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								      本發(fā)明公開了一種應(yīng)對建設(shè)工程的協(xié)同監(jiān)理方法及系統(tǒng)，涉及建設(shè)工程監(jiān)理技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取建設(shè)工程的多類基礎(chǔ)信息；基于基礎(chǔ)信息中各類信息的實時變化特征確定差異化協(xié)同監(jiān)理周期信息。本發(fā)明所述的一種應(yīng)對建設(shè)工程的協(xié)同監(jiān)理方法及系統(tǒng)，通過覆蓋施工區(qū)域全...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于屬于運輸樞紐的服務(wù)能力評估技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種面向乘客的空鐵聯(lián)運指數(shù)計算方法及計算系統(tǒng)，包括以下步驟：數(shù)據(jù)準備；計算每個機場的進離場航班和高鐵班次時刻之間空鐵聯(lián)運指標；計算全部機場的進離場航班和高鐵班次時刻之間任意空鐵聯(lián)運指標均...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N對醫(yī)保數(shù)據(jù)進行處理的方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及醫(yī)保數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。本申請?zhí)峁┑膶︶t(yī)保數(shù)據(jù)進行處理的方法包括：確定初始醫(yī)保數(shù)據(jù)對應(yīng)的初始數(shù)據(jù)標準以及數(shù)據(jù)安全等級，以及獲取初始醫(yī)保數(shù)據(jù)對應(yīng)的目標數(shù)據(jù)標準；基于初始數(shù)據(jù)標...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供了一種多類別單樣本圖像的生成方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取至少兩張圖像；其中，至少兩張圖像各自對應(yīng)的類別不同；基于預先確定的條件擴散模型，對至少兩張圖像中的每一張圖像分別進行采樣處理，生成至少兩張圖像各自對應(yīng)的目標圖像；基于至...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種低定量熱敏紙的飽和發(fā)色光密度的簡易測試方法，涉及熱敏材料檢測技術(shù)領(lǐng)域，包括，獲取待測低定量熱敏紙的未顯色表面圖像，并將未顯色表面圖像及初始加熱參數(shù)輸入預訓練的生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型，生成與飽和發(fā)色狀態(tài)對應(yīng)的預測顯色光密度分布圖像及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及肝臟圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種非酒精脂肪肝的早期篩查模型訓練方法。該方法通過像素區(qū)域的灰度值以及區(qū)域形狀特征有效篩選出脂肪浸潤區(qū)域并獲得脂肪層顯著度。在灰度直方圖中進行處理，除最高峰之外分析每個峰作為纖維化峰的概率，最終判斷出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種膠帶粘接狀態(tài)評估方法及系統(tǒng)，涉及智能評估的技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟，篩選關(guān)鍵評估部位，第一判斷后執(zhí)行第一操作，對待評估膠帶進行第一檢測和第二檢測，根據(jù)第一調(diào)控后的檢測參數(shù)得到待分析數(shù)據(jù)，聯(lián)合分析得到脫粘嚴重程度和脫粘位置，構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于單目X射線成像的混凝土攪拌過程中骨料運動追蹤方法及系統(tǒng),該系統(tǒng)包括如下：單個X射線源，產(chǎn)生錐形束射線；平板探測器，位于X射線源對側(cè)；含有特殊標記點的示蹤骨料；圖像采集與處理單元；三維位置與姿態(tài)解算單元；本發(fā)明降低系統(tǒng)成本：相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于球面四叉樹的點云數(shù)據(jù)壓縮方法及裝置，屬于點云壓縮技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過球面三角形和球面四叉樹節(jié)點的組合，球面三角形更加符合激光雷達的球面點云掃描特性，能夠消除現(xiàn)有技術(shù)中正方體八叉樹點云壓縮的方向性偏倚問題，以球面坐標將點云...
								
            
							
            
							
						
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								      一種多光譜圖像重建方法、系統(tǒng)、產(chǎn)品、設(shè)備及檢測方法，屬于多光譜光電吊艙成像系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)缺少適用于多變的成像條件，并且顯著提升多光譜成像的穩(wěn)定性與清晰度的一種多光譜圖像重建方法的技術(shù)問題。獲取光電吊艙的視頻序列；構(gòu)建全局背景圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于3D掃描的口腔仿真動畫生成設(shè)備及方法。該設(shè)備包括：獲取模塊，用于獲取牙齒點云數(shù)據(jù)；構(gòu)建模塊，用于基于牙齒點云數(shù)據(jù)，構(gòu)建牙齒表面模型，以賦予牙齒點云數(shù)據(jù)空間結(jié)構(gòu)；折疊模塊，用于對牙齒表面模型進行網(wǎng)格...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實施例公開了一種基于視覺編碼器組合的多模態(tài)圖片理解方法及裝置，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲得多模態(tài)圖片包括的圖像和文本；將圖像輸入至視覺編碼器組合中，獲得每個視覺編碼器輸出的多個圖像特征；基于每個視覺編碼器輸出的多個圖像特征，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于改進Deeplab的作物長勢分析方法及設(shè)備，屬于衛(wèi)星遙感和農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域。先構(gòu)建作物識別模型并進行作物識別，在DeepLab v3+基礎(chǔ)上，融合了卷積級聯(lián)、CNN?Transformer雙分支全局特征提取、多特征融合模塊及S...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于DAG?SwishNet網(wǎng)絡(luò)的冬捕鰱魚分類與識別方法，屬于圖像識別與深度學習技術(shù)領(lǐng)域。提出改進的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，通過優(yōu)化ShuffleNet主干并引入膨脹卷積金字塔模塊，利用多膨脹率并行卷積捕獲多尺度特征，增強對鰱魚體型、鱗片等...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及圖像分類標注領(lǐng)域，提供一種圖像分類標注方法及裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)，方法包括：獲取待標注圖像樣本集，隨機均勻地選取出占預設(shè)比例的若干待標注圖像樣本為帶標簽樣本并賦予其真實標簽，令其余待標注圖像樣本為未知樣本；構(gòu)建數(shù)據(jù)表示表達公式...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于改進U?Net的煤巖裂縫智能提取方法，包括以下步驟：S1、構(gòu)建煤巖裂隙CT圖像數(shù)據(jù)集；S2、構(gòu)建改進U?Net分割模型，具體包括以下步驟：S2.1、以VGG16為骨干網(wǎng)絡(luò)，引入深度可分離卷積模塊；S2.2、在解碼器每層深...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明申請?zhí)峁┝艘环N水下目標識別方法及系統(tǒng)，包括：獲取目標區(qū)域的待識別水下圖像和區(qū)域環(huán)境圖像；對區(qū)域環(huán)境圖像進行識別，得到區(qū)域信息；將區(qū)域環(huán)境圖像分割為若干子圖像，并進行增強處理；獲取目標區(qū)域的流場數(shù)據(jù)，通過流體力學進行模擬得到預測移動軌跡...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢隽艘环N深度學習的遙感監(jiān)測植被數(shù)據(jù)管理方法及系統(tǒng)，屬于數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域。其中，該方法首先對目標地區(qū)進行植被遙感監(jiān)測，獲取監(jiān)測數(shù)據(jù)和像元尺寸；然后采集時間和地形信息，識別地形遮擋陰影區(qū)域分布及其準確系數(shù)；接著采集氣象信息，識別干旱脅迫區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種結(jié)合遙感影像的流域生態(tài)環(huán)境演變分析方法及系統(tǒng)，涉及遙感技術(shù)領(lǐng)域，首先獲取覆蓋目標流域且?guī)в袝r間標記的多時相遙感影像數(shù)據(jù)集合，接著對其進行生態(tài)特征提取，得到流域生態(tài)要素的空間分布特征與時間序列特征，隨后基于空間分布特征與時間序列...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于重參數(shù)化視覺轉(zhuǎn)換器的多尺度道路車輛檢測方法，包括以下步驟：選用道路車輛數(shù)據(jù)集作為改進的網(wǎng)絡(luò)模型輸入端的數(shù)據(jù)集；改進的網(wǎng)絡(luò)模型采用串并行結(jié)構(gòu)，分為特征提取網(wǎng)絡(luò)、多尺度特征融合網(wǎng)絡(luò)、檢測層；將處理后的道路車輛數(shù)據(jù)集的初始特征...
								
            
							
            
							
						
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