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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本申請公開了一種顯示模組及顯示裝置，屬于顯示技術(shù)領(lǐng)域。顯示模組，包括：顯示面板、多個驅(qū)動芯片和多個第一緩沖部。由于驅(qū)動芯片和第一緩沖部均是與第二面板部背離第一面板部的一側(cè)連接的，且在垂直于顯示面的方向上，第一緩沖部的厚度是大于驅(qū)動芯片的厚度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)；應(yīng)用于交通場景，方法包括：對待識別區(qū)域進(jìn)行區(qū)域劃分，得到待識別區(qū)域?qū)?yīng)的至少一個子區(qū)域；獲取子區(qū)域的識別參數(shù)，以及子區(qū)域?qū)?yīng)的當(dāng)前車流量數(shù)據(jù)；基于識別參數(shù)及當(dāng)前車流量數(shù)據(jù)，對...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢隽艘环N車路協(xié)同場景觸發(fā)方法，該方法可以通過服務(wù)平臺統(tǒng)一的進(jìn)行預(yù)設(shè)范圍內(nèi)各類數(shù)據(jù)的處理，進(jìn)而解決當(dāng)前道路上V2X設(shè)備上車量不足，難以觸發(fā)V2X場景的問題。另外，因本方法融合了更多類的信息，因此除了可以解決即使V2X設(shè)備上車不足的情況...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N交通場景內(nèi)的事件檢測方法，所述方法包括：確定交通事件發(fā)生后，基于所述交通事件的位置和事件發(fā)生時間獲取事件識別數(shù)據(jù)，所述事件識別數(shù)據(jù)包含聲音數(shù)據(jù)、點(diǎn)云數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)中的一種或幾種；根據(jù)所述事件識別數(shù)據(jù)確定所述交通事件的參與對象...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書公開了遠(yuǎn)程控制設(shè)備、交互平板及遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)，其中設(shè)備包括指示控件、系統(tǒng)芯片和發(fā)射電路，指示控件與系統(tǒng)芯片相連接，系統(tǒng)芯片與發(fā)射電路相連接，指示控件，用于接收針對指示控件的觸發(fā)操作，響應(yīng)于觸發(fā)操作向系統(tǒng)芯片輸出觸發(fā)指令，系統(tǒng)芯片，用于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多模態(tài)醫(yī)療需求交互檢索終端設(shè)備，屬于醫(yī)療設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有裝置僅噴灑消毒液對設(shè)備進(jìn)行消毒，無法清理粘附在機(jī)器表面的灰塵以及指紋等痕跡，容易導(dǎo)致設(shè)備表面存在污漬的問題，包括清潔組件，所述清潔組件包括位于滑槽內(nèi)部且與齒塊嚙...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多功能門禁保護(hù)可視設(shè)備，包括固定殼，所述固定殼的內(nèi)腔固定連接有分隔板，所述固定殼的內(nèi)腔設(shè)置有主體機(jī)構(gòu)，所述固定殼的正面通過鉸鏈鉸接有活動板，所述固定殼的背面設(shè)置有安裝板，所述安裝板的正面設(shè)置有安裝機(jī)構(gòu)，所述固定殼正面的左側(cè)和...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種行為識別方法和裝置，該方法包括：獲取座艙對應(yīng)的第一視頻，其中，第一視頻中包括位于座艙內(nèi)的第一對象；分別確定對第一視頻的時間維度、空間維度和顏色通道維度進(jìn)行計算的目標(biāo)注意力函數(shù)；基于各維度所對應(yīng)的目標(biāo)注意力函數(shù)對第一對象的行為...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N細(xì)胞檢測和捕獲方法及裝置，用以提高細(xì)胞檢測的效率和準(zhǔn)確率。該方法包括：第一設(shè)備獲取細(xì)胞圖像，細(xì)胞圖像包括細(xì)胞的明場圖、微分干涉圖或相位圖中的至少一項，其中，明場圖用于指示細(xì)胞的顏色信息，微分干涉圖用于指示細(xì)胞的輪廓信息，相位圖...
								
            
							
            
							
						
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								      凝集紅細(xì)胞團(tuán)參數(shù)、檢測方法及其識別AI訓(xùn)練方法和裝置中，血液樣本經(jīng)過預(yù)處理，獲得鏡檢樣本；鏡檢樣本為懸濁液，讓紅細(xì)胞懸浮在液體中；鏡檢樣本平鋪；拍攝平鋪的鏡檢樣本，獲得鏡檢樣本圖像；對鏡檢樣本圖像中的凝集紅細(xì)胞團(tuán)進(jìn)行識別與標(biāo)注，進(jìn)行AI訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種圖像處理方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)，屬于計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取第一圖像，第一圖像中包括待識別的對象；對第一圖像中該對象所在的區(qū)域進(jìn)行擾動，得到第二圖像；通過圖像識別模型分別對第一圖像和第二圖像進(jìn)行識別，得到第...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于BEV的障礙物檢測方法、裝置、設(shè)備、移動工具及介質(zhì)，其中，方法包括：提取目標(biāo)圖像中的近距離深度信息、遠(yuǎn)距離深度信息以及特征信息；根據(jù)內(nèi)外參數(shù)將近距離深度信息、遠(yuǎn)距離深度信息以及特征信息投影到BEV空間中，得到BEV網(wǎng)格；遍...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種頭盔佩戴檢測方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)，基于視頻得到待檢測幀圖像，對待檢測幀圖像進(jìn)行區(qū)域檢測，得到目標(biāo)對象區(qū)域、待檢測幀圖像中多個初始車輛的第一坐標(biāo)數(shù)據(jù)和目標(biāo)對象的第二坐標(biāo)數(shù)據(jù)，對目標(biāo)對象區(qū)域進(jìn)行頭盔佩戴檢測，得到頭盔佩戴檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種標(biāo)簽排序模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品，可以應(yīng)用于計算機(jī)視覺技術(shù)、自動語音識別技術(shù)以及機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)場景，以及可以應(yīng)用于預(yù)訓(xùn)練模型、自適應(yīng)計算等大模型場景；本申請通過待訓(xùn)練的標(biāo)簽排序模型，對待排序視頻標(biāo)簽...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種圖像處理模型的訓(xùn)練方法、圖像處理方法、裝置及設(shè)備，屬于計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括多層第一網(wǎng)絡(luò)模塊和第二網(wǎng)絡(luò)模塊；通過多層第一網(wǎng)絡(luò)模塊對樣本圖像進(jìn)行特征提取，得到各層第一網(wǎng)絡(luò)模塊輸出的第一圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法、裝置、電子設(shè)備、計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)及計算機(jī)程序產(chǎn)品；本申請實(shí)施例可應(yīng)用于自動駕駛領(lǐng)域，方法包括：基于多個圖像的圖像內(nèi)容特征，獲取與每個圖像通道對應(yīng)的特征分布參數(shù)，針對每個圖像內(nèi)容特征，基于與每個圖像通道對應(yīng)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種脂肪分布確定方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)。所述方法包括：獲取檢測對象的同相位圖像和反相位圖像；根據(jù)所述同相位圖像和所述反相位圖像，得到所述檢測對象的水分布圖像和脂肪分布圖像；根據(jù)所述水分布圖像和所述脂肪分布圖像，確定所述檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于脊柱信息的脊柱側(cè)彎程度評估預(yù)測方法和系統(tǒng)，該方法包括：對脊柱數(shù)據(jù)和脊柱全長X線圖片進(jìn)行分類處理，確定脊柱側(cè)彎類型并生成患者脊柱側(cè)彎數(shù)據(jù)，根據(jù)所述脊柱側(cè)彎類型和所述患者脊柱側(cè)彎數(shù)據(jù)，確定脊柱側(cè)彎運(yùn)動訓(xùn)練數(shù)據(jù)，生成脊柱運(yùn)動訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于旋轉(zhuǎn)掃描裝置的建模平臺及建模方法，裝置包括底座、旋轉(zhuǎn)云臺模塊、激光雷達(dá)和軟件處理器；建模方法為：激光雷達(dá)以設(shè)定方位角值掃描被測物，獲得被測物點(diǎn)云數(shù)據(jù)；軟件處理器讀取點(diǎn)云數(shù)據(jù)，創(chuàng)建多個點(diǎn)云輪廓，相鄰輪廓之間構(gòu)造三角網(wǎng)；合并構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開關(guān)于一種三維曲面渲染方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。其中，所述三維曲面渲染方法，包括：讀取道路中心線信息和道路邊緣信息；道路中心線信息和道路邊緣信息確定渲染所需的形狀點(diǎn)數(shù)量；再基于道路中心線信息、道路邊緣信息和形狀點(diǎn)數(shù)量生成頂點(diǎn)，通過...
								
            
							
            
							
						
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