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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		計(jì)算;推算;計(jì)數(shù)設(shè)備的制造及其應(yīng)用技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的小目標(biāo)檢測(cè)方法、裝置、服務(wù)器及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。包括：將初級(jí)特征經(jīng)過卷積和MDPEM模塊處理，得到高分辨率細(xì)節(jié)特征；將高分辨率細(xì)節(jié)特征經(jīng)過卷積和MDPEM模塊處理，得到中分辨率平衡特征；將中分辨率...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種獲取位姿的方法、充電機(jī)械臂及存儲(chǔ)介質(zhì)，部署成本低且準(zhǔn)確性較高。該方法包括：處理相機(jī)對(duì)充電口采集的第一圖像，得到第一掩碼圖像；第一掩碼圖像用于標(biāo)記出第一圖像中的充電口圖像；獲取第一掩碼圖像與多張邊緣圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種行人重識(shí)別方法、行人重識(shí)別裝置、算法服務(wù)器和行人重識(shí)別系統(tǒng)。所述方法包括：從待處理圖像中提取不同深度特征圖；融合不同深度特征圖，生成第一融合特征圖；基于一深層特征圖，生成一用于突顯潛在小目標(biāo)區(qū)域的權(quán)重圖，并基于權(quán)重圖對(duì)第一融合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于生成問答領(lǐng)域，提供了一種基于知識(shí)圖譜的交互式檢索增強(qiáng)生成問答方法及系統(tǒng)，包括基于原始文檔集合進(jìn)行文檔分塊生成全局塊集合，對(duì)全局塊集合中每個(gè)文本塊進(jìn)行實(shí)體抽取得到實(shí)體集合，對(duì)實(shí)體集合中的每個(gè)文本塊中的實(shí)體子集進(jìn)行關(guān)系抽取，得到全局關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于多源遙感影像融合的生物多樣性反演方法，包括：遙感影像數(shù)據(jù)采集、圖像預(yù)處理、圖像融合處理、多光譜分辨率影像數(shù)據(jù)生成、光譜特征提取、最終頻率特征提取、特征整合以及目標(biāo)生態(tài)變量預(yù)測(cè)；本發(fā)明通過波基自...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及遙感影像、人工智能技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了一種基于時(shí)序穩(wěn)定性分區(qū)與Transformer?laMa的遙感影像缺失插補(bǔ)方法、系統(tǒng)，其中，方法包括：獲取遙感影像的反射率缺失數(shù)據(jù)，接著根據(jù)遙感影像的反射率缺失數(shù)據(jù)集，提取各像素點(diǎn)的時(shí)間序列...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種融合大模型SAM語義先驗(yàn)的圖像去霧算法，包括：使用大模型對(duì)退化圖像分割獲得語義掩碼及特征圖；然后設(shè)計(jì)語義先驗(yàn)融合模塊()融合提取到的語義信息與特征圖；設(shè)計(jì)混合增強(qiáng)卷積結(jié)構(gòu)()增強(qiáng)細(xì)粒度信息的建模；引入語義對(duì)齊模塊()，利用語義...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于光譜圖像分析的農(nóng)產(chǎn)品等級(jí)判定方法，包括通過同步觸發(fā)的高光譜相機(jī)與紅外熱像儀，采集農(nóng)產(chǎn)品的時(shí)序高光譜圖像序列和紅外熱力圖像序列；根據(jù)溫度變化梯度識(shí)別呼吸活躍區(qū)域；提取呼吸活躍區(qū)域在預(yù)設(shè)波段的光譜時(shí)變...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及機(jī)器視覺技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于多模態(tài)融合的機(jī)器人泛化視覺抓取決策方法和系統(tǒng)；本發(fā)明方法首先獲取目標(biāo)物的圖像、物理屬性、文本三類模態(tài)數(shù)據(jù)，經(jīng)多流交互特征增強(qiáng)得到多模態(tài)特征；然后，基于分別與文本模態(tài)特征和物理屬性模態(tài)特征的相似度，對(duì)圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合多模態(tài)場(chǎng)景理解的音視頻關(guān)聯(lián)目標(biāo)分析方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì)，涉及音視頻目標(biāo)分析技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：從視頻幀圖像中提取空間特征圖；將音頻信號(hào)轉(zhuǎn)換成全局音頻嵌入向量；將空間特征圖和音頻嵌入向量在每個(gè)空間位置進(jìn)行余弦相似度計(jì)算，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自然語言處理領(lǐng)域，提供了一種問診條件下根據(jù)用戶關(guān)鍵詞生成回答模板的方法。目的在于解決常見的模板匹配方法無法做到提供與用戶輸入問診信息相對(duì)應(yīng)的準(zhǔn)確、個(gè)性化模板回復(fù)的問題。主要方案包括關(guān)鍵詞正序文本生成，對(duì)用戶輸入的問診語句關(guān)鍵詞文本...
								
            
							
            
							
						
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								      一種輸配電線路的絕緣子檢測(cè)方法、裝置及電子設(shè)備，涉及目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域；能夠提升目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。該輸配電線路的絕緣子檢測(cè)方法包括：獲取輸配電線路的樣本圖像以及對(duì)該樣本圖像中絕緣子進(jìn)行標(biāo)注得到的標(biāo)注信息；對(duì)所述樣本圖像進(jìn)行增強(qiáng)，得到訓(xùn)練樣本；將所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種融合多尺度對(duì)比學(xué)習(xí)與動(dòng)態(tài)優(yōu)化的跨視角圖像轉(zhuǎn)換方法和裝置。該方法包括：構(gòu)建并訓(xùn)練跨視角圖像轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)，包括鳥瞰視角圖像轉(zhuǎn)換模塊用于將輸入的地面視角的全景圖像轉(zhuǎn)換為鳥瞰視角圖像，CycleGAN網(wǎng)絡(luò)用于進(jìn)行鳥瞰視角圖像和衛(wèi)星視角圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于改進(jìn)FGLCM特征的人體紅外圖像小目標(biāo)檢測(cè)方法，涉及圖像處理與目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：在統(tǒng)一時(shí)間基線下建立邊界奇異性審計(jì)基線，對(duì)人體紅外圖像的曲面擬合殘差進(jìn)行多尺度能量映射，生成牽引殘差分布圖；基于牽引殘差分布圖構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多源數(shù)據(jù)融合的鋼?混混合梁橋運(yùn)營(yíng)監(jiān)測(cè)及靜動(dòng)力分析方法，包括：步驟一：結(jié)構(gòu)響應(yīng)數(shù)據(jù)采集，步驟二：多源數(shù)據(jù)融合處理，步驟三：基于傳感器獲取的參數(shù)，構(gòu)建多個(gè)運(yùn)營(yíng)狀態(tài)評(píng)估模型，步驟四：基于多源數(shù)據(jù)融合后的綜合特征集，進(jìn)行梁橋的靜力分...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種埋地管道局部屈曲的預(yù)測(cè)方法和裝置，其包括：獲取管土信息；根據(jù)管土信息進(jìn)行有限元建模，得到管土有限元模型；通過Python軟件從管土有限元模型的計(jì)算結(jié)果文件中提取得到多組不同管土信息所對(duì)應(yīng)的臨界屈曲壓力；將管土信息和對(duì)應(yīng)臨界屈...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于任務(wù)的區(qū)域智能巡檢系統(tǒng)，包括：多源數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集任務(wù)區(qū)域各種數(shù)據(jù)；任務(wù)生成模塊：根據(jù)多源數(shù)據(jù)采集模塊和反饋優(yōu)化模塊的數(shù)據(jù)生成動(dòng)態(tài)任務(wù)清單；智能任務(wù)分派模塊：根據(jù)所述任務(wù)清單中的數(shù)據(jù)并與人機(jī)效能數(shù)據(jù)結(jié)合，生成巡檢任...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及期刊審校技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種期刊審校流程的自動(dòng)優(yōu)化方法和系統(tǒng)，當(dāng)接收到新稿件時(shí)，根據(jù)新稿件的投稿信息自動(dòng)匹配與投稿信息對(duì)應(yīng)的期刊，并將新稿件發(fā)送至期刊對(duì)應(yīng)的期刊終端；期刊終端獲得初始審稿人集合；根據(jù)新稿件的稿件特征及其與每個(gè)候選審...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及發(fā)電機(jī)故障識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于振動(dòng)的汽輪發(fā)電機(jī)早期故障識(shí)別方法及裝置，該方法包括：獲取訓(xùn)練樣本；從每個(gè)振動(dòng)信號(hào)序列樣本中截取多個(gè)連續(xù)振動(dòng)信號(hào)段，根據(jù)每個(gè)連續(xù)振動(dòng)信號(hào)段構(gòu)建灰度圖像，生成灰度圖像集合；利用各灰度圖像集合，采用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種智能發(fā)票查驗(yàn)與報(bào)銷管理系統(tǒng)及方法，屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，該系統(tǒng)包括發(fā)票信息采集模塊、發(fā)票智能識(shí)別與結(jié)構(gòu)化模塊、發(fā)票真?zhèn)尾轵?yàn)?zāi)K、報(bào)銷合規(guī)性校驗(yàn)?zāi)K、全流程協(xié)同管理模塊和數(shù)據(jù)分析與決策支持模塊。本發(fā)明采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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