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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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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N遙感診斷的滴灌棉花氮肥需求估算方法，包括以下步驟：S1、貝葉斯臨界氮濃度稀釋曲線；S2、植株氮濃度遙感估測(cè)：獲取棉花生長(zhǎng)數(shù)據(jù)、無(wú)人機(jī)遙感RGB圖像數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，基于Stacking集成學(xué)習(xí)模型，估測(cè)各條件下棉花植株氮含量(...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于改進(jìn)RT?DETR的無(wú)人機(jī)航拍小目標(biāo)檢測(cè)方法、檢測(cè)系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)設(shè)備，其中，在本發(fā)明的檢測(cè)模型的主干網(wǎng)絡(luò)中引入細(xì)粒度特征增強(qiáng)卷積模塊，細(xì)粒度特征增強(qiáng)卷積模塊通過(guò)多分支設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了特征的差異化增強(qiáng)：第一分支保留原始特征確保深層語(yǔ)義信息不丟...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)腫瘤影像智能分割方法及系統(tǒng)，屬于腫瘤影像分割領(lǐng)域，方法包括：通過(guò)預(yù)設(shè)的U?Net模型對(duì)腫瘤影像進(jìn)行特征提取，獲取多層卷積特征圖，確定邊界區(qū)域的初步候選點(diǎn)集；若初始連接權(quán)重高于預(yù)設(shè)閾值，則通過(guò)信息傳播機(jī)制更新節(jié)點(diǎn)特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于3D視覺(jué)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)快速處理系統(tǒng)，涉及點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。雙目采集模塊生成抗干擾的高精度點(diǎn)云；預(yù)處理模塊降噪降維，保留關(guān)鍵幾何特征；分層特征提取模塊融合曲率權(quán)重與非極大值抑制策略，提升ORB算法在旋轉(zhuǎn)、尺度及噪聲場(chǎng)景下的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于異源SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行跨圖像模態(tài)的洪水變化檢測(cè)方法，屬于遙感變化檢測(cè)領(lǐng)域。該方法首先構(gòu)建包含哨兵1號(hào)與機(jī)載SAR影像的異源數(shù)據(jù)集，并進(jìn)行重投影、配準(zhǔn)與裁剪預(yù)處理；其次，構(gòu)建并訓(xùn)練雙向?qū)Ρ绒D(zhuǎn)譯模型，該模型在DualGAN框架中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于對(duì)比學(xué)習(xí)的多尺度聚合芯片表面缺陷檢測(cè)方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)與工業(yè)自動(dòng)化檢測(cè)領(lǐng)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(jié)合對(duì)比學(xué)習(xí)加強(qiáng)潛在特征空間中正負(fù)例樣本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能問(wèn)答技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及本申請(qǐng)公開(kāi)了一種學(xué)前教育智能問(wèn)答方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，其包括：構(gòu)建一個(gè)融合了用戶(hù)?兒童動(dòng)態(tài)畫(huà)像的知識(shí)庫(kù)；接收用戶(hù)端提出的問(wèn)題后，首先調(diào)用狀態(tài)感知模型解析問(wèn)題的意圖與情緒，并結(jié)合歷史畫(huà)像信息形成整合畫(huà)像；接...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N面向多應(yīng)用場(chǎng)景的風(fēng)光時(shí)序曲線生成方法及裝置，該方法包括：先獲取電力系統(tǒng)新能源多維特征指標(biāo)集數(shù)據(jù)，據(jù)此構(gòu)建特征條件向量；接著構(gòu)建條件約束生成器和判別器，將隨機(jī)噪聲向量與特征條件向量輸入生成器，生成風(fēng)光時(shí)序曲線樣本；再把該樣本和歷...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(wèn)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(wèn)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)明公開(kāi)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(guò)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(guò)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(guò)波基自...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于隧道工程數(shù)字化施工技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的鉆爆法隧道點(diǎn)云特征提取及超欠挖檢測(cè)方法。首先，采用三維激光掃描獲取隧道開(kāi)挖初始點(diǎn)云數(shù)據(jù)，采用點(diǎn)云抽稀、配準(zhǔn)進(jìn)行預(yù)處理；然后，運(yùn)用凸包算法計(jì)算實(shí)際開(kāi)挖軸線，按固定間距10m截取厚度...
								
            
							
            
							
						
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								      一種遙感圖像中小型目標(biāo)檢測(cè)的動(dòng)態(tài)對(duì)齊與邊緣特征校準(zhǔn)方法，其包括：S100：在特征提取階段，采用多尺度紋理感知MSTP提取多尺度紋理信息，捕獲像素之間的關(guān)系，同時(shí)放大對(duì)象的同質(zhì)細(xì)節(jié)以對(duì)重要紋理進(jìn)行表征；S200：在特征處理階段，通過(guò)選擇邊界增...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明的目的在于提供鋼材表面缺陷檢測(cè)方法、檢測(cè)系統(tǒng)，包括：將所述鋼材表面圖像作為輸入，構(gòu)建深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型，包括：進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)模型的骨干網(wǎng)絡(luò)，分別通過(guò)卷積、邊緣信息增強(qiáng)模塊和空間池化層以及C2PSA模塊，輸出至少2個(gè)尺度不同的特征圖；任一所述特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種擴(kuò)散引導(dǎo)偽標(biāo)簽增強(qiáng)的無(wú)源域自適應(yīng)語(yǔ)義分割方法及裝置，涉及語(yǔ)義分割技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取原始目標(biāo)域圖像并增強(qiáng)，通過(guò)源域模型對(duì)原始圖像和增強(qiáng)后的圖像進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到初始偽標(biāo)簽；分別對(duì)初始偽標(biāo)簽進(jìn)行置信度排序和過(guò)濾，得到偽標(biāo)簽集，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種測(cè)試問(wèn)題處理系統(tǒng)、方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)層、智能層和應(yīng)用層，其中，數(shù)據(jù)層包括預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)和規(guī)則知識(shí)庫(kù)；應(yīng)用層用于，獲取目標(biāo)測(cè)試問(wèn)題；智能層用于，根據(jù)預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)和規(guī)則知識(shí)庫(kù)，確定目標(biāo)測(cè)試問(wèn)題對(duì)應(yīng)的至少一個(gè)問(wèn)題...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及電數(shù)字處理技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種汽車(chē)標(biāo)準(zhǔn)文檔的檢索方法和設(shè)備。該方法包括：采集汽車(chē)標(biāo)準(zhǔn)文檔，對(duì)汽車(chē)標(biāo)準(zhǔn)文檔進(jìn)行預(yù)處理；將所述汽車(chē)標(biāo)準(zhǔn)文檔和預(yù)處理后的內(nèi)容存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中；根據(jù)當(dāng)前用戶(hù)查詢(xún)類(lèi)型與當(dāng)前業(yè)務(wù)場(chǎng)景確定混合檢索的權(quán)重；根...
								
            
							
            
							
						
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								      基于知識(shí)圖譜的體操教學(xué)資源智能推薦方法，涉及資源推薦技術(shù)領(lǐng)域；對(duì)不同體操動(dòng)作的教學(xué)資源進(jìn)行采集，并分別構(gòu)建第一知識(shí)圖譜和第二知識(shí)圖譜，獲取用戶(hù)的第一錄制視頻及其第一評(píng)分，并構(gòu)建第一評(píng)分模型，根據(jù)第一評(píng)分獲取用戶(hù)的達(dá)標(biāo)動(dòng)作集合，結(jié)合第二知識(shí)圖...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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