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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明提供一種人工智能芯片及其操作方法。人工智能芯片包括張量核、張量發(fā)射單元、通用計(jì)算核、通用發(fā)射單元以及線程塊切分單元。響應(yīng)于線程塊切分單元操作于第一操作模式，線程塊切分單元將線程束派發(fā)給通用發(fā)射單元，以及通用發(fā)射單元將指令發(fā)射給張量核以...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于海洋工程技術(shù)領(lǐng)域，提供一種深海立管空間構(gòu)型反演方法。以傾角傳感器為節(jié)點(diǎn)，將深海立管劃分為若干個(gè)管段單元；將每個(gè)管段單元離散化為若干個(gè)微元段，將各微元段分別在水平坐標(biāo)系、豎直坐標(biāo)系投影，獲得每個(gè)管段單元的空間曲線長度方程；結(jié)合傾角信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種圖像膨脹方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該圖像膨脹方法包括：遍歷獲取到的當(dāng)前圖像，以及結(jié)構(gòu)元素的所有游程，生成基本游程，其中，所述基本游程是對(duì)所述當(dāng)前圖像的游程和所述結(jié)構(gòu)元素的游程執(zhí)行膨脹操作的結(jié)果；逐行遍歷所述基本游程，如...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種舌象圖像增強(qiáng)系統(tǒng)，具體涉及醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域，所述系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、圖像增強(qiáng)模塊和后處理圖像增強(qiáng)模塊；所述數(shù)據(jù)采集模塊從舌象超聲圖像數(shù)據(jù)庫中收集超聲圖像；所述圖像增強(qiáng)模塊對(duì)原始的超聲圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理；所述后處理圖像增強(qiáng)模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于運(yùn)動(dòng)偏移的圖像特征校準(zhǔn)方法，涉及軌道檢測(cè)圖像處理領(lǐng)域。該方法包括運(yùn)動(dòng)圖像獲取、初始圖像校準(zhǔn)、模糊特征校準(zhǔn)及校準(zhǔn)圖像輸出步驟。通過列車加速度傳感器獲取實(shí)時(shí)加速度數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換為像素位移偏差實(shí)現(xiàn)初步校準(zhǔn)得到基準(zhǔn)處理圖像；基于歷史...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種鐵路通信基站巡檢圖像的畸變矯正方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)；該方法包括：基于攝像頭在多個(gè)預(yù)設(shè)位置對(duì)標(biāo)志點(diǎn)拍攝的圖像，提取真實(shí)畸變像素坐標(biāo)；基于針孔相機(jī)模型確定標(biāo)志點(diǎn)的第一標(biāo)定像素坐標(biāo)；將第一標(biāo)定像素坐標(biāo)轉(zhuǎn)換到歸一化平面，得到第一標(biāo)定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于混合多細(xì)粒度頻率的金手指缺陷檢測(cè)方法，涉及金手指缺陷檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，解決了復(fù)雜場(chǎng)景下難以確保金手指缺陷檢測(cè)精度及穩(wěn)定性的技術(shù)問題。該方法包括：將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集編碼，得到第一特征圖；將第一特征圖輸入混合交叉頻率注意力模塊，得到第二...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及道路巡檢技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于無人機(jī)的道路表面病害實(shí)時(shí)巡檢方法及系統(tǒng)，其中方法包括：采用無人機(jī)對(duì)道路表面進(jìn)行圖像采集并進(jìn)行預(yù)處理；使用改進(jìn)的YOLOv5算法對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行病害目標(biāo)的檢測(cè)采用改進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)檢測(cè)到的病害目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)影像處理領(lǐng)域，具體公開了一種醫(yī)學(xué)影像分割方法及分割系統(tǒng)，方法包括，首先對(duì)三維CT數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式和空間屬性，隨后沿RAS坐標(biāo)系的三個(gè)正交方向提取多視角二維切片，利用U?Net對(duì)切片進(jìn)行初步分割預(yù)測(cè)，并將預(yù)測(cè)得到的前...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種面向鋁棒質(zhì)檢的輪廓彎曲檢測(cè)方法、系統(tǒng)及設(shè)備。方法包括：響應(yīng)于接收到脫模組件發(fā)出的脫模完成信號(hào)，獲取每個(gè)鋁棒的第一圖像；響應(yīng)于接收到傳輸信號(hào)，獲取每個(gè)鋁棒的多幀第二圖像；根據(jù)鋁棒的輪廓差異指數(shù)，從多個(gè)鋁棒中確定初篩鋁棒；基于與初...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于光譜解混的光伏組件表面污層檢測(cè)方法、系統(tǒng)及裝置，本發(fā)明利用高光譜圖像提供的空間?光譜信息，采用部分端元固定的初始化光譜解混和魯棒性光譜解混獲取現(xiàn)有及潛在表面污層的端元光譜和對(duì)應(yīng)的豐度矩陣，精準(zhǔn)提取表面污層的空間分布情況，有...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N亞像素輪廓提取方法與圖像處理裝置，涉及圖像處理的技術(shù)領(lǐng)域。其中，亞像素輪廓提取方法通過的分叉點(diǎn)阻斷策略與迭代輪廓追蹤機(jī)制，從而解決輪廓粘連問題，確保復(fù)雜分叉結(jié)構(gòu)下輪廓鏈的完整性和獨(dú)立性；同時(shí)，其動(dòng)態(tài)梯度方向自適應(yīng)的亞像素插值模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種包裹位置自適應(yīng)的泛化糾偏優(yōu)化方法和系統(tǒng)，所述方法包括：根據(jù)不同采集信息和目標(biāo)圖像信息生成多種圖像，將多種圖像生成訓(xùn)練集和驗(yàn)證集；根據(jù)訓(xùn)練集和驗(yàn)證集訓(xùn)練圖像識(shí)別模型，所述圖像識(shí)別模型在主干網(wǎng)絡(luò)引入尺寸注意力機(jī)制和空間背景注意力機(jī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種面向多對(duì)象空間條件的圖像生成系統(tǒng)和方法，所述系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)集構(gòu)建模塊、特征提取模塊、多對(duì)象空間條件的圖像生成模型、及模型訓(xùn)練與推理生成模塊。本發(fā)明基于包含對(duì)齊和非對(duì)齊空間條件的多模態(tài)數(shù)據(jù)集，提取對(duì)象級(jí)語義特征，以Control...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于跨模態(tài)注意力引導(dǎo)的非剛性三維編輯方法及系統(tǒng)。首先使用原始高斯濺射模型和若干不同的視角，渲染出原始幀，生成原始圖像數(shù)據(jù)；接著使用二維擴(kuò)散模型進(jìn)行首輪編輯，挑選出一張最符合預(yù)期的圖片，作為引導(dǎo)幀；之后使用單圖像三維生成方法生...
								
            
							
            
							
						
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								      基于擴(kuò)散模型的純四邊形分區(qū)智能生成方法，包括以下步驟：S1、構(gòu)建包含多個(gè)目標(biāo)函數(shù)的全局整數(shù)線性規(guī)劃模型，通過最小化目標(biāo)函數(shù)，生成奇異點(diǎn)對(duì)稱且對(duì)齊的四邊形網(wǎng)格；S2、根據(jù)開源三維CAD模型數(shù)據(jù)集ABC獲取CAD模型的二維輪廓圖；根據(jù)二維輪廓圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實(shí)施例涉及一種鐵路通信設(shè)備的感興趣區(qū)域確定方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：獲取對(duì)通信機(jī)柜進(jìn)行分區(qū)域測(cè)量生成的多個(gè)候選點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并根據(jù)多個(gè)候選點(diǎn)云數(shù)據(jù)，確定多個(gè)測(cè)量區(qū)域?qū)?；確定多個(gè)測(cè)量區(qū)域?qū)?duì)應(yīng)的多個(gè)連通邊界；獲取對(duì)多個(gè)連通邊界進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像分割技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于時(shí)序圖像的植物耐鹽響應(yīng)建模預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)。方法包括對(duì)獲取的植物樣本圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；利用基于U?Net的植物語義分割模型對(duì)預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像分割；構(gòu)建基于TimeSformer的植物耐...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種軸類零件鍛造成型監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)。方法包括：獲取成型后軸類零件的表面圖像內(nèi)像素點(diǎn)在HSV顏色空間中多個(gè)通道的特征值，以及像素點(diǎn)的梯度方向角；確定像素點(diǎn)的局部一致性；確定像素點(diǎn)之間的加權(quán)歐氏距離；根據(jù)所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)語義類別分類方法及系統(tǒng)，首先預(yù)處理點(diǎn)云數(shù)據(jù)集并劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集，構(gòu)建點(diǎn)云語義分割模型并進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練和優(yōu)化，使用訓(xùn)練支持集和查詢集微調(diào)訓(xùn)練基于多模態(tài)原型增強(qiáng)的小樣本點(diǎn)云語義...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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