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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明提供了一種基于動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡的分布式渲染任務(wù)調(diào)度方法，涉及虛擬現(xiàn)實(shí)仿真技術(shù)領(lǐng)域，包括：通過多源模型對(duì)輸入的物理仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行解析和預(yù)處理，將處理后的數(shù)據(jù)的格式轉(zhuǎn)換為可管理的虛擬集數(shù)據(jù)格式；通過虛擬貼圖的方式將紋理數(shù)據(jù)按需加載至顯存；基于虛...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公布了一種膠囊內(nèi)窺鏡圖像的三維重建方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，該三維重建方法包括步驟：膠囊內(nèi)窺鏡采集圖像；判斷圖像是否清晰；若圖像滿足清晰度要求，則對(duì)圖像預(yù)處理，進(jìn)一步提取圖像特征點(diǎn)，并進(jìn)行圖像特征匹配，進(jìn)一步提取關(guān)鍵幀，同時(shí)對(duì)關(guān)鍵幀進(jìn)行深...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種地圖要素?cái)?shù)據(jù)的生成方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品，涉及地圖生成技術(shù)領(lǐng)域。上述方法包括獲取目標(biāo)地域的至少一種地圖數(shù)據(jù)；地圖數(shù)據(jù)包括高程數(shù)據(jù)和影像數(shù)據(jù)；高程數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)至少一種數(shù)據(jù)模型類別；針對(duì)同一數(shù)據(jù)模型類別的高程數(shù)據(jù)，將高程數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺缺陷實(shí)時(shí)檢測(cè)與分類方法及系統(tǒng)，涉及機(jī)器視覺檢測(cè)領(lǐng)域，包括通過計(jì)算局部熵值和梯度方向一致性確定區(qū)域增強(qiáng)權(quán)重，進(jìn)行分區(qū)域自適應(yīng)增強(qiáng)；建立特征傳遞序列并遞進(jìn)式融合特征；生成并修正缺陷區(qū)域概率分布圖；構(gòu)建動(dòng)態(tài)決策...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于多模態(tài)影像數(shù)據(jù)融合的腫瘤良惡性鑒別方法及系統(tǒng)。基于多模態(tài)影像數(shù)據(jù)融合的腫瘤良惡性鑒別方法能夠有效結(jié)合B超圖像和CT圖像的優(yōu)勢(shì)，通過對(duì)B超圖像和CT圖像進(jìn)行預(yù)處理、特征提取和數(shù)據(jù)融合，提高腫瘤良惡性的鑒別準(zhǔn)確率，繼而使得使...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N目標(biāo)檢測(cè)方法和電子設(shè)備，方法應(yīng)用于目標(biāo)檢測(cè)模型，目標(biāo)檢測(cè)模型包括主干網(wǎng)絡(luò)、聯(lián)合解碼器以及包括二維檢測(cè)頭和三維檢測(cè)頭的檢測(cè)頭，聯(lián)合解碼器根據(jù)主干網(wǎng)絡(luò)根據(jù)對(duì)應(yīng)于不同視角的多個(gè)圖像得到的多個(gè)圖像特征信息，以及多個(gè)圖像對(duì)應(yīng)的多個(gè)待檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于熱紅外輻射傳輸模型的地表溫度降尺度方法，該方法在熱紅外波段地?氣輻射傳輸過程的物理機(jī)制分析基礎(chǔ)上，發(fā)展了一種耦合高低空間分辨率熱紅外輻射傳輸模型的地表溫度降尺度方法，在低空間分辨率輻射亮度降尺度基礎(chǔ)上，利用低空間分辨率輻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于圖像處理的混凝土拱橋內(nèi)部缺陷分析方法，包括以下步驟，將混凝土拱橋圖像分窗口提取灰度向量，差分計(jì)算篩選擾動(dòng)異常窗口，通過傅里葉變換分析頻域峰值頻率和質(zhì)心頻率，主成分分析提取主軸方向，對(duì)異常區(qū)域腐蝕膨脹處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度遷移學(xué)習(xí)的生蠔病害智能診斷方法，包括如下步驟：采集生蠔圖像數(shù)據(jù)并構(gòu)建多尺度標(biāo)準(zhǔn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；利用基于ImageNet數(shù)據(jù)集預(yù)訓(xùn)練的視覺Transformer模型進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，通過逐層逆序漸進(jìn)式的訓(xùn)練策略優(yōu)化模型的特征提...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種數(shù)據(jù)生成方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取手勢(shì)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，從該手勢(shì)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)中識(shí)別出至少一個(gè)目標(biāo)峰值，根據(jù)各目標(biāo)峰值從手勢(shì)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)中提取出至少一個(gè)手勢(shì)片段數(shù)據(jù)，對(duì)各手勢(shì)片段數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及地震預(yù)警的技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于衛(wèi)星通訊的地震預(yù)警傳輸方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中，方法包括：獲取下行鏈路中信標(biāo)信號(hào)的變化情況，若信標(biāo)信號(hào)衰減到門限值以下時(shí)，記錄衰減時(shí)間并向衛(wèi)星端發(fā)送雨衰發(fā)生信號(hào)；獲取上行信號(hào)穿過的降雨區(qū)的斜...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及滑坡預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于GNSS實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的滑坡智能預(yù)警系統(tǒng)，包括土質(zhì)恢復(fù)情況獲取模塊、土質(zhì)假性穩(wěn)定情況獲取模塊、預(yù)警閾值調(diào)低程度獲取模塊和預(yù)警閾值確定模塊，根據(jù)監(jiān)測(cè)點(diǎn)在非降雨時(shí)段與其前相鄰的降雨時(shí)段的位移量的變化，得到非降雨...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了尾礦庫降雨安全預(yù)警方法、裝置、介質(zhì)及計(jì)算機(jī)設(shè)備，所述方法包括：基于降雨量、降雨強(qiáng)度和匯水面積計(jì)算入庫水量；結(jié)合排水流量，確定排洪能力差值；進(jìn)一步融合排洪差值與水位上升速率，構(gòu)建綜合預(yù)警指標(biāo)；根據(jù)該指標(biāo)等級(jí)，執(zhí)行分級(jí)應(yīng)急響應(yīng)措施，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的交通控制系統(tǒng)，屬于交通控制技術(shù)領(lǐng)域。包括多源數(shù)據(jù)采集與自適應(yīng)預(yù)處理模塊、模態(tài)差異識(shí)別模塊、模態(tài)差異建模分析模塊和策略融合模塊，所述多源數(shù)據(jù)采集與自適應(yīng)預(yù)處理模塊，用于構(gòu)建多模態(tài)原始數(shù)據(jù)集，所述模態(tài)差異識(shí)別...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多智能體交通事件實(shí)時(shí)響應(yīng)系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括：事件感知融合模塊，部署于車載及路側(cè)設(shè)備，融合車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)、環(huán)境感知數(shù)據(jù)及氣象數(shù)據(jù)，通過輕量化識(shí)別模型實(shí)時(shí)生成非結(jié)構(gòu)化交通行為集合；邊緣決策模塊，采用動(dòng)態(tài)角色綁定機(jī)制定義決策職責(zé)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種生成語音包的方法、語音播報(bào)方法及對(duì)應(yīng)裝置。主要技術(shù)方案包括：獲取目標(biāo)說話人的至少一條語音；基于所述至少一條語音的聲學(xué)特征，生成多條增廣語音；利用所述多條增廣語音，在第一語音合成模型的基礎(chǔ)上對(duì)第二語音合成模型進(jìn)行蒸餾訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于遺傳算法的氫陷阱特征參量確定方法，涉及氫陷阱特征計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，方法為：切取試樣；將試樣放置在充氫裝置中進(jìn)行充氫處理，試樣內(nèi)部氫濃度達(dá)到飽和；將試樣轉(zhuǎn)移至升溫?zé)崦摳窖b置中進(jìn)行氫脫附處理，通過質(zhì)譜儀收集溢出的氫，得到實(shí)測(cè)TD...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及醫(yī)學(xué)評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種用于腎臟功能評(píng)估方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括：獲取檢測(cè)對(duì)象的醫(yī)療檢測(cè)數(shù)據(jù)并提取樣本數(shù)據(jù)，確定與腎臟功能相關(guān)的關(guān)鍵指標(biāo)；將樣本數(shù)據(jù)輸入至機(jī)器學(xué)習(xí)模型，輸出關(guān)鍵指標(biāo)的預(yù)測(cè)值，將預(yù)測(cè)值不滿足預(yù)設(shè)范圍的檢測(cè)對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及健康影響評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，公開了用于焦化行業(yè)的健康影響評(píng)估方法和系統(tǒng)，方法包括多路徑數(shù)據(jù)采集、污染物遷移模擬、數(shù)據(jù)分類處理、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)排模型建立和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估預(yù)測(cè)等多個(gè)步驟多個(gè)步驟，形成了一個(gè)完整的焦化廠污染物健康評(píng)估體系，針對(duì)焦化廠周...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種磁性材料及其制備方法，材料組成為Ni0.2Cu0.1Co0.7Fe1.97Al0.03O4，含...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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