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								      本發(fā)明涉及輸電線路監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種輸電線路施工現(xiàn)場違章智能監(jiān)控識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)的空間建模模塊構(gòu)建三維動態(tài)模型，環(huán)境感知模塊采集多模態(tài)環(huán)境特征數(shù)據(jù)，行為捕捉模塊獲取施工人員及設(shè)備動作流；規(guī)范數(shù)據(jù)庫模塊存儲數(shù)字化安全規(guī)程，違章建模模塊結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了校園體育數(shù)字化管理方法及其系統(tǒng)，涉及校園體育智能數(shù)字化管理技術(shù)領(lǐng)域，該方法首先采集學(xué)生基礎(chǔ)體育信息、目標(biāo)技能動作類別及教學(xué)標(biāo)準(zhǔn)文本數(shù)據(jù)，建立標(biāo)準(zhǔn)動作數(shù)據(jù)集；采集學(xué)生動作執(zhí)行過程中的視頻圖像、肌電信號及皮膚拉伸數(shù)據(jù)，構(gòu)建動作感知集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于信息數(shù)據(jù)采集技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于人工智能的信息數(shù)據(jù)采集方法及系統(tǒng)，所述方法包括：搭建信息數(shù)據(jù)采集平臺，確定出登記設(shè)備，選取出采集單元和處理單元，識別出每個處理單元中的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)設(shè)備，搭建邊緣網(wǎng)絡(luò)；利用預(yù)先集成在采集單元中的視...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于視頻監(jiān)控的井下巷道支護監(jiān)控方法及系統(tǒng)，包括：根據(jù)每幀圖像中支護變化區(qū)域的內(nèi)部灰度變化，以及位置分布情況，獲取每幀圖像中的支護損傷程度；根據(jù)支護損傷程度，以及支護變化區(qū)域的相鄰次擴展圖像序列之間的時間間...
								
            
							
            
							
						
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								      一種箱貨動態(tài)信息的實時查詢方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及港口物流管理領(lǐng)域，該方法包括：接收無人機采集的堆場圖像數(shù)據(jù)和激光測距數(shù)據(jù)，構(gòu)建三維數(shù)字模型；根據(jù)堆場圖像數(shù)據(jù)，識別每個集裝箱的箱號信息，生成箱貨位置數(shù)據(jù)；采集每個集裝箱的電子標(biāo)簽信息，生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于4K可見光偏振成像的水下目標(biāo)識別方法及系統(tǒng)，涉及水下目標(biāo)識別技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明利用像素級配準(zhǔn)的RGB與偏振四維光場張量編碼技術(shù)，同步捕獲目標(biāo)的高分辨率光譜強度信息與偏振物理特性，克服單一模態(tài)數(shù)據(jù)在低光照或高濁度場景下信息缺失...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于圖像分析的雛鴨養(yǎng)殖生長狀態(tài)異常特征識別方法，涉及雛鴨生長狀態(tài)識別技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：基于雛鴨二值化圖獲取區(qū)域高度差；基于雛鴨二值化圖獲取背夾角；基于數(shù)據(jù)閾值處理方法獲取第一高度差閾值與第二高度差閾值；基于數(shù)據(jù)閾值處理方法...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開了三維人臉重建方法、電子設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)，該方法包括：確定單張二維人臉圖像；基于所述二維人臉圖像，調(diào)用三維人臉重建模型，生成三維人臉模型；其中，所述三維人臉重建模型包括多屬性協(xié)同學(xué)習(xí)模塊，所述多屬性協(xié)同學(xué)習(xí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及混凝土振搗技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于混凝土的智能振搗方法及系統(tǒng)，包括，基于取樣圖像信息確定混凝土流動參量，基于混凝土流動參量確定對混凝土的振搗參數(shù)是否合格；基于氣泡變化表征值確定對混凝土的振搗參數(shù)是否合格，在確定對混凝土的振搗參數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的眼底圖像分析與眼科疾病自動預(yù)測方法、裝置及其可讀存儲介質(zhì)，屬于醫(yī)學(xué)影像處理與眼科疾病智能診斷領(lǐng)域。該方法通過獲取ODIR?5K雙目眼底圖像數(shù)據(jù)集，經(jīng)黑邊裁剪、局部對比度增強等五步預(yù)處理優(yōu)化圖像質(zhì)量；分離并重組左...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種融合注意力機制與多尺度卷積的肝臟與腫瘤識別方法、裝置及其可讀存儲介質(zhì)，針對現(xiàn)有醫(yī)學(xué)影像分割技術(shù)中全局信息捕捉不足、多尺度特征適應(yīng)差、空間感知弱等問題，本發(fā)明以MedNeXt網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)構(gòu)建U?Net編碼器?解碼器架構(gòu)，在跳躍連...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供了一種海馬體亞結(jié)構(gòu)形態(tài)測量方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：分割磁共振標(biāo)準(zhǔn)模板圖像，構(gòu)建邊界優(yōu)化表面，確定骨架表示；對所述骨架表示進行采樣，確定各個海馬亞區(qū)的亞區(qū)厚度測量點，并根據(jù)所述亞區(qū)厚度測量點和所...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種石油管線的缺陷識別方法、裝置及設(shè)備，包括：獲取無人機在多個角度采集的石油管線的多幀管線圖像；根據(jù)每幀管線圖像中各像素點鄰近區(qū)域的灰度分布數(shù)據(jù)，對每幀管線圖像進行劃分，得到多個管線區(qū)域；根據(jù)每幀...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種變電站設(shè)備數(shù)據(jù)缺陷識別方法及系統(tǒng)，涉及變電站零部件缺陷檢測技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括瓷套狀態(tài)分析步驟，通過無人機搭載的相機掃描目標(biāo)瓷套生成三維點云模型，判斷瓷套狀態(tài)和飛行環(huán)境；拍攝角度粗調(diào)步驟，根據(jù)瓷套狀態(tài)調(diào)整熱成像儀拍攝角度；飛...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于包裝技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于人工智能的包裝設(shè)計圖智能防偽檢測方法及系統(tǒng)，方法包括：將包裝設(shè)計圖像分割為若干圖像單元，根據(jù)圖像單元中像素點的局部紋理復(fù)雜度、像素點各通道的像素值的不同比特位對光照的敏感程度以及人眼對像素點各通道的像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及煤機裝備多模態(tài)數(shù)據(jù)智能預(yù)防性維護系統(tǒng)及方法。所述系統(tǒng)包括多源數(shù)據(jù)采集層、大語言模型核心處理層和智能決策輸出層，能夠同時處理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。本發(fā)明的維護系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理能力強并且故障預(yù)測精度高。
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例公開了一種基于智能體協(xié)作的顯示面板生產(chǎn)調(diào)度方法及系統(tǒng)，該方法先對顯示面板生產(chǎn)系統(tǒng)中的多個智能體執(zhí)行實時狀態(tài)協(xié)同更新操作，獲取包含智能體標(biāo)識信息及對應(yīng)生產(chǎn)相關(guān)狀態(tài)描述的協(xié)同狀態(tài)集合；接著基于此集合生成包含信息交互規(guī)則及任務(wù)分配優(yōu)先...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合標(biāo)準(zhǔn)互信息與改進雙向LSTM的行業(yè)負(fù)荷預(yù)測方法、系統(tǒng)及設(shè)備，涉及電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。目前，行業(yè)月度負(fù)荷預(yù)測不準(zhǔn)確。本發(fā)明包括步驟：采用計及核密度估計的改進模糊C均值聚類算法，對包括負(fù)荷序列和消費水平、氣溫、休假的信息進行聚...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于知識庫構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及應(yīng)用人工智能的本地知識庫構(gòu)建方法及系統(tǒng)，所述方法包括：劃定出本地知識庫的使用區(qū)域，選取出若干個來源點位，利用預(yù)先集成在來源點位中的拾音設(shè)備，采集音頻數(shù)據(jù)，并切分為若干個分段，比對預(yù)設(shè)的聲紋庫，確定出每...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于Transformer架構(gòu)的高效注意力計算方法，包括以下步驟：S1、將鍵值矩陣分塊，并計算塊平均值；S2、根據(jù)查詢與塊平均值的相關(guān)度概率分布，利用核采樣思路決定top?k個數(shù)，動態(tài)判斷應(yīng)該精確計算的區(qū)域和模糊計算的區(qū)域；...
								
            
							
            
							
						
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