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          • 本發(fā)明公開了一種考慮出行成本的活動鏈時間分配行為建模方法,包括獲取車輛的出行軌跡,根據(jù)活動相關(guān)屬性及個體自身屬性對個體偏好的影響,計算活動的固有效用,基于到達(dá)活動地點所必需的出行相關(guān)屬性對個體偏好的影響,計活動的出行負(fù)效用,構(gòu)建綜合考慮活動...
          • 本公開涉及一種基于多目立體視覺與超分辨的條紋投影圖像增強方法及裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì),該方法包括:獲取包含投射有條紋圖案的待測物體的主視圖像,以及側(cè)視圖像;對側(cè)視圖像進(jìn)行重建,得到重建側(cè)視圖像,重建側(cè)視圖像的質(zhì)量優(yōu)于所述側(cè)視圖像;確定重建...
          • 本發(fā)明公開了一種基于雙向?qū)哟螀f(xié)同注意力的腦膠質(zhì)瘤患者生存預(yù)測方法,首先獲取患者的病理圖像及其多參數(shù)MRI并進(jìn)行病理圖像特征提取及放射學(xué)影像特征提取;隨后通過第一雙向?qū)哟螀f(xié)同注意力模塊和第二雙向?qū)哟螀f(xié)同注意力模塊進(jìn)行兩階段的深度融合,得到最終...
          • 本發(fā)明提供了一種基于自適應(yīng)標(biāo)簽分布的胎兒腦齡估計網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法,屬于醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,其訓(xùn)練方法包括:將胎兒大腦磁共振圖像輸入初始胎兒腦齡估計網(wǎng)絡(luò),得到腦齡預(yù)測分布,根據(jù)腦齡預(yù)測分布和對應(yīng)真實腦齡確定預(yù)測損失;根據(jù)真實腦齡構(gòu)建腦齡目標(biāo)標(biāo)簽...
          • 本發(fā)明公開一種基于分層深度估計的座艙特征融合雙耳追蹤方法,該方法包括以下步驟:首先,基于單目相機(jī)采集視頻流,利用多尺度深度估計算法生成乘員視頻的深度圖,并結(jié)合固定背景邊緣檢測提取座艙幾何特征;其次,通過面部關(guān)鍵點檢測提取多面部特征(如眼間距...
          • 本申請適用于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種圖像分割方法、裝置、終端設(shè)備及計算機(jī)程序產(chǎn)品,所述方法包括:獲取待處理圖像;將待處理圖像輸入至已訓(xùn)練的圖像分割模型進(jìn)行處理,得到待處理圖像對應(yīng)的初始分割掩膜;對初始分割掩膜進(jìn)行邊緣增強處理,得到目標(biāo)分...
          • 本發(fā)明涉及信號檢測領(lǐng)域,特別是一種基于Seg?Yolo模型的非合作無人機(jī)突發(fā)頻點檢測方法及設(shè)備。本發(fā)明提出的Seg?Yolo模型,完全不需要非合作無人機(jī)信號的先驗序列,也不需要對具體序列進(jìn)行預(yù)測,能夠直接實現(xiàn)時頻圖中連續(xù)的、非連續(xù)的、重疊的...
          • 本發(fā)明公開了基于yolov8分類的變電站表計類型及量程識別方法,方法為:獲取變電現(xiàn)場圖片并輸入yolov8進(jìn)行儀表檢測得到儀表類型;當(dāng)檢測到儀表為關(guān)注的儀表類型時,對儀表的矩形區(qū)域進(jìn)行截取并獲得儀表所屬的大類名稱;再儀表區(qū)域截圖輸入訓(xùn)練好的...
          • 本發(fā)明公開了基于yolov8實例分割的電子數(shù)字儀表識別方法,方法為:獲取包含數(shù)字儀表的現(xiàn)場圖片;使用yolov8模型提取數(shù)顯儀表所在的區(qū)域;截取數(shù)顯儀表的感興趣區(qū)域,利用直線檢測確定屏幕的四個角點然根據(jù)角點對屏幕圖像進(jìn)行透視變換,得到校正后...
          • 本發(fā)明公開了人體運動捕捉與智能康復(fù)訓(xùn)練評估方法和系統(tǒng),通過Kinect深度相機(jī)實時獲取到人體三維骨骼關(guān)節(jié)點坐標(biāo)序列,利用基于骨架信息的行為識別算法實時識別出患者正在進(jìn)行的動作類型,并在一小段動作完成之后給出評分,能夠及時有效地輔助患者進(jìn)行康...
          • 本說明書一個或多個實施例提供一種裝卸平臺的安全風(fēng)險防控方法和系統(tǒng)。該方法包括:實時獲取裝卸平臺的監(jiān)控視頻流;對所述監(jiān)控視頻流進(jìn)行目標(biāo)檢測,檢測出所述監(jiān)控視頻流中的人員和車輛;針對檢測出的每個人員,對所述人員進(jìn)行違規(guī)行為動態(tài)識別;在所述人員出...
          • 本發(fā)明主要用于電子信息及磁懸浮電機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明公開了一種磁懸浮電機(jī)自動鎖定設(shè)置方法、裝置、系統(tǒng)及介質(zhì),該方法通過第一界面的輸入?yún)^(qū)獲取密碼,驗證后進(jìn)入第二界面,界面包含多個密碼子模塊,可分別設(shè)置鎖定時間和解鎖密碼。當(dāng)當(dāng)前時間達(dá)到或超過設(shè)定...
          • 本發(fā)明提供了一種基于腹腔鏡手術(shù)360度縫合理論的訓(xùn)練模塊及訓(xùn)練評價系統(tǒng),訓(xùn)練模塊包括一硅膠墊,所述硅膠墊的表面標(biāo)記有十二組預(yù)定針點對,十二組預(yù)定針點對呈鐘表刻度式的放射狀分布,且每組所述預(yù)定針點對包括一預(yù)定入針點和一預(yù)定出針點。本發(fā)明的訓(xùn)練...
          • 本發(fā)明涉及展示裝置技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)動態(tài)數(shù)據(jù)展示裝置,包括移動式底座以及滑動連接在移動式底座內(nèi)部的展示裝置本體,還包括固定連接在移動式底座底部的連接盒,移動式底座設(shè)置有收納機(jī)構(gòu),移動式底座設(shè)置有收納機(jī)構(gòu),移動式底座的內(nèi)部固定連接...
          • 本發(fā)明提供了一種妊娠早期預(yù)測妊娠期糖尿病風(fēng)險的方法及系統(tǒng),該方法包括以下步驟,獲取源孕婦妊娠早期的多維度生理指標(biāo)數(shù)據(jù)樣本;采用預(yù)訓(xùn)練生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域大語言模型,通過參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)對生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域大語言模型進(jìn)行微調(diào),生成微調(diào)大語言模型;利用微調(diào)大...
          • 本發(fā)明涉及超臨界水堆熱工分析領(lǐng)域,具體而言,涉及一種基于定位格架修正的多通道超臨界水堆熱工分析方法,該方法包括以下步驟:獲取目標(biāo)超臨界條件下的實時核反應(yīng)堆工況數(shù)據(jù);將上述核反應(yīng)堆工況數(shù)據(jù)輸入多通道超臨界水堆熱工模型中,得到全局計算結(jié)果,上述...
          • 本發(fā)明公開了一種芯片的封裝工藝及封裝結(jié)構(gòu),涉及芯片封裝技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明包括芯片,芯片具有多個電極;導(dǎo)電凸點,形成于芯片的電極上。本發(fā)明通過引入絕緣保護(hù)層、金屬布線層和再分布層,優(yōu)化了芯片的電極信號分布,減少了信號傳輸延遲和寄生效應(yīng),絕緣保護(hù)...
          • 本發(fā)明提供一種極柱組件、電芯,極柱組件包括依次連接的導(dǎo)電柱、集流盤;所述導(dǎo)電柱開設(shè)有貫通的空腔,空腔與集流盤之間形成限位腔,在限位腔內(nèi)限位有注液組件;注液組件在限位腔內(nèi)運動時至少包括注液路徑的阻斷位和連通位。本發(fā)明在導(dǎo)電柱上集成注液組件,對...
          • 本申請?zhí)岢鲆环N多類型無功配置方案評估方法及裝置,該方法包括:首先,獲取電力系統(tǒng)分區(qū)內(nèi)的無功優(yōu)先配置節(jié)點集合、多類型無功配置方案集合及無功設(shè)備容量集合。接著,通過預(yù)想事故集仿真及動態(tài)電壓響應(yīng)分析,構(gòu)建包含電壓穩(wěn)定性、暫態(tài)電壓恢復(fù)貢獻(xiàn)率、調(diào)節(jié)范...
          • 本申請涉及發(fā)電領(lǐng)域,提出了一種風(fēng)光熱儲靈活調(diào)節(jié)發(fā)電系統(tǒng),包括,相連接的并網(wǎng)控制器和卡諾電池系統(tǒng),卡諾電池系統(tǒng)包括第一熱泵、換熱器和至少兩個儲熱罐;風(fēng)光發(fā)電系統(tǒng),與并網(wǎng)控制器電連接,并網(wǎng)控制器用于將風(fēng)光發(fā)電系統(tǒng)產(chǎn)生的波動總電能量拆分為基準(zhǔn)電能...
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