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  • 本發(fā)明提供一種對賬方法、裝置、設備及可讀存儲介質(zhì)，方法包括：獲取業(yè)務數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)；比較業(yè)務數(shù)據(jù)中的業(yè)務日期字段和交易數(shù)據(jù)中的交易日期字段，并基于比較結(jié)果符合預設篩選條件，對符合預設篩選條件的比較結(jié)果對應的交易數(shù)據(jù)進行剔除，得到篩選后的交易...
  • 本發(fā)明公開了一種自適應性學習路徑規(guī)劃的理化生實驗AI教學助手及實現(xiàn)方法，通過對學生進行第一學習路徑的規(guī)劃后，在實驗過程中對學生的手部跟蹤數(shù)據(jù)進行分析，得到評分數(shù)據(jù)后進行學習路徑的重新規(guī)劃，能夠根據(jù)學生自身情況與實驗中的操作表現(xiàn)進行分析，使得...
  • 本發(fā)明涉及河道治理技術領域，尤其涉及一種智能交互河道治理咨詢管理系統(tǒng)及方法。方法包括：在河道預設監(jiān)測點布設多層次水質(zhì)監(jiān)測探頭陣列，通過多層次水質(zhì)監(jiān)測探頭陣列對河道水質(zhì)進行基于自適應采樣頻率方法的動態(tài)監(jiān)測，得到多層次水質(zhì)原始數(shù)據(jù)，其中多層次水...
  • 本發(fā)明涉及圖像超分辨率領域，更具體的，涉及一種圖像重建方法，具體為一種基于深度學習網(wǎng)絡的傅里葉疊層圖像重建方法。利用反射式遠場傅里葉疊層成像系統(tǒng)，通過相機陣列拍攝一系列低分辨率圖像，將深度學習與傳統(tǒng)的傅里葉疊層相結(jié)合，利用神經(jīng)網(wǎng)絡，對低分辨...
  • 本發(fā)明提出了一種面向電力缺陷場景的小樣本圖像生成方法，涉及圖像生成技術領域，包括：S1、獲取電力缺陷圖像并進行預處理，根據(jù)預處理后的圖像建立訓練集和測試集；S2、構建擴散模型，同時在擴散模型中引入紋理調(diào)制模塊，并通過訓練集訓練擴散模型；S3...
  • 本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡與核回歸的一致性蒙特卡洛繪制降噪方法和裝置，方法包括：對蒙特卡洛繪制降噪的核回歸數(shù)學模型進行建模，并基于核回歸一致性理論與漸進積分均方誤差推導理論核帶寬表達式，最后利用神經(jīng)網(wǎng)絡估計核帶寬的值并使用交叉雙邊濾波與T...
  • 本發(fā)明屬于圖像修復領域，即利用一個基于即插即用分裂算法的擴散模型實現(xiàn)對退化模型未知的非線性或盲修復任務，具體為一種面向盲圖像修復的即插即用分裂算法。一種面向盲圖像修復的即插即用分裂算法，通過設計一種間接引導策略在縮小現(xiàn)行即插即用圖像修復方法...
  • 本發(fā)明涉及一種結(jié)合無監(jiān)督圖像特征提取技術的缺陷檢測方法，包括：收集產(chǎn)品的合格圖像，作為無監(jiān)督卷積自編碼器的訓練數(shù)據(jù)，獲得特征提取器；采集缺陷圖像并標注；將訓練集中的缺陷圖像輸入到Y(jié)OLOv8中進行訓練，獲得多尺度特征圖；將同一張缺陷圖像輸入...
  • 本公開屬于核電技術領域，具體涉及一種基于深度學習的核燃料棒端塞焊縫射線數(shù)字成像缺陷識別方法。本公開提出了一種基于YOLOX為基礎網(wǎng)絡框架的改進型核燃料棒射線缺陷目標檢測算法，基于單階段目標檢測算法YOLOX進行網(wǎng)絡架構修改，引入輕量級CA(...
  • 本公開屬于核電技術領域，具體涉及一種基于規(guī)則模型的核燃料棒端塞焊縫射線數(shù)字成像缺陷識別方法。本公開通過引入專家規(guī)則，實現(xiàn)基于規(guī)則模型的缺陷識別算法，可有效工業(yè)環(huán)境中因為圖像數(shù)據(jù)規(guī)模較小，在引入數(shù)據(jù)增強擴充數(shù)據(jù)模型后導致缺陷位置信息丟失等原因...
  • 本公開屬于核電技術領域，具體涉及一種核燃料棒端塞焊縫射線數(shù)字成像缺陷識別用圖像質(zhì)量校核方法。本公開提供的核燃料棒端塞焊縫射線數(shù)字成像缺陷識別用圖像質(zhì)量校核方法，通過對圖像進行預處理，可以高效提取出單根核燃料棒端塞的有效待評定圖像；使用單根核...
  • 本發(fā)明涉及深度學習技術領域，提供一種基于改進UNet模型的水下管道缺陷檢測方法，包括：在第一分支中，基于改進UNet網(wǎng)絡框架構建用于特征提取的先驗分布網(wǎng)絡，對原始水下管道圖像進行特征提取和重建，生成管道缺陷特征提取圖像；在第二分支中，基于改...
  • 本發(fā)明公開了一種用于幕墻鋁單板老化程度的預警系統(tǒng)及方法，涉及圖像分析技術領域，包括：獲取待檢測鋁單板圖像，將待檢測鋁單板圖像劃分為多個像素窗口；獲取與待檢測鋁單板相同規(guī)格的無老化鋁單板，以及各老化特性鋁單板，建立各老化特性對鋁單板老化的影響...
  • 本發(fā)明公開了一種基于圖像處理的異物檢測方法、裝置及相關介質(zhì)，該方法包括：獲取待識別的目標圖像；利用圖像分割模型對所述目標圖像進行分割處理，得到所述目標圖像對應的分割掩碼圖；對所述分割掩碼圖進行邏輯處理，并根據(jù)邏輯處理的結(jié)果判斷所述目標圖像是...
  • 本申請涉及機器學習技術領域，尤其涉及一種基于深度學習的馬鈴薯葉片病害檢測分級方法，包括：收集包含在真實自然生長環(huán)境下的馬鈴薯病害葉片的圖片；將收集的圖片輸入AMW?YOLOv8網(wǎng)絡模型進行檢測，從而定位每個圖片中病害葉片的位置，得到病害葉片...
  • 本發(fā)明涉及機械零件質(zhì)量檢測技術領域，具體涉及基于人工智能的機械零件質(zhì)量檢測方法。該方法包括：本發(fā)明獲取待檢測的機械零件圖像，基于圖像增強后的待檢測的機械零件圖像計算圖像中所有滿足預設位置關系的兩個像素點之間的灰度值，并根據(jù)灰度值生成圖像灰度...
  • 本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，公開了一種基于Segment Anything模型的智能摳圖方法，通過獲取待處理的樣本圖像，將樣本圖像輸入至Image Segmentation模型中進行分割，得到初步前景與背景掩碼，制作成樣本數(shù)據(jù)集；調(diào)用Seg...
  • 本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，具體的說是一種基于MedficientSAM圖像分割大模型，能夠顯著提高醫(yī)學圖像處理效率和準確率的基于視覺大模型的醫(yī)學圖像處理方法及系統(tǒng)，利用MedficientSAM模型對包括CT、MR、超聲等在內(nèi)的九種不同模...
  • 本發(fā)明屬于醫(yī)療器械技術領域，具體公開了一種基于紅外熱成像的外陰VIN預測方法及裝置，該方法包括如下步驟：采集多個VIN樣本的外陰部位的紅外熱成像圖像；基于FLIR系統(tǒng)，從紅外熱成像圖像中分割并提取病變部位，及病變部位對應的溫度值；基于提取的...
  • 本公開涉及一種基于特征融合和迭代關聯(lián)的在線多目標跟蹤方法及系統(tǒng)，涉及目標跟蹤技術領域。其中，所述的在線多目標跟蹤方法，包括：利用給定視頻序列中每幀圖像內(nèi)可能目標對應的位置信息和置信度對所述置信度進行融合更新，得到融合更新置信度；利用迭代算法...
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