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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明涉及抽油機(jī)井工況預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，提出一種抽油機(jī)井異常工況嚴(yán)重程度及危害性預(yù)測方法；包括對異常工況嚴(yán)重程度及危害性的量化，構(gòu)建預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)異常工況嚴(yán)重程度及危害性的預(yù)測；運(yùn)用基于GIOWA算子的組合預(yù)測方法建立了異常工況嚴(yán)重程度預(yù)測模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種對照實(shí)驗(yàn)的對象標(biāo)識數(shù)據(jù)的處理方法及相關(guān)設(shè)備，可以獲取待處理的實(shí)驗(yàn)對象標(biāo)識，并將待處理的實(shí)驗(yàn)對象標(biāo)識劃分為M個(gè)第一對象標(biāo)識集合；確定不同對象標(biāo)識集合分配的對照實(shí)驗(yàn)；將對應(yīng)同一對照實(shí)驗(yàn)的對象標(biāo)識集合的所有實(shí)驗(yàn)對象標(biāo)識重新劃分為N...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于AHP?QFD的競爭情報(bào)需求識別方法及裝置，方法包括：獲取與用戶端所發(fā)送產(chǎn)業(yè)競爭情報(bào)需求識別指令對應(yīng)的目標(biāo)客戶信息及情報(bào)需求產(chǎn)品信息；基于AHP策略獲取情報(bào)需求產(chǎn)品信息對應(yīng)的需求權(quán)重向量；基于需求權(quán)重向量及質(zhì)量功能展開策略獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種機(jī)器人配送方法、裝置、介質(zhì)以及電子設(shè)備，涉及機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域，該方法通過獲取屬于同一用戶的多個(gè)第一訂單，針對第一訂單中的各待配送貨物，根據(jù)待配送貨物的貨物尺寸，確定該待配送貨物對應(yīng)的艙室尺寸。然后，根據(jù)艙室尺寸，確定具有艙室尺寸...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例適用于供應(yīng)鏈管理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種訂單撮合方法、裝置及計(jì)算機(jī)設(shè)備。應(yīng)用該方法，可以基于訂單信息和供應(yīng)信息的匹配情況，對訂單撮合問題進(jìn)行分批建模，將原問題分解為多個(gè)較小的訂單撮合子問題。由于本方法直接利用訂單信息和供應(yīng)信息進(jìn)行問...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種測試晶圓的測試管理方法和測試管理系統(tǒng)，其中一實(shí)施例的測試管理方法包括：響應(yīng)于用戶的第一操作從晶圓庫中選擇至少一個(gè)測試晶圓并建立測試批次，晶圓庫包括已建模的測試晶圓，測試晶圓包括晶圓名稱和晶圓參數(shù)；根據(jù)測試晶圓的晶圓參數(shù)，響應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種圖像增強(qiáng)方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，其中該方法包括：將訓(xùn)練樣本輸入圖像增強(qiáng)模型得到圖像增強(qiáng)結(jié)果，圖像增強(qiáng)模型包括第一分支和第二分支，第一分支用于提取訓(xùn)練樣本的乘法映射特征向量，第二分支用于提取訓(xùn)練樣本的...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提出了一種基因測序方法、裝置、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品和電子設(shè)備。其中，該方法包括：獲取目標(biāo)樣本待檢測的目標(biāo)寬場顯微圖像，其中，目標(biāo)寬場顯微圖像中包括表示堿基位置的特征點(diǎn)；利用預(yù)訓(xùn)練的圖像超分模型對目標(biāo)寬場顯微圖像進(jìn)行超分辨率處理，得到目標(biāo)寬場...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提出一種目標(biāo)對象的輪廓確定方法、裝置、車輛及存儲介質(zhì)，涉及自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：從雷達(dá)點(diǎn)云中獲取目標(biāo)對象對應(yīng)的目標(biāo)點(diǎn)云、目標(biāo)參考點(diǎn)及運(yùn)動方向；確定目標(biāo)點(diǎn)云及目標(biāo)參考點(diǎn)對應(yīng)的第一外接矩形，其中，第一外接矩形的長邊與運(yùn)動方向平行；根...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種圖像配準(zhǔn)方法及裝置，通過從基準(zhǔn)圖像中提取多個(gè)第一特征點(diǎn)，并從待配準(zhǔn)圖像中提取多個(gè)第二特征點(diǎn)；對所述第一特征點(diǎn)和所述第二特征點(diǎn)進(jìn)行預(yù)估處理，得到預(yù)估結(jié)果；對于每個(gè)第一特征點(diǎn)，分別計(jì)算其與每個(gè)第二特征點(diǎn)之間的相似變換矩陣；計(jì)算每...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種圖像輔助配準(zhǔn)方法及裝置，通過獲取人工選取的至少兩組輔助點(diǎn)對，并基于所有輔助點(diǎn)對確定變換信息，基于變換信息在基準(zhǔn)圖像和待配準(zhǔn)圖像中確定對應(yīng)的選定區(qū)域，并確定所述選定區(qū)域內(nèi)的匹配點(diǎn)對，基于所述匹配點(diǎn)對確定變換矩陣，進(jìn)而完成圖像配...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及點(diǎn)膠技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種板卡的點(diǎn)膠方法、電子設(shè)備、系統(tǒng)以及存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取模板圖片、實(shí)時(shí)圖片以及模板圖片中的點(diǎn)膠點(diǎn)屬性，其中，模板圖片為模板板卡圖片，實(shí)時(shí)圖片為待點(diǎn)膠板卡圖片，點(diǎn)膠點(diǎn)屬性包括第一點(diǎn)膠點(diǎn)的像素坐標(biāo)，對模板圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種作業(yè)點(diǎn)推薦方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取目標(biāo)場景對應(yīng)的雙目場景圖像數(shù)據(jù)；其中，所述雙目場景圖像數(shù)據(jù)顯示的內(nèi)容至少包括所述目標(biāo)場景內(nèi)堆放的料堆；通過預(yù)先訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，基于所述雙目場景圖像數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實(shí)施例提供圖像處理方法、圖像分割方法、計(jì)算設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其中所述圖像處理方法包括：接收圖像處理指令，其中，所述圖像處理指令攜帶有待處理圖像和至少一個(gè)目標(biāo)對象信息，目標(biāo)對象信息包括文字信息、位置信息、圖片信...
								
            
							
            
							
						
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								      一種數(shù)據(jù)處理方法，應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域，包括：獲取針對于目標(biāo)場景采集的圖像；根據(jù)所述圖像，學(xué)習(xí)得到所述目標(biāo)場景的多個(gè)基元，不同的所述基元包括空間中的不同位置的區(qū)域的3D分布，所述3D分布用于指示目標(biāo)信息，所述目標(biāo)信息為語義信息、深度信息或者光...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N場景畫面的顯示方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取虛擬場景中的目標(biāo)場景區(qū)域；目標(biāo)場景區(qū)域是包含虛擬場景中的場景元素的區(qū)域；響應(yīng)于接收到鏡頭移動操作，獲取第一位置；第一位置是虛擬鏡頭按照鏡...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實(shí)施例提供了一種地圖編輯方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法包括：響應(yīng)于地圖編輯操作，顯示地圖編輯頁面，并在地圖編輯頁面中展示原始位圖圖層，其中，原始位圖圖層用于展示目標(biāo)區(qū)域的區(qū)域地圖；響應(yīng)于內(nèi)容編輯操作，在原始位圖圖層中顯示待編輯...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及駕駛輔助領(lǐng)域，具體涉及一種訓(xùn)練集生成方法、裝置、電子設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)。該訓(xùn)練集生成方法包括：基于預(yù)設(shè)的模擬器生成仿真駕駛數(shù)據(jù)；將仿真駕駛數(shù)據(jù)輸入目標(biāo)生成器，得到生成數(shù)據(jù)；其中，目標(biāo)生成器為基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得到的生成器；...
								
            
							
            
							
						
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								      區(qū)分紅白細(xì)胞及獲取顏色特征閾值的方法及系統(tǒng)中，顯微放大數(shù)字圖像中包括紅細(xì)胞圖像和白細(xì)胞圖像；獲得紅細(xì)胞圖像或白細(xì)胞圖像的顏色特征；基于紅細(xì)胞圖像和白細(xì)胞圖像的顏色特征不同，區(qū)分紅細(xì)胞圖像與白細(xì)胞圖像。利用紅細(xì)胞中血紅蛋白CH對不同波段光線吸...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例公開了一種圖像識別方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，其中，該方法包括：獲取目標(biāo)圖像，目標(biāo)圖像中包括印章和第一文字的組合，印章覆蓋第一文字的至少一部分，印章包括第二文字，第一文字和第二文字均用于表征印章所屬機(jī)構(gòu)；對目標(biāo)圖像進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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