(2)構(gòu)建預測候選親本育種值...
          • 本發(fā)明公開了一種咽喉術(shù)后恢復信息的智能分析管理方法、設備及介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)處理相關技術(shù)領域,該方法包括:獲取包含目標患者的咽喉術(shù)后恢復信息的待分析數(shù)據(jù)集合;構(gòu)建恢復依存圖網(wǎng)絡:對恢復依存圖網(wǎng)絡進行一階分析和二階時序分析,對獲得的一階恢復分析結(jié)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于知識圖譜的肝病診療策略推薦方法、介質(zhì)及設備,方法包括:采集用戶基礎信息,根據(jù)用戶基礎信息構(gòu)建時空關聯(lián)的個體肝病知識圖譜,包含相互關聯(lián)的病因特征節(jié)點、病理分級節(jié)點、并發(fā)癥預警節(jié)點和治療反應節(jié)點;將個體肝病知識圖譜輸入分層強...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N神經(jīng)內(nèi)科疾病康復期用藥智能管理系統(tǒng)及數(shù)字藥方生成方法,涉及醫(yī)療數(shù)據(jù)處理技術(shù)領域,通過對手寫藥方的光照干擾區(qū)域進行對比度增強,得到目標手寫藥方,并確定對比度增強過程中手寫筆跡結(jié)構(gòu)損失的增強代價;提取目標手寫藥方中每種藥物名稱的...
          • 本發(fā)明公開了基于動態(tài)難度調(diào)整與強化學習的數(shù)字繪畫療法生成系統(tǒng),具體涉及心理障礙輔助治療領域,包括:初始化模塊建立繪畫任務區(qū)域并配置任務目標與難度,在繪畫過程中由封閉構(gòu)圖識別模塊檢測筆觸堆疊與跳轉(zhuǎn)滯留行為,識別構(gòu)圖封閉區(qū)域并排除任務點;任務引...
          • 本發(fā)明公開了一種用于認知訓練的虛擬廚房環(huán)境構(gòu)建及模型訓練方法,屬于認知評估技術(shù)領域,具體包括:構(gòu)建第一任務區(qū)域與第二任務區(qū)域;在設定周期內(nèi)分別繪制患者訓練分數(shù)隨訓練次數(shù)變化的變化曲線,得到第一變化曲線和第二變化曲線;計算兩條變化曲線的平均斜...
          • 本發(fā)明涉及醫(yī)學數(shù)據(jù)處理技術(shù)領域,具體涉及基于血小板控制分析儀的血小板聚集動態(tài)風險評估方法。該方法首先獲取血小板參數(shù)以及血小板在不同誘導劑誘導下的誘導聚集率;根據(jù)血小板參數(shù)的波動性,確定血小板參數(shù)的參數(shù)異常程度;對于不同誘導劑誘導下的誘導聚集...
          • 本發(fā)明涉及一種基于超級電容的儲能電池包,屬于電池技術(shù)領域。該基于超級電容的儲能電池包,包括:復合殼體、組合式儲能機構(gòu)、液冷機構(gòu)和核心電路模組,所述組合式儲能機構(gòu)設置于所述復合殼體的內(nèi)部;所述液冷機構(gòu)固定連接于所述復合殼體的頂部,所述核心電路...
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