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          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N竣工圖多要素提取與矢量化方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。涉及竣工圖處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:對(duì)竣工圖進(jìn)行分割,得到田塊、道路、水渠、建筑物和井口的二值掩碼圖像;對(duì)各個(gè)二值掩碼圖像執(zhí)行開(kāi)閉運(yùn)算、形態(tài)學(xué)平滑、噪聲去除和/或孔洞填充操作...
          • 本發(fā)明提供一種基于圖像解析的考勤處理方法與系統(tǒng),屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體包括:基于不敏感設(shè)備的施工工地之間的考勤圖像的人臉圖像的相似系數(shù)的監(jiān)測(cè)處理方案,以及施工單位的不敏感設(shè)備的施工工地?cái)?shù)據(jù),確定施工單位的識(shí)別可靠程度滿(mǎn)足要求時(shí),以施工單...
          • 本發(fā)明涉及智慧社區(qū)技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種智慧社區(qū)安防系統(tǒng)及安防攝像頭,包括門(mén)禁裝置、攝像裝置、輸入面板和圍欄,本發(fā)明中通過(guò)攝像頭識(shí)別人員面部,并通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)的社區(qū)人員進(jìn)行對(duì)比,當(dāng)識(shí)別為社區(qū)人員時(shí),驗(yàn)證身份成功并通過(guò)處理器控制欄板機(jī)構(gòu)開(kāi)合,而身份...
          • 本申請(qǐng)涉及宣傳用具技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種教育用宣傳裝置,包括宣傳機(jī)構(gòu)和框架機(jī)構(gòu),框架機(jī)構(gòu)包括底框組件、頂框組件和兩個(gè)側(cè)框板,底框組件內(nèi)部轉(zhuǎn)動(dòng)安裝有多個(gè)轉(zhuǎn)動(dòng)座,每一轉(zhuǎn)動(dòng)座的中心均貫通設(shè)置有插接口,插接口的截面形狀呈多邊形設(shè)置;宣傳機(jī)構(gòu)包括多個(gè)宣...
          • 本申請(qǐng)涉及光源控制技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種針對(duì)背光模組的亮度補(bǔ)償調(diào)節(jié)方法及其背光模組。該方法包括:采集圖像序列及電平值;基于背光分區(qū)下不同通道的灰度圖電平值篩選跳變點(diǎn),根據(jù)跳變點(diǎn)與緩沖區(qū)跳變幅度差異確定跳變幅度統(tǒng)計(jì)量;根據(jù)跳變幅度統(tǒng)計(jì)量和灰度...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N抬頭顯示的亮度自適應(yīng)調(diào)節(jié)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),涉及汽車(chē)電子技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:通過(guò)亮度識(shí)別模型對(duì)當(dāng)前的前向?qū)嵕皥D像進(jìn)行亮度識(shí)別,獲得第一亮度值;根據(jù)第一亮度值和當(dāng)前第二亮度值,確定主亮度值,當(dāng)前第二亮度值為傳感器采集的環(huán)境亮...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了智能虛擬陪伴機(jī)器人情景對(duì)話(huà)節(jié)奏控制系統(tǒng),屬于機(jī)器人對(duì)話(huà)技術(shù)領(lǐng)域。包括:數(shù)據(jù)獲取模塊:獲取歷史發(fā)言的語(yǔ)音數(shù)據(jù);歷史向量提取模塊:將低維節(jié)奏形狀向量存儲(chǔ)在向量數(shù)據(jù)庫(kù)中;在線(xiàn)聚類(lèi)模塊:生成多個(gè)低維節(jié)奏簇及響應(yīng)模板;當(dāng)前向量提取模塊:提...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種漢語(yǔ)言的發(fā)音音準(zhǔn)評(píng)估方法,屬于語(yǔ)音處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明先采用自相關(guān)法對(duì)漢語(yǔ)言語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行劃分,得到多個(gè)音態(tài)集合;再對(duì)音態(tài)集合中短時(shí)幀進(jìn)行EMD分解,提取低頻重心、低頻能量、高頻重心及高頻能量這4種特征;對(duì)于單個(gè)音態(tài)集合,基于...
          • 本發(fā)明屬于白酒智能化釀造技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明公開(kāi)了基于多組學(xué)的醬香型白酒產(chǎn)酒酵母菌群智能馴化系統(tǒng)及方法,包括:采集多源數(shù)據(jù),構(gòu)建多維度數(shù)據(jù)框架,校正傳感器時(shí)空延遲,生成環(huán)境?代謝關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集,并定義各分區(qū)響應(yīng)閾值進(jìn)行分區(qū)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,構(gòu)建三維責(zé)任...
          • 本發(fā)明涉及循環(huán)水處理技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于水質(zhì)預(yù)測(cè)的循環(huán)水處理閉環(huán)優(yōu)化方法及系統(tǒng),其中,一種基于水質(zhì)預(yù)測(cè)的循環(huán)水處理閉環(huán)優(yōu)化方法包括:構(gòu)建支持時(shí)間維度的時(shí)序知識(shí)圖譜,用于表示水質(zhì)參數(shù)及其關(guān)系的時(shí)序演變特性;構(gòu)建多時(shí)間尺度預(yù)測(cè)引擎,預(yù)測(cè)未來(lái)...
          • 本公開(kāi)的實(shí)施例公開(kāi)了多模態(tài)病例數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建方法、裝置、電子設(shè)備和介質(zhì)。該方法的一具體實(shí)施方式包括:對(duì)多模態(tài)醫(yī)學(xué)病例文檔進(jìn)行版面區(qū)域檢測(cè),得到病例區(qū)域信息集;對(duì)病例區(qū)域信息集進(jìn)行層次樹(shù)構(gòu)建,得到病例區(qū)域邏輯層次樹(shù);生成病例分割提示詞信息;對(duì)多模...
          • 本發(fā)明提供一種基于心流雙映射模型的虛擬現(xiàn)實(shí)康復(fù)訓(xùn)練自適應(yīng)調(diào)控方法及系統(tǒng),包括:預(yù)先構(gòu)建的心流雙映射模型,其包含患者數(shù)據(jù)與心流狀態(tài)輸入映射模型和任務(wù)參數(shù)與心流狀態(tài)輸出映射模型;實(shí)時(shí)采集患者在虛擬現(xiàn)實(shí)康復(fù)訓(xùn)練中的多維數(shù)據(jù);利用患者數(shù)據(jù)與心流狀態(tài)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于中醫(yī)規(guī)則的智能終端意識(shí)障礙交互促醒系統(tǒng)及方法,涉及智能醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域,所述系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊,獲取意識(shí)障礙患者的臨床多維數(shù)據(jù),通過(guò)數(shù)據(jù)清洗與標(biāo)準(zhǔn)化處理,構(gòu)建初始的患者臨床信息矩陣,得到結(jié)構(gòu)化的意識(shí)障礙特征數(shù)據(jù)集,干預(yù)計(jì)劃生成...
          • 本發(fā)明提供了一種基于知識(shí)蒸餾和檢索增強(qiáng)生成的抑郁癥分析評(píng)分方法,屬于抑郁癥醫(yī)學(xué)評(píng)估領(lǐng)域,利用大語(yǔ)言模型將志愿者的情緒自述數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為醫(yī)生與志愿者之間的對(duì)話(huà)數(shù)據(jù)。使用大規(guī)模推理大語(yǔ)言模型,依據(jù)醫(yī)用量表規(guī)則對(duì)上述對(duì)話(huà)數(shù)據(jù)中代表志愿者的部分進(jìn)行情緒...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于UE5的整形外科術(shù)前規(guī)劃方法,屬于圖形處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括以下步驟:首先,將患者患處的靜態(tài)三維網(wǎng)格模型轉(zhuǎn)換為動(dòng)態(tài)網(wǎng)格模型;其次,基于動(dòng)態(tài)網(wǎng)格模型,通過(guò)交互操作在模型表面劃定待修復(fù)的創(chuàng)面區(qū)域,并仿真模擬創(chuàng)面的形態(tài)特征;...
          • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)與人工智能技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的皮膚舒緩功效評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng),其中,一種基于深度學(xué)習(xí)的皮膚舒緩功效評(píng)價(jià)方法包括:敏感性分層數(shù)據(jù)預(yù)處理,將皮膚按敏感度分為不同層級(jí);層級(jí)化對(duì)比學(xué)習(xí)框架構(gòu)建,從未標(biāo)注數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)有效特...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,具體地說(shuō),涉及基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的糖尿病臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)智能聚類(lèi)分析系統(tǒng)及方法。包括:數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理單元;聯(lián)邦隱私保護(hù)單元;動(dòng)態(tài)聚類(lèi)建模單元,用于構(gòu)建自適應(yīng)糖尿病數(shù)據(jù)特征的聚類(lèi)模型,采用分層聯(lián)邦架構(gòu)與動(dòng)態(tài)參數(shù)聚合算法,結(jié)...
          • 本發(fā)明涉及遷移學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域,揭露了一種基于域自適應(yīng)遷移學(xué)習(xí)的放療計(jì)劃劑量分布預(yù)測(cè)方法,包括:明確源域醫(yī)療機(jī)構(gòu)和目標(biāo)域醫(yī)療機(jī)構(gòu),采集源域醫(yī)療機(jī)構(gòu)的放療計(jì)劃數(shù)據(jù),提取放療計(jì)劃數(shù)據(jù)的放療計(jì)劃特征,以訓(xùn)練源域醫(yī)療機(jī)構(gòu)的初始劑量分布分析模型;構(gòu)建源域...
          • 本發(fā)明涉及連鑄機(jī)電纜技術(shù)領(lǐng)域,尤其是一種基于聚酰亞胺復(fù)合材料的連鑄機(jī)電纜及其制備方法,包括從內(nèi)到外依次設(shè)置的導(dǎo)體層、絕緣層、屏蔽層和護(hù)套層。本發(fā)明的一種基于聚酰亞胺復(fù)合材料的連鑄機(jī)電纜及其制備方法的BNNTs導(dǎo)熱網(wǎng)絡(luò)使熱阻降低62%,使電纜...
          • 本發(fā)明提供一種納米銀線(xiàn)導(dǎo)電膜的制備工藝及應(yīng)用,涉及家居廚房領(lǐng)域。該納米銀線(xiàn)導(dǎo)電膜的制備工藝,包括以下具體步驟:S1、核殼顆粒合成S11、原料組成:硝酸銀1.7g、硝酸鈰4.34g、檸檬酸鈉0.05mol/L;S12、制備過(guò)程:首先將硝酸銀與...
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