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								      本發(fā)明涉及一種基于改進(jìn)Deeplab的作物長勢分析方法及設(shè)備，屬于衛(wèi)星遙感和農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域。先構(gòu)建作物識別模型并進(jìn)行作物識別，在DeepLab v3+基礎(chǔ)上，融合了卷積級聯(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別方法，屬于圖像識別與深度學(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?zhí)峁┝艘环N水下目標(biāo)識別方法及系統(tǒng)，包括：獲取目標(biāo)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(jìn)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(jìn)行增強(qiáng)處理；獲取目標(biāo)區(qū)域的流場數(shù)據(jù)，通過流體力學(xué)進(jìn)行模擬得到預(yù)測移動軌跡...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢隽艘环N深度學(xué)習(xí)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(lǐng)域。其中，該方法首先對目標(biāo)地區(qū)進(jìn)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(zhǔn)確系數(shù)；接著采集氣象信息，識別干旱脅迫區(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間標(biāo)記的多時相遙感影像數(shù)據(jù)集合，接著對其進(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間序列特征，隨后基于空間分布特征與時間序列...
								
            
							
            
							
						
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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(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)督人臉識別方法，包括：人臉識別模型構(gòu)建：對訓(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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								      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(lǐng)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(jì)費(fèi)分成；租用車位外來車，費(fèi)用分?jǐn)偨o業(yè)主，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了地質(zhì)災(zāi)害聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測預(yù)警方法，涉及地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警技術(shù)領(lǐng)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(shè)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及船舶交通管理技術(shù)領(lǐng)域，提供一種船舶軌跡狀態(tài)識別方法、系統(tǒng)、電子設(shè)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(diǎn)對應(yīng)的靠岸等級；基于相鄰兩個軌跡點(diǎn)的靠岸等級，確定相鄰兩個軌跡點(diǎn)間的軌跡方向值，生成軌跡方向序列；...
								
            
							
            
							
						
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								      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(guān)電路、數(shù)據(jù)開關(guān)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(jìn)行與運(yùn)算...
								
            
							
            
							
						
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								      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(xué)習(xí)方法及產(chǎn)品，涉及語音鑒別技術(shù)領(lǐng)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及音頻轉(zhuǎn)換領(lǐng)域，具體為基于人工智能的音頻實(shí)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(luò)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(kuò)展音頻，智能網(wǎng)絡(luò)模塊用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，文本分割模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      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(lǐng)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(yù)測模型建立；所述草魚集約高產(chǎn)性狀預(yù)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(diǎn)；（2）構(gòu)建預(yù)測候選親本育種值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種咽喉術(shù)后恢復(fù)信息的智能分析管理方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取包含目標(biāo)患者的咽喉術(shù)后恢復(fù)信息的待分析數(shù)據(jù)集合；構(gòu)建恢復(fù)依存圖網(wǎng)絡(luò)：對恢復(fù)依存圖網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行一階分析和二階時序分析，對獲得的一階恢復(fù)分析結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      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(shè)備，方法包括：采集用戶基礎(chǔ)信息，根據(jù)用戶基礎(chǔ)信息構(gòu)建時空關(guān)聯(lián)的個體肝病知識圖譜，包含相互關(guān)聯(lián)的病因特征節(jié)點(diǎn)、病理分級節(jié)點(diǎn)、并發(fā)癥預(yù)警節(jié)點(diǎn)和治療反應(yīng)節(jié)點(diǎn)；將個體肝病知識圖譜輸入分層強(qiáng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N神經(jīng)內(nèi)科疾病康復(fù)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(lǐng)域，通過對手寫藥方的光照干擾區(qū)域進(jìn)行對比度增強(qiáng)，得到目標(biāo)手寫藥方，并確定對比度增強(qiáng)過程中手寫筆跡結(jié)構(gòu)損失的增強(qiáng)代價；提取目標(biāo)手寫藥方中每種藥物名稱的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于動態(tài)難度調(diào)整與強(qiáng)化學(xué)習(xí)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(lǐng)域，包括：初始化模塊建立繪畫任務(wù)區(qū)域并配置任務(wù)目標(biāo)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(wù)點(diǎn)；任務(wù)引...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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