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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種腦靜脈血栓患者的多平面顱腦CT重建方法，包括：獲取患者CT掃描的每層平面的CT圖像的閉合區(qū)域；根據(jù)每張CT圖像的每個(gè)閉合區(qū)域的形狀分布和灰度分布得到每層平面的待分析區(qū)域；根據(jù)每層平面的待分析區(qū)域和相鄰...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于視覺(jué)提示和視覺(jué)大模型的客車(chē)部件故障檢測(cè)方法及系統(tǒng)，其中方法包括：針對(duì)每一種類(lèi)型的零部件樣本圖像集，對(duì)每幅樣本圖像中的目標(biāo)進(jìn)行位置標(biāo)注，然后拼接成全景圖像，并生成掩碼圖像；通過(guò)異常描述文本對(duì)每一種類(lèi)型的零部件的異常類(lèi)型及各...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N雙空間聯(lián)合擴(kuò)散的通用圖像恢復(fù)方法及系統(tǒng)，用于解決現(xiàn)有圖像恢復(fù)方法在不同退化模式情況下難以實(shí)現(xiàn)圖像全面恢復(fù)的問(wèn)題。方法步驟為：構(gòu)建以退化圖像為輸入、真值圖像為輸出的雙空間擴(kuò)散模型DSDM；利用圖像數(shù)據(jù)集對(duì)DSDM模型進(jìn)行訓(xùn)練；通...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人像攝影圖像仿色方法和系統(tǒng)，基于特征交叉注意力網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行原始圖像和參考圖像的特征交叉注意力編碼，對(duì)于具備高分辨率的人像攝影圖像，能夠高效的實(shí)現(xiàn)特征編碼；同時(shí)，利用語(yǔ)義分割圖輔助解決細(xì)粒度元素風(fēng)格映射問(wèn)題，使模型...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種針對(duì)完成指定微創(chuàng)手術(shù)動(dòng)作能力的量化方法，涉及手術(shù)技能評(píng)估領(lǐng)域，包括：將指定動(dòng)作對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)路徑和M條訓(xùn)練路徑進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，計(jì)算各條訓(xùn)練路徑中所有路徑點(diǎn)與標(biāo)準(zhǔn)路徑中對(duì)應(yīng)路徑點(diǎn)間的距離，并按照從大到小進(jìn)行排序得到第...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及任務(wù)協(xié)調(diào)執(zhí)行技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于康養(yǎng)陪護(hù)機(jī)器人的多任務(wù)智能協(xié)調(diào)執(zhí)行方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：步驟1，采集多模態(tài)感知數(shù)據(jù)，并整合生成多模態(tài)融合特征向量；步驟2，識(shí)別得到目標(biāo)事件對(duì)象，并聚類(lèi)得到情境?情緒簇；步驟3，對(duì)目標(biāo)事件對(duì)象...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于人工智能的兒童教育質(zhì)量分析方法及系統(tǒng)，本發(fā)明基于兒童的基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)學(xué)習(xí)影響分析結(jié)果以及兒童課程對(duì)應(yīng)環(huán)節(jié)的學(xué)習(xí)情況進(jìn)行教育質(zhì)量的評(píng)估，在基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)學(xué)習(xí)影響分析中，綜合考慮對(duì)應(yīng)學(xué)生的基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)的得分情況以及...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了基于數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)的巷道變形影響因素分析方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，基于開(kāi)采設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)和支護(hù)結(jié)構(gòu)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行巷道圍巖穩(wěn)定性評(píng)估；基于開(kāi)采巷道狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行鄰近巷道影響性評(píng)估；基于巷道圍巖穩(wěn)定性評(píng)估結(jié)果和鄰近巷道影響性評(píng)估結(jié)果進(jìn)行...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種戶內(nèi)燃?xì)獍踩L(fēng)險(xiǎn)靜動(dòng)態(tài)耦合評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng)，包含信息存儲(chǔ)模塊、權(quán)重確定模塊和安全評(píng)價(jià)模塊；通過(guò)構(gòu)建戶內(nèi)燃?xì)獍踩L(fēng)險(xiǎn)靜動(dòng)態(tài)耦合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，劃分動(dòng)態(tài)指標(biāo)和靜態(tài)指標(biāo)，對(duì)不同指標(biāo)進(jìn)行組合賦權(quán)，分別計(jì)算動(dòng)態(tài)指標(biāo)和靜態(tài)指標(biāo)的評(píng)分值，引入...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于復(fù)合鏈?zhǔn)綖?zāi)害演化機(jī)制的林火風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，涉及林火風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估領(lǐng)域，通過(guò)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集，包括遙感數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、地理信息數(shù)據(jù)和災(zāi)害損失數(shù)據(jù)，對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行鏈?zhǔn)教卣鲌?chǎng)構(gòu)建，得到災(zāi)害鏈核心驅(qū)動(dòng)因子張量，基于災(zāi)害鏈核心驅(qū)動(dòng)因子張量...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種應(yīng)用于電力設(shè)備的云端協(xié)同數(shù)據(jù)監(jiān)管系統(tǒng)及方法，涉及云端數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)云端采集電力設(shè)備數(shù)據(jù)，將采集的原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，得到運(yùn)行特征，云端下達(dá)指令后，統(tǒng)一記錄電力設(shè)備同一運(yùn)行特征，根據(jù)運(yùn)行特征的差異進(jìn)行初步報(bào)警，調(diào)用歷史特征...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)自動(dòng)化倉(cāng)儲(chǔ)智能調(diào)度系統(tǒng)及方法，該方法確定倉(cāng)儲(chǔ)設(shè)備在目標(biāo)調(diào)度場(chǎng)景下的參數(shù)范圍，設(shè)置不同調(diào)度參數(shù)并讓設(shè)備據(jù)此調(diào)度倉(cāng)儲(chǔ)任務(wù)；然后采集不同參數(shù)下倉(cāng)儲(chǔ)任務(wù)中物品的位置信息，生成倉(cāng)儲(chǔ)空間狀態(tài)分布圖，同時(shí)采集...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種交通基礎(chǔ)設(shè)施的建管養(yǎng)一體化數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，本發(fā)明涉及交通基礎(chǔ)設(shè)施全生命周期管理技術(shù)領(lǐng)域，包括依次連接的動(dòng)態(tài)時(shí)空網(wǎng)格編碼引擎、多模態(tài)特征向量融合引擎、雙重驗(yàn)證模塊及自進(jìn)化反饋模塊。該交通基礎(chǔ)設(shè)施的建管養(yǎng)一體化數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，通過(guò)動(dòng)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了復(fù)合新能源電力現(xiàn)貨交易輔助決策系統(tǒng)及方法，屬于電力交易技術(shù)領(lǐng)域，系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用于持續(xù)收集風(fēng)速實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)值、太陽(yáng)輻照度測(cè)量數(shù)據(jù)、電力現(xiàn)貨市場(chǎng)動(dòng)態(tài)電價(jià)信息、歷史交易記錄及儲(chǔ)能電池的荷電狀態(tài)與充放電能力數(shù)據(jù)；預(yù)測(cè)優(yōu)化模塊，連...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明為基于多場(chǎng)景數(shù)據(jù)平衡的自動(dòng)駕駛大模型訓(xùn)練優(yōu)化方法。包括如下步驟：（1）構(gòu)建實(shí)車(chē)高速行駛場(chǎng)景庫(kù)；（2）構(gòu)建視覺(jué)語(yǔ)言自動(dòng)駕駛大模型，基于實(shí)車(chē)高速行駛場(chǎng)景庫(kù)，采用迭代式訓(xùn)練框架訓(xùn)練，設(shè)計(jì)多任務(wù)聯(lián)合損失函數(shù)及權(quán)重自適應(yīng)調(diào)整策略，實(shí)現(xiàn)多任務(wù)目標(biāo)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于TESAformer的軸承剩余壽命預(yù)測(cè)方法，從原始振動(dòng)信號(hào)中提取時(shí)頻特征，并使用格拉姆角場(chǎng)特征結(jié)構(gòu)相似性方法進(jìn)行特征篩選，篩選后特征輸入基于信息增益的時(shí)間序列趨勢(shì)分割算法對(duì)軸承的退化階段進(jìn)行劃分，對(duì)不同退化階段使用不同的懲...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種燃料電池測(cè)試架設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng)，包括以下步驟，獲取測(cè)試架構(gòu)件在典型使用周期的使用記錄，提取每個(gè)區(qū)域熱負(fù)載節(jié)點(diǎn)的實(shí)時(shí)溫度值、熱通量密度值和單位面積散熱功率值，計(jì)算每個(gè)區(qū)域的熱負(fù)載等級(jí)值，進(jìn)行熱負(fù)載區(qū)域分類(lèi)，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于圖像識(shí)別的地下管網(wǎng)施工圖生成與校驗(yàn)方法及系統(tǒng)，本發(fā)明涉及施工圖校驗(yàn)分析技術(shù)領(lǐng)域，解決了校驗(yàn)過(guò)程中，對(duì)管網(wǎng)元素完整性和空間沖突的檢測(cè)不夠全面、高效的技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明通過(guò)將提取的管網(wǎng)元素?cái)?shù)據(jù)與原始設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行逐元素對(duì)比，從元素類(lèi)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種減振降噪超結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法，包括如下步驟：S1、獲取基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)的基本參數(shù)和設(shè)計(jì)輸入信息；S2、計(jì)算基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)原始的波動(dòng)力學(xué)特性，得到基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)的基本波動(dòng)形態(tài)；S3、引入附加質(zhì)量代價(jià)作為約束條件，更新計(jì)算基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)的波動(dòng)力學(xué)特性，得到多個(gè)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種自動(dòng)駕駛感知傳感器部署優(yōu)化方法，屬于自動(dòng)駕駛技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明基于交通流統(tǒng)計(jì)的宏微觀分層感知信息量化模型，使部署方案具備時(shí)空耦合優(yōu)化特性，更加關(guān)注場(chǎng)景中的動(dòng)態(tài)占據(jù)事件發(fā)生區(qū)域，同時(shí)由于宏微觀分層信息指標(biāo)的引入，使得信息量化不僅關(guān)...
								
        
							
        
							
						
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      技術(shù)分類(lèi)
      
                  
      
                      
                  
      
                
      
            
      
          
      
      
      
    
      
    
    

























































































































































 
 
    







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