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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的病理檢測(cè)診斷方法及系統(tǒng)，屬于病理診斷領(lǐng)域，訓(xùn)練方法包括：獲取處理得到第一圖像數(shù)據(jù)和第二圖像數(shù)據(jù)，進(jìn)行特征提取獲取形態(tài)特征向量和基因特征向量，進(jìn)行數(shù)據(jù)加密，輸入聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型，通過(guò)交叉注意力機(jī)制使形態(tài)特征向量和基因...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于動(dòng)態(tài)特征識(shí)別的健康風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)評(píng)估方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：步驟1，通過(guò)信息平臺(tái)實(shí)時(shí)采集多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，采用自動(dòng)化分類引擎解析數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)變化生成特征分級(jí)標(biāo)簽；根據(jù)特征分級(jí)標(biāo)簽將數(shù)據(jù)分配至異構(gòu)存儲(chǔ)區(qū)，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的畜禽健康實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及系統(tǒng)，屬于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，包括：通過(guò)傳感器系統(tǒng)，實(shí)時(shí)采集圖像數(shù)據(jù)，聲學(xué)數(shù)據(jù)，環(huán)境數(shù)據(jù)和生理代謝數(shù)據(jù)，并共同構(gòu)成多模態(tài)數(shù)據(jù)；對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理與特征提取以生成多組異構(gòu)特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種用于瓦楞包裝箱生產(chǎn)的瓦楞紙板強(qiáng)度檢測(cè)方法，包括：獲取不同環(huán)境濕度下的瓦楞紙板的含水量數(shù)據(jù)以及實(shí)際邊壓強(qiáng)度和預(yù)測(cè)邊壓強(qiáng)度；根據(jù)瓦楞紙板生產(chǎn)過(guò)程中實(shí)際邊壓強(qiáng)度和預(yù)測(cè)邊壓強(qiáng)度之間的差異得到預(yù)測(cè)誤差，對(duì)環(huán)境濕...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種語(yǔ)音交互方法、裝置及XR設(shè)備，涉及語(yǔ)音處理技術(shù)領(lǐng)域，其中方法包括：獲取待識(shí)別語(yǔ)音及其當(dāng)前語(yǔ)音識(shí)別文本；根據(jù)所述待識(shí)別語(yǔ)音和所述當(dāng)前語(yǔ)音識(shí)別文本，檢索得到歷史語(yǔ)音相似信息；將所述當(dāng)前語(yǔ)音識(shí)別文本和所述歷史語(yǔ)音相似信息進(jìn)行拼接，得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種模態(tài)失真語(yǔ)音識(shí)別方法及系統(tǒng)。本發(fā)明通過(guò)簇權(quán)重提取網(wǎng)絡(luò)計(jì)算視聽(tīng)特征的軟分配，并結(jié)合聚類中心矩陣生成每層的提示向量；采用前綴提示策略或前置提示策略將提示向量插入到自注意力層中；在特征解碼器中自回歸生成輸出序列，并計(jì)算其與真實(shí)標(biāo)簽...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種錨地停泊區(qū)管控調(diào)度方法及系統(tǒng)，涉及管控調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域。包括對(duì)待泊的船舶進(jìn)行周期性掃描，獲取姿態(tài)參數(shù)集，將姿態(tài)參數(shù)集同步映射至統(tǒng)一空間坐標(biāo)系中，構(gòu)建原始錨泊參數(shù)矩陣；將原始錨泊參數(shù)矩陣和預(yù)設(shè)錨地泊位規(guī)則進(jìn)行逐船匹配，構(gòu)建泊位可行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種針對(duì)交通擁堵?tīng)顟B(tài)的車道控制策略優(yōu)化方法及系統(tǒng)，首先獲取目標(biāo)道路路段的實(shí)時(shí)交通狀態(tài)數(shù)據(jù)集合，包括車輛流量、行駛速度和道路空間占有率數(shù)據(jù)，接著對(duì)實(shí)時(shí)交通狀態(tài)數(shù)據(jù)集合進(jìn)行交通擁堵特征分析，得到擁堵區(qū)域分布、擁堵程度評(píng)估及擁堵成因關(guān)聯(lián)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種公路作業(yè)的安全監(jiān)管系統(tǒng)，屬于道路作業(yè)監(jiān)管技術(shù)領(lǐng)域，具體包括：指令采集模塊接收含作業(yè)區(qū)多邊形頂點(diǎn)坐標(biāo)集和有效施工時(shí)段集的數(shù)字化許可指令集；指令解析模塊據(jù)此生成道路自適應(yīng)的動(dòng)態(tài)監(jiān)管邊界，劃分作業(yè)階段并配置狀態(tài)標(biāo)識(shí)符；時(shí)空檢測(cè)模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智慧交通非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法方法及系統(tǒng)，涉及智慧交通技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、行駛數(shù)據(jù)、稱重?cái)?shù)據(jù)以及圖像視頻數(shù)據(jù)，進(jìn)而制定車輛信息匹配規(guī)則以及異常行駛類型標(biāo)記規(guī)則，并構(gòu)建動(dòng)態(tài)自適應(yīng)識(shí)別模型，進(jìn)而快速識(shí)別車輛異常行駛...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種電氣火災(zāi)監(jiān)測(cè)預(yù)警方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及電氣火災(zāi)監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，包括采集原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并構(gòu)建火災(zāi)狀態(tài)數(shù)據(jù)集；基于火災(zāi)狀態(tài)數(shù)據(jù)集，提取彩色時(shí)頻圖像數(shù)據(jù)，并使用YOLOv5模型獲取特征圖，應(yīng)用全局平均池化與最大池...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N協(xié)同叫號(hào)方法、終端與系統(tǒng)。其中協(xié)同叫號(hào)方法應(yīng)用于協(xié)同叫號(hào)系統(tǒng)中的任一叫號(hào)終端，該方法包括：確定服務(wù)隊(duì)列中的目標(biāo)用戶；根據(jù)目標(biāo)用戶的隊(duì)列屬性確定相應(yīng)的信息采集規(guī)則對(duì)目標(biāo)用戶進(jìn)行信息采集，獲取目標(biāo)用戶的信息采集結(jié)果；在根據(jù)信息采集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的鳥(niǎo)類識(shí)別與生態(tài)監(jiān)測(cè)方法及其系統(tǒng)，其中基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的鳥(niǎo)類識(shí)別與生態(tài)監(jiān)測(cè)方法，包括：根據(jù)圖像數(shù)據(jù)和聲紋數(shù)據(jù)進(jìn)行多模態(tài)數(shù)據(jù)融合處理，進(jìn)行類型識(shí)別，得到類型識(shí)別結(jié)果；多模態(tài)數(shù)據(jù)融合處理包括：對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種公式識(shí)別及模型訓(xùn)練方法、裝置、相關(guān)設(shè)備及程序產(chǎn)品，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)的公式識(shí)別模型中的圖像特征提取模塊和公式字符解碼模塊在訓(xùn)練階段，與公式結(jié)構(gòu)解碼模塊聯(lián)合訓(xùn)練，公式解碼結(jié)構(gòu)模塊基于圖像特征提取模塊輸出的圖像特征解碼...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于位置信息的園區(qū)風(fēng)險(xiǎn)智能識(shí)別方法，涉及園區(qū)安全管理技術(shù)領(lǐng)域；本發(fā)明通過(guò)實(shí)時(shí)采集人員車輛定位數(shù)據(jù)、固定風(fēng)險(xiǎn)源坐標(biāo)、設(shè)備狀態(tài)、環(huán)境參數(shù)及視頻流數(shù)據(jù)；采用Geohash算法將園區(qū)劃分網(wǎng)格，并通過(guò)滑動(dòng)時(shí)間窗口實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)時(shí)空對(duì)齊；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于機(jī)器視覺(jué)的青菜生長(zhǎng)速率預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：采集青菜冠層圖像，并對(duì)圖像數(shù)據(jù)做數(shù)據(jù)預(yù)處理；通過(guò)對(duì)比不同網(wǎng)絡(luò)框架下的多種模型在多種超參數(shù)配置下的表現(xiàn)，選出最優(yōu)模型，并利用最優(yōu)模型將冠層圖像分割為前景信息和背景信息，統(tǒng)計(jì)前景...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種監(jiān)控影像事件識(shí)別分析追溯系統(tǒng)及方法、存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及智能監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域。該系統(tǒng)包括通信連接的服務(wù)器和攝像集群，攝像集群中各攝像頭分布在不同監(jiān)控區(qū)域；服務(wù)器用于獲取監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)；利用預(yù)先訓(xùn)練的目標(biāo)檢測(cè)模型對(duì)監(jiān)控圖像進(jìn)行分析，當(dāng)識(shí)別...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種目標(biāo)載體狀態(tài)估計(jì)方法、裝置和電子設(shè)備，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)和空間算法技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取圖像傳感器采集的當(dāng)前圖像幀，并對(duì)圖像傳感器采集的當(dāng)前圖像幀進(jìn)行特征提取得到原始特征點(diǎn)集；獲取至少一個(gè)輔助傳感器采集的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)；其中，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種用于城市低空的無(wú)人機(jī)目標(biāo)識(shí)別方法及系統(tǒng)，包括：通過(guò)傳感器網(wǎng)絡(luò)采集識(shí)別數(shù)據(jù)，根據(jù)識(shí)別數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，根據(jù)目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果輸出主控決策；實(shí)時(shí)計(jì)算目標(biāo)檢測(cè)的干擾度，若干擾度超過(guò)閾值則啟動(dòng)輔助目標(biāo)識(shí)別，獲取輔助...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種基于高光譜成像系統(tǒng)的生態(tài)濕地?cái)?shù)據(jù)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，所述方法包括獲取濕地區(qū)域的地圖，根據(jù)所述地圖選取無(wú)人機(jī)，同步確定無(wú)人機(jī)的運(yùn)動(dòng)路徑；接收無(wú)人機(jī)定時(shí)反饋的含有位置標(biāo)簽和時(shí)間標(biāo)簽的濕地圖像，對(duì)所述濕地圖像...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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