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                  		樂器;聲學設備的制造及制作,分析技術
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發明屬于車輛撒砂清砂控制技術領域，涉及到一種軌道車輛撒砂清砂控制系統及其控制方法。本發明通過基于前方軌道區段冰面圖像和軌道橫坡角的聚類分析，動態判斷是否輸出撒砂信號及冰面分布特征標簽；融合車速、軌道橫坡角及冰面特征動態設定撒砂噴灑角度，依...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于平滑二次損失的幾何不變三維模型分類算法，其包括步驟：S1、獲取多種產品零部件的三維模型，并對每個三維模型中連續的參數面和邊進行網格采樣，得到離散化后的參數面和邊；S2、對每個離散化后的邊和參數面進行隨機旋轉，并采用三維模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了基于深度頻譜分析的水泵異常聲識別方法及系統，涉及水泵異常聲識別技術領域，包括采集水泵運行聲信號預處理，按工況分組得健康基線頻譜，算殘差譜并歸一化生成顯著度圖；對顯著度圖積分平滑得穩態證據曲線，經自適應閾值分割與連通域分析提取固有...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提出一種信噪比引導和HVI顏色輔助的三分支暗光圖像增強方法，包括：輸入暗光圖像并計算其信噪比圖；設計由編碼器、長距離中間分支、短距離中間分支和解碼器組成的信噪比引導的暗光圖像增強主分支對輸入暗光圖像進行初步增強，其中長距離分支利用信噪...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種基于重采樣與三維注意力卷積的轉移預測方法及系統，涉及醫學影像人工智能技術領域。所述方法可以在獲取PET影像數據后，對PET影像數據中的PET影像執行重采樣，以獲得平衡影像數據，再通過三維殘差卷積神經網絡，以及基于三維卷積...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于無人機遙感影像的植被分類方法及系統，基于利用無人機搭載傳感器獲取的目標區域內的遙感影像數據，制作目標區域內的正射影像和DEM數據；利用得到的正射影像和DEM數據構建數據集，將數據集按預設比例劃分為訓練集、驗證集和測試集，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及智能交通與車輛工程技術領域，特別涉及一種車輛的維護方法、裝置、電子設備及存儲介質，其中，方法包括：基于預設的故障預測模型，根據初步異常檢測結果對車輛進行故障預測，并根據故障預測結果識別車輛的故障維護優先級，根據車輛行駛路況、用戶駕...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種區域內植被生態病蟲害多模態智能識別方法，其中首先在整片區域內隨機選取若干個樣本區域，得到植物圖像集；將植物圖像集進行預處理后，標注種類標簽；根據不同部位圖像特征圖確定病蟲害種類確定植被不同部位圖像特征圖中對應部位的特征值，將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及數據處理技術領域，特別是涉及一種設備狀態智能監控方法、裝置、電子設備及存儲介質，所述方法包括：周期性地確定監控圖像對應的實時觀測尺度值，從監控圖像中提取每一實時觀測尺度值對應時刻的若干個預設圖像特征，根據預先構建的觀測尺度?特征權...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于多源數據融合與YOLO優化算法的高速公路路面病害智能檢測方法及系統。該方法通過采集多源數據集，經時間同步、空間配準與分辨率標準化處理，構建統一數據輸入集；采用融合可變形卷積與注意力機制的多尺度特征提取網絡增強對不規則病害...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明的目的在于提供鋼材表面缺陷檢測方法、檢測系統，包括：將所述鋼材表面圖像作為輸入，構建深度學習網絡模型，包括：進入網絡模型的骨干網絡，分別通過卷積、邊緣信息增強模塊和空間池化層以及C2PSA模塊，輸出至少2個尺度不同的特征圖；任一所述特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供一種擴散引導偽標簽增強的無源域自適應語義分割方法及裝置，涉及語義分割技術領域。該方法包括：獲取原始目標域圖像并增強，通過源域模型對原始圖像和增強后的圖像進行預測，得到初始偽標簽；分別對初始偽標簽進行置信度排序和過濾，得到偽標簽集，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提出一種基于量子?經典混合架構的國產大模型邊緣云協同管理平臺及自適應優化方法，包括：量子啟發式算力優化引擎：基于量子退火算法進行異構算力調度，將大模型任務拆解為可并行計算的量子比特映射問題，完成經典計算與量子計算的混合調度；邊緣端動態...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于鄉村非結構化場景下的語義分割方法，包括：將鄉村非結構化場景下的圖片輸入至訓練完成的語義分割神經網絡，得到語義分割結果；語義分割神經網絡采用YOLOV11?seg網絡結構，包括順次連接的主干網絡、頸部網絡和分割層；其中，主...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及遙感影像、人工智能技術領域，本發明公開了一種基于時序穩定性分區與Transformer?laMa的遙感影像缺失插補方法、系統，其中，方法包括：獲取遙感影像的反射率缺失數據，接著根據遙感影像的反射率缺失數據集，提取各像素點的時間序列...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了基于對比學習的多尺度聚合芯片表面缺陷檢測方法，屬于計算機視覺與工業自動化檢測領域。所述方法包括特征生成策略模塊和多尺度聚合策略模塊，特征生成策略模塊利用正常樣本生成增廣樣本和模擬異常樣本，結合對比學習加強潛在特征空間中正負例樣本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于人工智能的工程監理信息識別方法，涉及數據分析技術領域，本發明根據正常時間點的調整狀態，訓練監測因子模型；通過計算實時物料風險評分和工程風險評分，若超閾值時發出預警并上傳至平臺，若未超閾值，將實時物料風險評分和工程風險評分...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種圖像生成方法、裝置、計算機設備和計算機可讀存儲介質，通過獲取第一目標對象各部位對應的部位圖像，以及獲取各部位圖像對應的部位標識文本；獲取包含參考對象的參考圖像；根據各部位標識文本分別對參考圖像進行部位分析處理，得到各部...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及邊緣檢測技術領域，公開了基于AI的貨垛邊緣檢測方法及系統。方法包括：利用無人機搭載雷達設備掃描目標貨垛區域獲取三維點云數據，對數據進行坐標系轉換、去噪和下采樣處理；對代表三維點云數據進行地面檢測，識別出地面所在的地面平面，將代表三...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明屬于圖像處理領域，具體涉及基于注意力機制的爆破片圖像缺陷檢測方法及其系統，包括如下步驟，用于對特征圖進行空間特征提取與跨通道融合。動態權重分配增強關鍵特征并抑制背景干擾，生成像素級空間權重圖。將特征圖解耦為水平和垂直軸向，分別通過深度...
								
            
							
            
							
						
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