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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
      
        
      
    
      
    
      
        
      
        
      
    
      

      














      
    
    
      
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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)明提供了一種實(shí)驗(yàn)室全流程智能管理系統(tǒng)及方法，包括：配置模塊，用于對(duì)若干實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目進(jìn)行項(xiàng)目配置，獲得基礎(chǔ)業(yè)務(wù)流程；管理模塊，用于當(dāng)用戶輸入目標(biāo)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目時(shí)，根據(jù)用戶信息及目標(biāo)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目對(duì)基礎(chǔ)業(yè)務(wù)流程進(jìn)行處理，獲得目標(biāo)業(yè)務(wù)流程；監(jiān)管模塊，用于對(duì)目...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于血液生化文本引導(dǎo)的多模態(tài)骨腫瘤分類方法和系統(tǒng)，該方法包括下述步驟：獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)；基于血液生化標(biāo)志物構(gòu)建血液生化文本引導(dǎo)因子；判斷多模態(tài)數(shù)據(jù)中的骨腫瘤影像或病理切片圖像是否缺失，不缺失時(shí)提取得到骨腫瘤影像結(jié)構(gòu)特征或病理切...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開一種鍍鋅合金化產(chǎn)品粉化檢測(cè)方法及相關(guān)設(shè)備，涉及冶金機(jī)械及自動(dòng)化控制技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括基于檢測(cè)指令，控制圖像采集裝置在預(yù)設(shè)的檢測(cè)位置上對(duì)鍍鋅合金化樣板進(jìn)行圖像采集，得到初始圖像數(shù)據(jù)；對(duì)所述初始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像優(yōu)化處理，得到目標(biāo)圖像...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于機(jī)器視覺的管狀零件焊道位置識(shí)別及調(diào)整方法與系統(tǒng)，涉及計(jì)算機(jī)視覺、智能制造與工業(yè)自動(dòng)化控制技術(shù)領(lǐng)域，包括：S1、構(gòu)建YOLOv5目標(biāo)檢測(cè)模型；S2、每個(gè)管狀零件分別進(jìn)行兩種標(biāo)注：焊道、陰影干擾；使用YOLOv5算法進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于仿生視覺的目標(biāo)探測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取采集到的目標(biāo)光譜信息以及目標(biāo)偏振信息圖；構(gòu)建目標(biāo)光譜信息對(duì)應(yīng)的光譜特征金字塔，并確定目標(biāo)偏振信息圖對(duì)應(yīng)的目標(biāo)偏振特征，以及基于光譜特征金字塔和目標(biāo)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明為一種自動(dòng)鑒別出入境證件真?zhèn)蔚姆椒ㄅc系統(tǒng)，通過采集證件整體圖像并定位紋理特征極值區(qū)域提取關(guān)鍵細(xì)節(jié)，結(jié)合特征匹配算法匹配防偽標(biāo)志特征庫(kù)提取關(guān)鍵細(xì)節(jié)中的防偽標(biāo)準(zhǔn)細(xì)節(jié)特征圖像；采用模糊算法統(tǒng)一防偽區(qū)域尺寸，結(jié)合灰度映射與歸一化實(shí)現(xiàn)防偽標(biāo)準(zhǔn)細(xì)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于手術(shù)器械運(yùn)動(dòng)的腹腔鏡手術(shù)技能評(píng)估方法及相關(guān)裝置，其方法包括：獲得待評(píng)估腹腔鏡手術(shù)視頻，并進(jìn)行抽幀處理，形成待評(píng)估視頻幀序列圖像；將待評(píng)估視頻幀序列圖像輸入醫(yī)療器械運(yùn)動(dòng)特征提取模型中進(jìn)行腹腔鏡手術(shù)過程中的若干個(gè)醫(yī)療器械對(duì)應(yīng)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于機(jī)器視覺檢測(cè)的鋁表面紋路加工異常識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及表面紋路異常識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：對(duì)鋁表面進(jìn)行圖像采集，獲取鋁表面圖像；對(duì)鋁表面圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，增強(qiáng)鋁表面圖像的圖像特征，得到預(yù)處理圖像；對(duì)預(yù)處理圖像進(jìn)行分析，提...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及辦公信息技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種蓋章記錄精準(zhǔn)追溯系統(tǒng)。本發(fā)明該方案包括協(xié)同辦公子系統(tǒng)、用印過程采集終端、用印追溯管理子系統(tǒng)以及用印材料驗(yàn)證終端。本發(fā)明的目的在于提供一種蓋章記錄精準(zhǔn)追溯系統(tǒng)，以解決蓋章存儲(chǔ)混亂，后期追溯流程困難的問題...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種材料數(shù)據(jù)系統(tǒng)協(xié)同管理聯(lián)動(dòng)方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及材料數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域，包括：客戶向至少一個(gè)供應(yīng)商發(fā)送數(shù)據(jù)請(qǐng)求；供應(yīng)商根據(jù)數(shù)據(jù)請(qǐng)求收集并在材料數(shù)據(jù)系統(tǒng)中填報(bào)產(chǎn)品數(shù)據(jù)信息；材料數(shù)據(jù)系統(tǒng)對(duì)產(chǎn)品數(shù)據(jù)信息進(jìn)行審核；客戶根據(jù)審核結(jié)果對(duì)產(chǎn)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及醫(yī)藥溯源技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種醫(yī)藥包裝防偽追溯方法及系統(tǒng)，該方法包括步驟：根據(jù)醫(yī)藥包裝溯源標(biāo)識(shí)圖像提取圖像質(zhì)量特征；根據(jù)圖像質(zhì)量特征查詢預(yù)先構(gòu)建的關(guān)于質(zhì)量特征和圖像處理算法的映射關(guān)系表，以得到目標(biāo)圖像處理算法，然后利用目標(biāo)圖像處...
								
        
							
        
							
						
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								      一種搭載于無人機(jī)的多模態(tài)場(chǎng)景內(nèi)容理解系統(tǒng)，涉及深度學(xué)習(xí)和多模態(tài)內(nèi)容理解領(lǐng)域。包括依次連接的信號(hào)采集單元、數(shù)據(jù)采樣和處理單元、時(shí)空特征提取單元、雙模態(tài)特征融合單元和場(chǎng)景內(nèi)容分類單元，所述信號(hào)采集單元用于對(duì)音頻數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行采集；所述數(shù)據(jù)采...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能冰箱果蔬圖像識(shí)別系統(tǒng)及方法，其通過利用圖像處理技術(shù)和基于深度學(xué)習(xí)算法的人工智能技術(shù)，從果蔬圖像中提取與學(xué)習(xí)圖像的多維度語義特征，并將這種多維度語義特征信息進(jìn)行交互與融合，以形成完整的關(guān)于果蔬類別的綜合表...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于人工智能領(lǐng)域，提供一種基于深度學(xué)習(xí)的新能源發(fā)電設(shè)備缺陷識(shí)別系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括：邊緣設(shè)備、云端服務(wù)器及運(yùn)維終端；邊緣設(shè)備用于獲取新能源發(fā)電設(shè)備在實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)下的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后，輸入預(yù)先構(gòu)建的缺陷初篩模型，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于偽造檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于模態(tài)交互分析的自適應(yīng)深度偽造檢測(cè)方法，步驟包括：利用預(yù)訓(xùn)練的骨干網(wǎng)絡(luò)作為圖像編碼器，從輸入圖像中提取不同尺度的空間特征向量；利用插值和卷積操作生成增強(qiáng)空間特征；構(gòu)建小波變換特征解耦器獲取高頻頻域特...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及瓶蓋視覺檢測(cè)領(lǐng)域，具體是涉及一種基于AI的瓶蓋360度全視角缺陷高速檢測(cè)方法及系統(tǒng)，其方法包括檢測(cè)圖像采集步驟、圖像處理與拼接步驟、缺陷識(shí)別檢測(cè)步驟和檢測(cè)結(jié)果驗(yàn)證步驟，通過多傳感器協(xié)同布局，實(shí)現(xiàn)瓶蓋360度無死角檢測(cè)，并且通過高速...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開一種基于微光?SAR跨模態(tài)一體化特征融合及道路分割方法，包括：獲取微光圖像與SAR圖像；利用微光特征提取分支和SAR特征提取分支分別對(duì)微光圖像與SAR圖像進(jìn)行特征提取，微光圖像需經(jīng)邊緣特征引導(dǎo)結(jié)構(gòu)進(jìn)行特征提取...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及面源污染預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，尤其是指一種基于DEM增強(qiáng)與洪水模擬的施工場(chǎng)區(qū)面源污染預(yù)警方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)。本發(fā)明首先通過多角度傾斜攝影技術(shù)獲取高分辨率三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)采集的完整性和精度；然后采用基于PTv3框架改進(jìn)的...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于深度學(xué)習(xí)的焊縫檢測(cè)方法、裝置，方法包括：在管道的不同區(qū)域獲取第一圖像；所述不同區(qū)域包括直管段、彎頭、接頭；對(duì)所述第一圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到第一紋理特征和第一形態(tài)特征；所述預(yù)處理至少包括多尺度特征提取；基于所述第一紋理特征和所...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于圖像處理的目標(biāo)物分類方法、裝置、介質(zhì)和設(shè)備，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取待處理目標(biāo)物圖像；根據(jù)b像素×b像素的滑動(dòng)窗口，以c像素的步長(zhǎng)，對(duì)待處理目標(biāo)物圖像進(jìn)行橫向及縱向滑動(dòng)分塊，以得到若干待處理像素塊；對(duì)每一待處理像...
								
        
							
        
							
						
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