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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦積水影像學(xué)特征的檢測(cè)方法及電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，包括收集并標(biāo)記正常壓力腦積水患者的腦部影像數(shù)據(jù)，進(jìn)行預(yù)處理；利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)厚層腦部影像數(shù)據(jù)中腦室區(qū)域的分割，生成二值圖像序列；通過(guò)薄層腦部影像數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個(gè)用于插...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于遙感與計(jì)算機(jī)視覺(jué)交叉技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種利用建筑物掩碼圖像生成雙時(shí)相復(fù)雜背景的變化檢測(cè)圖像對(duì)方法。具體過(guò)程為：對(duì)遙感圖像通用分割大模型進(jìn)行微調(diào)和知識(shí)蒸餾，獲取遙感建筑物分割輕量化模型，并利用所述輕量化模型進(jìn)行提取建筑物的掩碼信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供三維場(chǎng)景渲染方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域。該方法對(duì)視角圖像進(jìn)行材質(zhì)分割得到每個(gè)視角圖像的掩碼圖像，基于掩碼圖像和視角圖像進(jìn)行三維場(chǎng)景生成得到多個(gè)三維高斯分布，選取每個(gè)材質(zhì)類別對(duì)應(yīng)的小塊區(qū)域，根據(jù)小塊區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)適用于同步定位與地圖構(gòu)建領(lǐng)域，提供一種內(nèi)窺鏡定位和內(nèi)窺鏡環(huán)境地圖構(gòu)建方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備，其中方法包括：獲取內(nèi)窺鏡采集的真實(shí)圖像及顯式三維高斯表示的第一內(nèi)窺鏡環(huán)境地圖；將真實(shí)圖像中的三維結(jié)構(gòu)點(diǎn)與第一內(nèi)窺鏡環(huán)境地圖進(jìn)行空間配準(zhǔn)，得到第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種目標(biāo)識(shí)別方法、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，所述目標(biāo)識(shí)別應(yīng)用于門(mén)鎖，所述門(mén)鎖包括攝像裝置和藍(lán)牙模塊，該方法包括：通過(guò)藍(lán)牙模塊進(jìn)行目標(biāo)的初步定位，得到目標(biāo)的第一定位位置；控制攝像裝置向第一定位位置轉(zhuǎn)動(dòng)；基于轉(zhuǎn)動(dòng)后的攝像裝置采集到的第一圖像進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于遙感與計(jì)算機(jī)視覺(jué)交叉技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種面向遙感多時(shí)相場(chǎng)景多任務(wù)解譯的變化通用模型構(gòu)建方法。包括：采用CNN編碼器和Vi T編碼器編碼，用于輸入的雙時(shí)相圖像生成雙時(shí)相視覺(jué)token；采用LoRA技術(shù)在凍結(jié)的多模態(tài)大模型的基礎(chǔ)上引...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于低壓線路的AI視頻識(shí)別系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊，用于采集低壓線路中的微觀視頻數(shù)據(jù)、宏觀視頻數(shù)據(jù)、以及環(huán)境傳感器數(shù)據(jù)，進(jìn)行視頻去噪、圖像增強(qiáng)數(shù)據(jù)校準(zhǔn)；特征提取與分析模塊，用于基于微觀視頻數(shù)據(jù)提取包括導(dǎo)線表面裂紋和螺...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及園區(qū)視覺(jué)識(shí)別領(lǐng)域，并且更具體地，涉及基于人工智能的智慧園區(qū)視覺(jué)識(shí)別方法及系統(tǒng)，包括監(jiān)控模塊用于獲取智慧園區(qū)內(nèi)關(guān)鍵位置部署的高清攝像頭生成的網(wǎng)絡(luò)采集圖像數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的元數(shù)據(jù)，所述監(jiān)控模塊將相關(guān)數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)處理中心，所述數(shù)據(jù)處理中心接...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及交通視頻數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，并且更具體地，涉及一種基于人工智能的交通視頻數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，采用數(shù)據(jù)采集模塊，所述數(shù)據(jù)采集模塊獲取監(jiān)控模組記錄的交通視頻數(shù)據(jù)，所述監(jiān)控模組包括監(jiān)控?cái)z像頭，所述地磁傳感器和氣象傳感器獲取車(chē)輛通過(guò)信息，結(jié)果輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種機(jī)器學(xué)習(xí)輔助的醋酸反應(yīng)速率預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練方法、裝置及預(yù)測(cè)方法。所述機(jī)器學(xué)習(xí)輔助的醋酸反應(yīng)速率預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練方法包括：獲取增強(qiáng)數(shù)據(jù)訓(xùn)練集；提取增強(qiáng)數(shù)據(jù)訓(xùn)練集的訓(xùn)練用特征向量；獲取醋酸反應(yīng)速率用分類提升回歸模型；通過(guò)訓(xùn)練用特征向量對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種癌癥患者術(shù)后隨訪方法及系統(tǒng)。本發(fā)明的方案能夠綜合目標(biāo)癌癥患者的自身病情和相同或類似患者的隨訪記錄而確定得出在各術(shù)后恢復(fù)階段的隨訪策略，確保及時(shí)獲得目標(biāo)癌癥患者的術(shù)后恢復(fù)情況，以利于對(duì)異常情況的及時(shí)處理，從而提升其術(shù)后恢復(fù)效果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了腕式血壓計(jì)的多用戶數(shù)據(jù)隔離存儲(chǔ)方法及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：利用腕式血壓計(jì)上的生物識(shí)別器獲取用戶的生物信息，并通過(guò)設(shè)備采集血壓檢測(cè)信息。通過(guò)存儲(chǔ)緩沖區(qū)的智能識(shí)別模塊匹配生物信息，確定目標(biāo)用戶并為其分配專...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種應(yīng)激反應(yīng)傷員的心理干預(yù)系統(tǒng)，涉及心理干預(yù)技術(shù)領(lǐng)域。系統(tǒng)包括個(gè)體應(yīng)激閾值測(cè)定模塊、應(yīng)激狀態(tài)識(shí)別模塊、心理調(diào)控干預(yù)模塊、恢復(fù)狀態(tài)監(jiān)測(cè)模塊、訓(xùn)練節(jié)律優(yōu)化模塊。本發(fā)明中，精準(zhǔn)判定個(gè)體在不同壓力等級(jí)下的生理反應(yīng)區(qū)間，具有更強(qiáng)的個(gè)體化特...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及智慧醫(yī)療診斷技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于生物特征的疾病識(shí)別方法及系統(tǒng)。通過(guò)將多組指標(biāo)進(jìn)行聯(lián)合可以有效的對(duì)胃癌進(jìn)行自動(dòng)化的分型預(yù)測(cè)，能夠得到反映胃癌的分化程度，相較于現(xiàn)有技術(shù)的分型方法，本實(shí)施例提供的方法能夠通過(guò)圖像處理技術(shù)以及計(jì)算機(jī)技...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電池箱技術(shù)領(lǐng)域，且公開(kāi)了用于電池箱設(shè)計(jì)的散熱調(diào)節(jié)方法，包括電池箱，電池箱的內(nèi)壁底部固定連接有冷卻箱，電池箱的內(nèi)壁兩側(cè)分別開(kāi)設(shè)有限位槽，還包括，散熱調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)，散熱調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)包括固定連接在電池箱內(nèi)壁底部?jī)蓚?cè)的電動(dòng)伸縮桿，將多個(gè)電池塊放置...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種針對(duì)空調(diào)負(fù)荷的智能削峰需求響應(yīng)控制方法，旨在解決傳統(tǒng)削峰方法中因控制時(shí)延、模型誤差等不確定性因素導(dǎo)致的削峰效果偏差問(wèn)題。該方法通過(guò)柔性負(fù)荷虛擬電廠參與削峰需求響應(yīng)，采用自適應(yīng)控制策略，根據(jù)實(shí)時(shí)反饋調(diào)整目標(biāo)負(fù)荷曲線，動(dòng)態(tài)優(yōu)化負(fù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種光伏余電存儲(chǔ)控制方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：獲取多源數(shù)據(jù)，基于多源數(shù)據(jù)利用預(yù)設(shè)的光伏功率預(yù)測(cè)模型處理得到光伏功率預(yù)測(cè)值；基于光伏功率預(yù)測(cè)值，通過(guò)混合強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化光伏儲(chǔ)能充放電策略；響應(yīng)于光伏儲(chǔ)能充放電策略的運(yùn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種虛擬電廠的出力優(yōu)化方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及新能源領(lǐng)域，方法從發(fā)電預(yù)測(cè)以及用電預(yù)測(cè)兩個(gè)方面入手，通過(guò)對(duì)環(huán)境因素的預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn)發(fā)電的預(yù)測(cè)，再通過(guò)對(duì)用電負(fù)荷的預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn)用電的預(yù)測(cè)，并根據(jù)每個(gè)分布式電源的未來(lái)出力構(gòu)建配比模型，最后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種無(wú)線同傳系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括微波遠(yuǎn)距離發(fā)射基站、智能中繼貼紙、諧振接收機(jī)。微波遠(yuǎn)距離發(fā)射基站通過(guò)功放驅(qū)動(dòng)天線輻射電磁波能量，電磁波被智能中繼貼紙耦合接收并整流后為逆變器供電，逆變器驅(qū)動(dòng)發(fā)射線圈與接收機(jī)線圈諧振，通過(guò)磁耦合的方...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N線控器及信號(hào)處理方法，通過(guò)接收由發(fā)送端發(fā)送的擴(kuò)頻信號(hào)，確定擴(kuò)頻信號(hào)與本地隨機(jī)碼的相關(guān)性值，當(dāng)相關(guān)性值達(dá)到預(yù)設(shè)閾值，對(duì)擴(kuò)頻信號(hào)進(jìn)行解擴(kuò)操作，得到多個(gè)解擴(kuò)數(shù)據(jù)，合并多個(gè)解擴(kuò)數(shù)據(jù)，得到原始數(shù)據(jù)；能夠降低干擾信號(hào)對(duì)線控器在信號(hào)傳輸方...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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