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  • 本發(fā)明涉及超級(jí)電容器極片制造技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種超級(jí)電容器極片制造用壓片裝置，包括架體，所述架體的中間開(kāi)設(shè)有活動(dòng)槽，所述活動(dòng)槽的內(nèi)部設(shè)置有可轉(zhuǎn)動(dòng)的支撐板，所述支撐板的內(nèi)部開(kāi)設(shè)有槽體，所述槽體的內(nèi)部滑動(dòng)插裝有承托件，所述槽體的上方設(shè)置有擠壓板...
  • 一種柔性電抗器，其包括下絕緣板，線圈組件，緩沖組件，以及上絕緣板。所述線圈組件包括線圈，彈性填充料，以及纖維帶。所述彈性填充料在受到電動(dòng)力作用時(shí)通過(guò)彈性變形吸收沖擊能量，降低導(dǎo)線受力，可以起到變形吸能作用。多個(gè)所述緩沖組件交錯(cuò)設(shè)置在所述線圈...
  • 本發(fā)明涉及鋁包鋼芯鋁絞線加工技術(shù)領(lǐng)域，具體的說(shuō)是一種鋁包鋼芯鋁絞線用加工裝置，包括底座，所述底座的上端設(shè)置有用于對(duì)鋁包鋼芯鋁絞線進(jìn)行夾持的固定機(jī)構(gòu)，所述底座的上端滑動(dòng)連接有第一滑動(dòng)塊，所述底座表面固定連接有外殼，所述外殼內(nèi)部裝有鋁釘，所述第...
  • 本發(fā)明提供一種遠(yuǎn)程護(hù)理數(shù)據(jù)智能監(jiān)測(cè)方法和系統(tǒng)，涉及護(hù)理監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：在監(jiān)測(cè)周期的開(kāi)始時(shí)刻，生成提示消息；對(duì)穿戴式監(jiān)測(cè)設(shè)備進(jìn)行測(cè)試，以確定是否穿戴正確；如果穿戴正確，從后臺(tái)服務(wù)器獲取用戶注意事項(xiàng)；根據(jù)用戶注意事項(xiàng)，和穿戴式監(jiān)測(cè)設(shè)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種1型糖尿病專病問(wèn)醫(yī)大模型系統(tǒng)，該系統(tǒng)支持多模態(tài)輸入，如語(yǔ)音、文字、圖片、視頻等，經(jīng)多模態(tài)識(shí)別分類后，結(jié)合用戶固有信息，利用雙知識(shí)庫(kù)進(jìn)行意圖分析。通過(guò)創(chuàng)新算法判斷用戶意圖，將其分為問(wèn)醫(yī)問(wèn)題、非問(wèn)醫(yī)問(wèn)題及無(wú)法識(shí)別意圖。針對(duì)不同類...
  • 本發(fā)明涉及超聲報(bào)告生成技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種婦科盆腔輔助超聲報(bào)告自動(dòng)生成方法，該方法包括：對(duì)獲取的婦科盆腔超聲圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，篩選出灰度初步均勻的閉合邊緣；確定每個(gè)目標(biāo)邊界對(duì)應(yīng)的盆腔積液可能性；篩選出盆腔積液候選邊界；確定每個(gè)盆腔積液候選...
  • 本發(fā)明提供了一種數(shù)字切片與病例信息的關(guān)聯(lián)系統(tǒng)、方法、電子設(shè)備及介質(zhì)，包括：數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取患者的數(shù)字切片和病理的病例信息；特征提取模塊，用于基于預(yù)設(shè)的AI模型和/或OCR文字識(shí)別技術(shù)提取數(shù)字切片的切片特征信息和病例信息的病例特征信息；...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多維度病理評(píng)估的子宮內(nèi)膜癌保育治療反應(yīng)預(yù)測(cè)方法，涉及智能診斷預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括采集并標(biāo)準(zhǔn)化管理患者信息數(shù)據(jù)，構(gòu)建動(dòng)態(tài)更新與質(zhì)量可控的多模態(tài)臨床病理數(shù)據(jù)庫(kù)。對(duì)圖像與免疫特征進(jìn)行多尺度處理，提取腫瘤結(jié)構(gòu)與免疫細(xì)胞分布，構(gòu)建結(jié)...
  • 本發(fā)明涉及顯示技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于動(dòng)態(tài)光柵干擾的防拍攝屏幕顯示控制方法及系統(tǒng)，包括：獲取顯示屏幕數(shù)據(jù)；識(shí)別敏感內(nèi)容區(qū)域，針對(duì)敏感內(nèi)容區(qū)域增強(qiáng)動(dòng)態(tài)光柵密度，并生成非周期性的動(dòng)態(tài)光柵干擾圖案；獲取顯示屏幕周?chē)沫h(huán)境光參數(shù)，并基于環(huán)境光參數(shù)判...
  • 本發(fā)明提出一種基于物聯(lián)網(wǎng)的人員不安全行為識(shí)別方法及系統(tǒng)，屬于安全生產(chǎn)技術(shù)領(lǐng)域。實(shí)時(shí)采集物聯(lián)網(wǎng)攝像頭的初始視頻數(shù)據(jù)，然后基于實(shí)時(shí)采集的初始視頻數(shù)據(jù)，利用改進(jìn)粒子濾波算法對(duì)人員特征進(jìn)行提取，對(duì)提取的人員特征進(jìn)行分析和判定進(jìn)而識(shí)別人員不安全行為，...
  • 本公開(kāi)涉及儀表識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。根據(jù)本公開(kāi)的實(shí)施例，提供了一種儀表識(shí)別的方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：基于包含有儀表表盤(pán)的圖像，確定儀表的特征信息，特征信息包括與以下至少一項(xiàng)有關(guān)的信息：與儀表刻度的輪廓相關(guān)聯(lián)的弧線、與儀表表盤(pán)中的儀表...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于圖像識(shí)別和距離計(jì)算的施工現(xiàn)場(chǎng)安全監(jiān)控方法及系統(tǒng)，使用單目相機(jī)采集施工現(xiàn)場(chǎng)圖像視頻流；利用BIM提取施工現(xiàn)場(chǎng)圖像信息，結(jié)合相機(jī)成像模型進(jìn)行相機(jī)標(biāo)定，得到相機(jī)標(biāo)定數(shù)據(jù)；將施工現(xiàn)場(chǎng)傳回的二維圖像轉(zhuǎn)化為三維空間關(guān)系，求解圖像中像...
  • 本發(fā)明涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于智能體協(xié)同的有害圖像檢測(cè)識(shí)別系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)包括：功能協(xié)同的第一至第五智能體模塊；第一智能體模塊用于分析圖像元語(yǔ)義信息，輸出結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并構(gòu)建圖像綜合語(yǔ)義知識(shí)圖譜；第二智能體模塊用于結(jié)合結(jié)構(gòu)化數(shù)...
  • 本發(fā)明提供了一種點(diǎn)云語(yǔ)義場(chǎng)景補(bǔ)全系統(tǒng)，包括體素化處理模塊、多尺度體素特征提取模塊和鳥(niǎo)瞰圖特征處理模塊；體素化處理模塊以單幀激光雷達(dá)點(diǎn)云為輸入，得到初始體素特征；多尺度體素特征提取模塊對(duì)初始體素特征進(jìn)行處理，得到多尺度體素特征；鳥(niǎo)瞰圖特征處理...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜管道結(jié)構(gòu)焊縫布局智能分析方法，包括如下步驟：S1、獲取三維模型構(gòu)建圖結(jié)構(gòu)；S2、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)焊縫得分；S3、構(gòu)建候選焊縫圖執(zhí)行獎(jiǎng)懲式斯坦納樹(shù)；S4、生成施工依賴圖并執(zhí)行最小反饋弧集；S5、構(gòu)建殘差沖突圖計(jì)算...
  • 本公開(kāi)涉及一種計(jì)算資源的三維展示方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域。其中的方法包括：實(shí)時(shí)獲取超融合產(chǎn)品中計(jì)算資源的信息，其中，計(jì)算資源包括物理資源和虛擬資源，計(jì)算資源的信息包括物理資源的信息、虛擬資源的信息以及物理資源和虛擬...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種索結(jié)構(gòu)的振動(dòng)測(cè)量方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域。該方法首先，通過(guò)從目標(biāo)圖像序列中提取索結(jié)構(gòu)的特征（如角點(diǎn)特征、紋理特征和邊緣特征），生成特征圖像。隨后，根據(jù)特征圖像中包括索結(jié)構(gòu)的區(qū)域，確定索結(jié)在真實(shí)物理...
  • 本發(fā)明提供一種軌道表面缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及軌道缺陷檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：對(duì)初始鐵軌表面圖像進(jìn)行有效性分析，得到鐵軌表面數(shù)據(jù)，包括軌道表面圖像以及所對(duì)應(yīng)的缺陷分類標(biāo)簽；提取圖像節(jié)點(diǎn)特征，構(gòu)建原圖鄰接矩陣和原圖權(quán)重矩陣，并劃分簇群且重構(gòu)...
  • 本發(fā)明提供一種基于多層激活響應(yīng)融合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的器官超聲圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng)，包括S1、獲取采集的器官超聲圖像；S2、將所述器官超聲圖像輸入預(yù)先訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到激活響應(yīng)圖，激活響應(yīng)圖表示圖像在不同層次的激活響應(yīng)特征的融合；S3...
  • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于人工智能的育苗水肥精準(zhǔn)管控方法及系統(tǒng)，其方法包括：確定幼苗各時(shí)期的生長(zhǎng)顯著性；根據(jù)不同維度之間趨勢(shì)變化時(shí)刻的差異，將各維度環(huán)境數(shù)據(jù)按照趨勢(shì)變化時(shí)刻兩兩對(duì)齊；根據(jù)目標(biāo)維度中各環(huán)境數(shù)據(jù)對(duì)目標(biāo)維度與其余...
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