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								      本發(fā)明提供一種智能自適應(yīng)標(biāo)定方法及系統(tǒng)，涉及標(biāo)定技術(shù)領(lǐng)域，包括基于實(shí)時(shí)的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，對(duì)實(shí)時(shí)的異步事件流進(jìn)行時(shí)空聚類，并與當(dāng)前的RGB圖像幀進(jìn)行時(shí)間對(duì)齊，生成凈化事件簇；將凈化事件簇累積為事件灰度圖，并與當(dāng)前的RGB圖像幀共同輸入動(dòng)態(tài)感知網(wǎng)絡(luò)，...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)字化醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種生成骨道的方法、手術(shù)機(jī)器人、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備，該方法可以包括：獲取待處理對(duì)象的骨道參數(shù)；其中，所述待處理對(duì)象包括：膝關(guān)節(jié)的股骨和脛骨；所述骨道參數(shù)包括：骨道入點(diǎn)、骨道出點(diǎn)和骨道直徑；生成與所述骨...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種多模態(tài)船舶目標(biāo)個(gè)體識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及船舶目標(biāo)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括獲取目標(biāo)區(qū)域的多模態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建訓(xùn)練集和測(cè)試集；將訓(xùn)練集中各個(gè)訓(xùn)練樣本輸入目標(biāo)個(gè)體預(yù)測(cè)模型，采用多粒度自適應(yīng)損失函數(shù)作為損失函數(shù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，該目標(biāo)個(gè)體預(yù)測(cè)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種多模態(tài)船舶細(xì)粒度識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及船舶細(xì)粒度識(shí)別分類技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括獲取目標(biāo)區(qū)域的多模態(tài)數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)擴(kuò)增預(yù)處理，構(gòu)建訓(xùn)練集和測(cè)試集；采用基于物理退化建模的多源特征提取方法進(jìn)行特征提取，采用基于時(shí)空一致性對(duì)齊的可判別特...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于無(wú)人機(jī)影像的建筑物損壞識(shí)別及標(biāo)記方法，屬于圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括步驟：構(gòu)造包含損壞建筑物的數(shù)據(jù)集D；構(gòu)造改進(jìn)目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)；選擇損失函數(shù)為WIoU，并用數(shù)據(jù)集D以最小化WIoU訓(xùn)練改進(jìn)目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)至收斂，得到改進(jìn)目標(biāo)識(shí)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了情緒識(shí)別方法及情感分析系統(tǒng)，涉及情感分析技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取待測(cè)目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)和語(yǔ)音數(shù)據(jù)，圖像數(shù)據(jù)包括第一圖像；從第一圖像中提取出待測(cè)目標(biāo)的部位圖像，部位圖像包括第一部位，第一部位為待測(cè)目標(biāo)的露出部位的至少部分；利用...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種水表表盤讀數(shù)的視覺(jué)識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及水表讀數(shù)領(lǐng)域，包括：相機(jī)模組，用于采集水表表盤圖像數(shù)據(jù)，對(duì)水表表盤圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行儲(chǔ)存；參考圖云庫(kù)，用于儲(chǔ)存與水表表盤讀數(shù)相同形態(tài)的數(shù)字圖像；分割模塊，用于接收相機(jī)模組中儲(chǔ)存的水表表盤圖像數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于多頻域特征的跨模態(tài)行人重識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及行人重識(shí)別領(lǐng)域，該方法包括：獲取行人圖像集；構(gòu)建跨模態(tài)行人重識(shí)別模型；構(gòu)建總損失函數(shù)；基于行人圖像訓(xùn)練集和總損失函數(shù)對(duì)跨模態(tài)行人重識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練；將待識(shí)別的行人圖像和行人圖像...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能交通的技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于車輛AI平臺(tái)的交通路口車輛輔助通行方法，所述方法包括：分析第一路段和第二路段在當(dāng)前時(shí)刻對(duì)應(yīng)的車輛積累信息，得到右轉(zhuǎn)、直行、左轉(zhuǎn)以及匯出等車流的積累參數(shù)，其中，所述第一路段和所述第二路段相鄰且行駛方向...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于交通信號(hào)控制技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下調(diào)頭受控的干線交叉口感應(yīng)協(xié)調(diào)控制方法，步驟包括：針對(duì)城市路網(wǎng)中的干線交叉口，確定交叉口設(shè)計(jì)方案及參數(shù)；分析每個(gè)控制時(shí)段內(nèi)各股車流的運(yùn)行特征，使用定時(shí)協(xié)調(diào)控制方法確定干線交叉口感應(yīng)協(xié)調(diào)控制的...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種通航隧道內(nèi)船舶間距預(yù)警方法、系統(tǒng)及介質(zhì)；涉及船舶安全間距設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域；根據(jù)當(dāng)前船舶在通航隧道中所處位置以及當(dāng)前船舶的船型量化特征，匹配出當(dāng)前船舶對(duì)應(yīng)的安全間距計(jì)算機(jī)制；調(diào)取各船舶對(duì)應(yīng)的安全間距計(jì)算機(jī)制得到各船舶的計(jì)算安全間距...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及飛行器模擬訓(xùn)練領(lǐng)域，尤其涉及一種便攜式集成化飛行模擬訓(xùn)練系統(tǒng)及設(shè)備。系統(tǒng)包括：控制模塊，被配置為獲取第一操作數(shù)據(jù)；主顯示模塊，被配置為：在視景圖層序列中截取第一圖層序列，在平顯圖層序列中截取第二圖層序列；將第一操作數(shù)據(jù)、第一圖層序...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)訓(xùn)練技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種心臟復(fù)蘇模擬訓(xùn)練裝置，包括人體模型，還包括：體型模擬組件，體型模擬組件設(shè)置在支撐件上側(cè)，體型模擬組件用于控制人體模型模擬人體的不同胖瘦體型；本發(fā)明通過(guò)調(diào)節(jié)組件，可隨機(jī)對(duì)體型模擬組件進(jìn)行調(diào)控，使得體型...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種圖像顯示方法及電子設(shè)備。該方法包括：接收當(dāng)前幀圖像的初始像素?cái)?shù)據(jù)，初始像素?cái)?shù)據(jù)包括多個(gè)顏色通道分別對(duì)應(yīng)的強(qiáng)度值；對(duì)初始像素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行處理，生成重建像素?cái)?shù)據(jù)，其中，重建像素?cái)?shù)據(jù)是對(duì)初始像素?cái)?shù)據(jù)依次進(jìn)行壓縮編碼和解壓解碼后得到...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種車載顯示屏雙模調(diào)光控制方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及模式切換技術(shù)領(lǐng)域，包括：實(shí)時(shí)采集環(huán)境光強(qiáng)度、時(shí)間段信息、用戶操作行為數(shù)據(jù)及顯示屏工作狀態(tài)；基于所述環(huán)境光強(qiáng)度與所述時(shí)間段信息確定基礎(chǔ)色溫區(qū)間，基于所述用戶操作行為數(shù)據(jù)確定...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種用于流式音頻的高精度動(dòng)態(tài)水印方法和裝置，該方法通過(guò)獲取流式輸入的音頻輸入信號(hào)和對(duì)應(yīng)的水印信息段；水印信息段由具有不同狀態(tài)和可變長(zhǎng)度的比特信息段組成；根據(jù)音頻輸入信號(hào)和水印信息段，確定采樣點(diǎn)級(jí)水印信號(hào)；將采樣點(diǎn)級(jí)水印信號(hào)嵌入音頻...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種一種基于互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院的術(shù)前信息錄入系統(tǒng)，其包括患者端信息采集模塊、云端數(shù)據(jù)處理模塊和醫(yī)院端管理系統(tǒng)。患者端實(shí)現(xiàn)多維度信息錄入與分類，云端利用OCR和自然語(yǔ)言處理技術(shù)進(jìn)行智能解析與結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)，醫(yī)院端提...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的老年人術(shù)后康復(fù)智能護(hù)理系統(tǒng)，涉及醫(yī)療康復(fù)技術(shù)領(lǐng)域，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，實(shí)時(shí)采集生理數(shù)據(jù)和運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)；狀態(tài)評(píng)估模塊，計(jì)算生成康復(fù)進(jìn)度速率和生理疲勞度；耦合效應(yīng)分析模塊，用于生成耦合張力指數(shù)；干預(yù)決策與動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)模塊，用...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N臨床護(hù)理中康復(fù)方案動(dòng)態(tài)推薦方法及系統(tǒng)，該方法包括：采集目標(biāo)用戶在歷史時(shí)間窗口內(nèi)的護(hù)理數(shù)據(jù)序列和康復(fù)方案序列，其中，康復(fù)方案包括康復(fù)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)；采用所述護(hù)理數(shù)據(jù)序列和康復(fù)方案序列，進(jìn)行所述目標(biāo)用戶的血糖預(yù)測(cè)，獲得預(yù)測(cè)血糖；采集所...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及健康評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于大數(shù)據(jù)的營(yíng)養(yǎng)健康評(píng)估方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：獲取飲食時(shí)間并劃分時(shí)段，分析營(yíng)養(yǎng)連續(xù)攝入行為，匹配體征數(shù)據(jù)識(shí)別波動(dòng)事件，提取關(guān)聯(lián)成分，構(gòu)建評(píng)估矩陣，輸出健康報(bào)告。本發(fā)明中，通過(guò)引入食物頻次密度匯總，實(shí)...
								
        
							
        
							
						
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