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                  		樂器;聲學(xué)設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
                  	
                  
      
                
      
                
      
                    
        
					
						
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								      本發(fā)明涉及天麻種植監(jiān)管技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于大數(shù)據(jù)的天麻智能化種植與病蟲害監(jiān)控管理系統(tǒng)及方法，將天麻種植區(qū)域均勻劃分成若干個子區(qū)域，采集各個子區(qū)域內(nèi)所種植的天麻的圖像并進(jìn)行預(yù)處理，生成天麻種植實(shí)時生長圖像特征數(shù)據(jù)，與收集的天麻種植病蟲害異...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)影像病灶識別方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：基于輸入的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，設(shè)定不同尺寸鄰域窗口，計(jì)算各鄰域窗口的香農(nóng)熵值，同時計(jì)算局部能量值，形成局部能量圖，對香農(nóng)熵值與局部能量圖進(jìn)行融合，得到融合信...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于圖像識別的砌體結(jié)構(gòu)抗震性能快速評估方法，包括以下步驟：對圖像中的房屋輪廓、洞口和標(biāo)識物進(jìn)行識別，利用OpenCV通過標(biāo)識物對圖像進(jìn)行視角矯正并測算目標(biāo)的實(shí)際尺寸，使用MobileViTV3模型按房屋層數(shù)對圖像進(jìn)行分類，實(shí)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于改進(jìn)U?Net的萌發(fā)表型測量方法及系統(tǒng)以實(shí)現(xiàn)自動化測量，減少人工成本并顯著提高效率，從而優(yōu)化番茄的種植與管理。本申請通過種子萌發(fā)表型采集系統(tǒng)對種子培養(yǎng)和種子萌發(fā)過程圖像進(jìn)行采集，構(gòu)建數(shù)據(jù)集，并利用該數(shù)據(jù)集訓(xùn)練改進(jìn)的U?Ne...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種基于圖像降噪的語義分割方法、圖像處理設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于圖像降噪的語義分割方法，包括：接收到待處理圖像后，基于圖像恢復(fù)模型的淺層特征提取模塊及深層特征提取模塊，提取待處理圖像的特征信息；基于特征信...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于人工智能的圖像視頻采集數(shù)據(jù)智能分類管理系統(tǒng)，屬于醫(yī)學(xué)影像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括醫(yī)療影像采集模塊，醫(yī)療影像采集模塊包括影像采集單元和預(yù)處理單元；影像采集單元用于采集醫(yī)療影像數(shù)據(jù)；預(yù)處理單元響應(yīng)影像采集單元，用于對采集的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請實(shí)施例公開了一種基于多源光學(xué)遙感影像的河流流量反演方法，涉及水文水利監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取包含目標(biāo)研究流域的多源遙感影像，處理得到多個基準(zhǔn)影像對，融合待融合影像和匹配的基準(zhǔn)影像對得到高分辨率融合影像；從目標(biāo)研究流域中劃分得到監(jiān)測區(qū)域...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及一種對象的狀態(tài)評估方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和系統(tǒng)。方法包括：獲取待評估對象的第一裂紋圖像；基于第一裂紋圖像中的第一裂紋參數(shù)，使用回歸模型進(jìn)行預(yù)測，得到待評估對象的第一應(yīng)力強(qiáng)度因子；回歸模型為預(yù)測應(yīng)力強(qiáng)度因子的模型，回歸模型由目標(biāo)對象...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于神經(jīng)元識別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于AI的神經(jīng)元形態(tài)圖像識別系統(tǒng)及方法。該發(fā)明通過構(gòu)建多維度的分類特征向量，充分考慮了神經(jīng)元的形態(tài)參數(shù)和色彩特征信息，從而能夠更全面地反映神經(jīng)元的特性，再以此為基礎(chǔ)對神經(jīng)元進(jìn)行精確分類和識別，通過統(tǒng)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及科技中介服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，具體的說是一種項(xiàng)目管理系統(tǒng)，包括項(xiàng)目信息管理模塊、項(xiàng)目進(jìn)度跟蹤模塊、資源對接匹配模塊、項(xiàng)目執(zhí)行與監(jiān)控模塊、溝通模塊、項(xiàng)目成果展示模塊，通過各模塊協(xié)同工作，通過各模塊的協(xié)同，精準(zhǔn)對接項(xiàng)目需求與資源供應(yīng)。資源對接...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于特征提煉的偽裝物體檢測方法，首先獲取偽裝物體檢測數(shù)據(jù)集，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；構(gòu)建基于特征提煉的偽裝物體檢測模型；再通過訓(xùn)練集對構(gòu)建好的基于特征提煉的偽裝物體檢測模型訓(xùn)練，對預(yù)測結(jié)果使用結(jié)構(gòu)損失函數(shù)進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)。最后對模型訓(xùn)練...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N目標(biāo)定位模型的訓(xùn)練和定位方法、相關(guān)設(shè)備及存儲介質(zhì)，所述訓(xùn)練方法包括：獲取樣本圖像，所述樣本圖像包括目標(biāo)定位區(qū)域；對所述目標(biāo)定位區(qū)域進(jìn)行特征提取，得到針對目標(biāo)定位區(qū)域的特征矩陣；對所述針對目標(biāo)定位區(qū)域的特征矩陣進(jìn)行特征降維，得...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種電梯中人工智能語音模型的建模方法及裝置，屬于電梯系統(tǒng)設(shè)計(jì)。旨在通過個性化的語音交互系統(tǒng)提升用戶的電梯使用體驗(yàn)。該方法通過獲取用戶提供的語音樣本并存儲在數(shù)據(jù)庫中，結(jié)合電梯功能語句庫中預(yù)設(shè)的功能性語句，構(gòu)建帶有情感標(biāo)簽的語音庫。...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于磨粒特征優(yōu)選的磨損狀態(tài)精準(zhǔn)辨識方法，通過運(yùn)動磨粒圖像分析儀獲取裝備運(yùn)行過程中磨粒特征構(gòu)建初始樣本，包括磨粒數(shù)量、尺寸、濃度、類型等多維特征；協(xié)同磨粒特征關(guān)注度和相關(guān)系數(shù)剔除具有高共線性的特征；以聚類分箱的方式構(gòu)建磨粒特征...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于特征聚合分解的多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像融合方法，包括：構(gòu)建特征聚合網(wǎng)絡(luò)和分解反饋網(wǎng)絡(luò)；取源圖像和初始分解圖像拼接構(gòu)成訓(xùn)練集；將拼接后的圖像輸入至特征聚合網(wǎng)絡(luò)中輸出融合圖像；將融合圖像輸入至所述分解反饋網(wǎng)絡(luò)中，得到兩個分解圖像；基于...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種隱患檢測方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)，該方法可以獲取包含電力設(shè)備的目標(biāo)環(huán)境圖像，以及，多維檢索樹K?D樹，所述K?D樹中的各個節(jié)點(diǎn)與各個預(yù)置的隱患類別一一對應(yīng)，每個所述節(jié)點(diǎn)中包含有對應(yīng)隱患類別的多個典型圖像的典型特征向量；...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及紋飾基因庫構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種元青花紋飾基因庫構(gòu)建與AI衍生設(shè)計(jì)系統(tǒng)及方法，所述方法包括對表面圖進(jìn)行紋飾特征提取，根據(jù)紋飾特征提取結(jié)果對表面圖進(jìn)行分區(qū)，基于AI對每個區(qū)域進(jìn)行識別，輸出識別結(jié)果；統(tǒng)計(jì)每個樣品的表面圖的分區(qū)結(jié)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的鋼管工序等待時間智能調(diào)控系統(tǒng)及方法，涉及鋼管智能制造數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過采集裝置形成工業(yè)數(shù)據(jù)組合；基于工業(yè)數(shù)據(jù)組合進(jìn)行預(yù)處理后，構(gòu)建鋼管運(yùn)輸執(zhí)行知識庫，基于鋼管運(yùn)輸執(zhí)行知識庫形成若干組底層數(shù)據(jù)；基于若干組...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N草原毒雜草分布狀況監(jiān)測方法、裝置及終端設(shè)備，適用于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取第一光譜圖像信息以及第二光譜圖像信息；根據(jù)預(yù)設(shè)的毒雜草樣本信息庫與所述第一光譜圖像信息，確定第一光譜圖像毒雜草初始位置信息；根據(jù)所述第一光譜...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種工位管理方法、設(shè)備、存儲介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，涉及企業(yè)資源管理領(lǐng)域，所述方法包括：獲取網(wǎng)口與員工的第一映射關(guān)系數(shù)據(jù)；發(fā)起工位盤點(diǎn)任務(wù)，通過所述工位盤點(diǎn)任務(wù)確定所述員工與工位的綁定關(guān)系數(shù)據(jù)；調(diào)用員工狀態(tài)數(shù)據(jù)，基于所述第一映射關(guān)...
								
        
							
        
							
						
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