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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?zhí)峁┑幕谏疃葘W(xué)習(xí)的電梯內(nèi)部摔倒行為識別方法及系統(tǒng)，涉及深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。在本申請中，首先，對目標(biāo)監(jiān)控圖像數(shù)據(jù)進行特征挖掘，輸出目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)特征；然后，對目標(biāo)監(jiān)控音頻數(shù)據(jù)進行特征挖掘，輸出目標(biāo)音頻數(shù)據(jù)特征；之后，基于目標(biāo)音頻數(shù)據(jù)特征，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種信息錄入方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：獲取待識別的圖像信息，并通過深度學(xué)習(xí)模型對所述圖像信息進行分析，得到所述圖像信息中的關(guān)鍵文本；對所述關(guān)鍵文本進行結(jié)構(gòu)化處理，得到結(jié)構(gòu)化處理后的關(guān)鍵文本；按照預(yù)設(shè)字段對...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N多模態(tài)細胞圖像特征提取方法、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品，涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取通過拍攝不同顯微鏡下的同一病理細胞樣本得到的多模態(tài)圖像集；對多模態(tài)圖像集進行預(yù)處理，得到經(jīng)過預(yù)處理的多模態(tài)圖像集，作為輸入數(shù)據(jù)；利用預(yù)設(shè)空間配...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于無人機航空器視覺的林草火災(zāi)跡地恢復(fù)監(jiān)測方法，其特征在于，包括步驟1：構(gòu)建林草火災(zāi)跡地恢復(fù)監(jiān)測系統(tǒng)；步驟2：無人機航空器搭載多光譜相機實時拍攝林地區(qū)域的視頻流遙感數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換為圖像幀數(shù)據(jù)；步驟3：圖像預(yù)處理模塊對圖像幀數(shù)據(jù)進行預(yù)處...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了場景信息識別方法、模型的訓(xùn)練方法及相關(guān)裝置，該方法包括：獲取對目標(biāo)場景采集得到的場景圖像；利用場景信息識別模型的語義網(wǎng)絡(luò)對所述場景圖像進行語義預(yù)測，得到所述場景圖像的語義預(yù)測結(jié)果，其中，所述語義預(yù)測結(jié)果包括所述場景圖像中不同像素...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提出一種用于煤炭行業(yè)異常檢測模型的輕量化設(shè)計方法，該方法包括：獲取礦井中的樣本圖像數(shù)據(jù)和樣本時序數(shù)據(jù)；根據(jù)樣本圖像數(shù)據(jù)和樣本時序數(shù)據(jù)對第一初始異常檢測模型進行訓(xùn)練，得到第一目標(biāo)異常檢測模型；對第一目標(biāo)異常檢測模型進行輕量化處理，得到第...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝说牟馁|(zhì)屬性預(yù)測模型的訓(xùn)練方法，通過獲取待訓(xùn)練圖像和所述待訓(xùn)練圖像對應(yīng)的法向圖；將所述待訓(xùn)練圖像輸入到第一編碼器，獲得所述待訓(xùn)練圖像的特征數(shù)據(jù)，將所述法向圖輸入至第二編碼器，獲得所述法向圖的特征數(shù)據(jù)；所述待訓(xùn)練圖像的特征數(shù)據(jù)、所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于水質(zhì)檢測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于格拉姆角場圖像的水質(zhì)監(jiān)測方法及裝置，包括：獲取待監(jiān)測水體的吸光度曲線數(shù)據(jù)，通過格拉姆角場將吸光度曲線數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)閳D像數(shù)據(jù)；將圖像數(shù)據(jù)輸入預(yù)訓(xùn)練的水質(zhì)監(jiān)測模型，通過水質(zhì)監(jiān)測模型執(zhí)行如下步驟：提取圖像數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于三胞胎寬度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測方法，包括：S1、圖像預(yù)處理；S2、提取特征；S3、圖像轉(zhuǎn)化；S4、圖像融合及數(shù)據(jù)增強；S5、YOLOV5模型訓(xùn)練及檢測。本發(fā)明提供一種基于三胞胎寬度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測方法，將寬度學(xué)習(xí)系統(tǒng)作為...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N簽名圖像生成方法、裝置、計算機設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì)，屬于人工智能領(lǐng)域。該簽名圖像生成方法包括：獲取初始簽名圖像；根據(jù)所述初始簽名圖像的像素大小，生成包含遮擋區(qū)域的目標(biāo)遮罩圖像；基于所述目標(biāo)遮罩圖像對所述初始簽名圖像進行擦除...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種光子計數(shù)CT成像方法、裝置及光子計數(shù)CT系統(tǒng)，方法包括：獲取實時圖像對應(yīng)多個目標(biāo)能量段的融合規(guī)則；根據(jù)融合規(guī)則，對多能譜原始數(shù)據(jù)中多個目標(biāo)能量段的數(shù)據(jù)進行融合處理，獲得處理數(shù)據(jù)；多能譜原始數(shù)據(jù)包括多個目標(biāo)能量段的數(shù)據(jù)；將處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于視覺的港機設(shè)備移動距離檢測方法及系統(tǒng)，涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，該方法通過在龍門吊兩側(cè)對稱部署工業(yè)相機組，通過多光譜成像模塊實時采集地面標(biāo)識圖像；基于標(biāo)定板計算徑向和切向的畸變系數(shù)，建立貝位號與圖像坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換映射關(guān)系，結(jié)合GP...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種感知一致的水下圖像增強方法，涉及圖像增強的技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：首先，對原始圖像進行雙通道顏色補償、白平衡校正與直方圖對比度增強，獲取顏色增強圖像；其次，對其亮度通道進行中值濾波與伽馬校正，生成多曝光圖像序列；再提取各曝光圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種用于嵌入水印的方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備，該方法首先從第一目標(biāo)圖像中獲取待嵌入水印的第一圖像塊，并在所述第一圖像塊中添加不可見錨點，之后將所述第一圖像塊和待嵌入的第一水印信息輸入可逆神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正向過程，獲得已嵌入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于保險業(yè)務(wù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了基于強化學(xué)習(xí)的策略制定方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括：獲取報價系統(tǒng)中的預(yù)設(shè)客戶數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)市場數(shù)據(jù)；將預(yù)設(shè)市場數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)客戶數(shù)據(jù)組成狀態(tài)數(shù)據(jù)，將狀態(tài)數(shù)據(jù)、動作數(shù)據(jù)、獎勵數(shù)據(jù)組...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于配置化BOM的零件清單自動校核方法，包含如下步驟：在步驟S1中，根據(jù)零件功能結(jié)構(gòu)構(gòu)建基本號數(shù)據(jù)庫，并根據(jù)基本號數(shù)據(jù)庫形成標(biāo)準(zhǔn)零件號；按照功能結(jié)構(gòu)劃分若干功能模塊并分別賦予基本號，標(biāo)準(zhǔn)零件號的中綴為零件所屬功能模塊的基本號...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于交通領(lǐng)域，提供一種基于NSGA?Ⅱ和α?條件詞典的多目標(biāo)內(nèi)陸港區(qū)位選擇方法，包括：分析內(nèi)陸港選址的影響因素，構(gòu)建多樞紐軸輻射式網(wǎng)絡(luò)；針對內(nèi)陸港選址提出基本假設(shè)；以最小化總成本、最大化公鐵聯(lián)運比例和最小化碳排放量為目標(biāo)，構(gòu)建混合整數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于任務(wù)池權(quán)重的任務(wù)分配方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，基于當(dāng)前分配任務(wù)的任務(wù)類型，確定至少一個任務(wù)池因子，實現(xiàn)對當(dāng)前分配任務(wù)的處理需求的解析和分類識別。劃分不同優(yōu)先級的任務(wù)池，每個任務(wù)池中的任務(wù)池因子相同，確保...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于經(jīng)驗?zāi)Ｐ偷姆礋o人機設(shè)備發(fā)射覆蓋范圍評估方法。本發(fā)明通過電磁傳播經(jīng)驗?zāi)Ｐ停⒔Y(jié)合由改進的粒子群優(yōu)化算法確定的建筑物修正項系數(shù)，來評估反無人機設(shè)備的發(fā)射覆蓋范圍，其包括：首先，通過CW測試獲取原始數(shù)據(jù)集；其次，對采集到的反無...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種大斷面高陡坡斜井全工序集成施工智能臺車的安全性能分析的方法，包括：步驟1：對臺車載荷計算；步驟2：對臺車進行有限元分析；步驟3：對臺車安全性計算與復(fù)核；將臺車分成：針梁模塊、內(nèi)框模塊、模板模塊、斜撐模塊、穩(wěn)定桿構(gòu)件、銷軸構(gòu)件...
								
            
							
            
							
						
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