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      • 本發(fā)明公開了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的老年人術(shù)后康復智能護理系統(tǒng),涉及醫(yī)療康復技術(shù)領(lǐng)域,包括:數(shù)據(jù)采集模塊,實時采集生理數(shù)據(jù)和運動數(shù)據(jù);狀態(tài)評估模塊,計算生成康復進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)決策與動態(tài)調(diào)節(jié)模塊,用...
      • 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)。患者端實現(xiàn)多維度信息錄入與分類,云端利用OCR和自然語言處理技術(shù)進行智能解析與結(jié)構(gòu)化存儲,醫(yī)院端提...
      • 本申請涉及一種用于流式音頻的高精度動態(tài)水印方法和裝置,該方法通過獲取流式輸入的音頻輸入信號和對應(yīng)的水印信息段;水印信息段由具有不同狀態(tài)和可變長度的比特信息段組成;根據(jù)音頻輸入信號和水印信息段,確定采樣點級水印信號;將采樣點級水印信號嵌入音頻...
      • 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)備及存儲介質(zhì),涉及模式切換技術(shù)領(lǐng)域,包括:實時采集環(huán)境光強度、時間段信息、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)境光強度與所述時間段信息確定基礎(chǔ)色溫區(qū)間,基于所述用戶操作行為數(shù)據(jù)確定...
      • 本申請實施例提供一種圖像顯示方法及電子設(shè)備。該方法包括:接收當前幀圖像的初始像素數(shù)據(jù),初始像素數(shù)據(jù)包括多個顏色通道分別對應(yīng)的強度值;對初始像素數(shù)據(jù)進行處理,生成重建像素數(shù)據(jù),其中,重建像素數(shù)據(jù)是對初始像素數(shù)據(jù)依次進行壓縮編碼和解壓解碼后得到...
      • 本發(fā)明涉及醫(yī)學訓練技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種心臟復蘇模擬訓練裝置,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)明通過調(diào)節(jié)組件,可隨機對體型模擬組件進行調(diào)控,使得體型...
      • 本申請涉及飛行器模擬訓練領(lǐng)域,尤其涉及一種便攜式集成化飛行模擬訓練系統(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...
      • 本發(fā)明公開了一種通航隧道內(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)計技術(shù)領(lǐng)域;根據(jù)當前船舶在通航隧道中所處位置以及當前船舶的船型量化特征,匹配出當前船舶對應(yīng)的安全間距計算機制;調(diào)取各船舶對應(yīng)的安全間距計算機制得到各船舶的計算安全間距...
      • 本發(fā)明屬于交通信號控制技術(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:針對城市路網(wǎng)中的干線交叉口,確定交叉口設(shè)計方案及參數(shù);分析每個控制時段內(nèi)各股車流的運行特征,使用定時協(xié)調(diào)控制方法確定干線交叉口感應(yīng)協(xié)調(diào)控制的...
      • 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前時刻對應(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...
      • 本申請公開了一種基于多頻域特征的跨模態(tài)行人重識別方法及系統(tǒng),涉及行人重識別領(lǐng)域,該方法包括:獲取行人圖像集;構(gòu)建跨模態(tài)行人重識別模型;構(gòu)建總損失函數(shù);基于行人圖像訓練集和總損失函數(shù)對跨模態(tài)行人重識別模型進行訓練;將待識別的行人圖像和行人圖像...
      • 本發(fā)明公開了一種水表表盤讀數(shù)的視覺識別方法及系統(tǒng),涉及水表讀數(shù)領(lǐng)域,包括:相機模組,用于采集水表表盤圖像數(shù)據(jù),對水表表盤圖像數(shù)據(jù)進行儲存;參考圖云庫,用于儲存與水表表盤讀數(shù)相同形態(tài)的數(shù)字圖像;分割模塊,用于接收相機模組中儲存的水表表盤圖像數(shù)...
      • 本申請實施例提供了情緒識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:獲取待測目標的圖像數(shù)據(jù)和語音數(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目標的部位圖像,部位圖像包括第一部位,第一部位為待測目標的露出部位的至少部分;利用...
      • 本發(fā)明公開了一種基于無人機影像的建筑物損壞識別及標記方法,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)造改進目標檢測網(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訓練改進目標檢測網(wǎng)絡(luò)至收斂,得到改進目標識...
      • 本申請公開了一種多模態(tài)船舶細粒度識別方法及系統(tǒng),涉及船舶細粒度識別分類技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括獲取目標區(qū)域的多模態(tài)數(shù)據(jù)并進行數(shù)據(jù)擴增預(yù)處理,構(gòu)建訓練集和測試集;采用基于物理退化建模的多源特征提取方法進行特征提取,采用基于時空一致性對齊的可判別特...
      • 本申請公開了一種多模態(tài)船舶目標個體識別方法及系統(tǒng),涉及船舶目標識別技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括獲取目標區(qū)域的多模態(tài)數(shù)據(jù),構(gòu)建訓練集和測試集;將訓練集中各個訓練樣本輸入目標個體預(yù)測模型,采用多粒度自適應(yīng)損失函數(shù)作為損失函數(shù)進行模型訓練,該目標個體預(yù)測...
      • 本申請涉及數(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)機器人、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備,該方法可以包括:獲取待處理對象的骨道參數(shù);其中,所述待處理對象包括:膝關(guān)節(jié)的股骨和脛骨;所述骨道參數(shù)包括:骨道入點、骨道出點和骨道直徑;生成與所述骨...
      • 本發(fā)明提供一種智能自適應(yīng)標定方法及系統(tǒng),涉及標定技術(shù)領(lǐng)域,包括基于實時的運動數(shù)據(jù),對實時的異步事件流進行時空聚類,并與當前的RGB圖像幀進行時間對齊,生成凈化事件簇;將凈化事件簇累積為事件灰度圖,并與當前的RGB圖像幀共同輸入動態(tài)感知網(wǎng)絡(luò),...
      • 本發(fā)明提供一種堆載圖像增強處理方法,涉及圖像增強技術(shù)領(lǐng)域,包括:采集堆載圖像并預(yù)處理,構(gòu)建包含風險等級和傾斜角度標簽的訓練樣本集;構(gòu)建編碼器?分類器雙階段模型,編碼器通過多尺度特征提取與增強、空間感知注意力增強、動態(tài)特征金字塔融合及形變梯度...
      • 本發(fā)明公開了一種基于深度管理的保健食品生產(chǎn)線控制方法及系統(tǒng),涉及食品生產(chǎn)控制技術(shù)領(lǐng)域,建立原料特征數(shù)據(jù)庫并輸出第一分析結(jié)果,作為原料偏差評估基準,采集當前批次原料數(shù)據(jù)并比對差異,輸出原料偏差結(jié)果,采集工藝數(shù)據(jù)并結(jié)合原料偏差分析是否異常,生成...
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