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  • 本發(fā)明涉及智能藥盒技術(shù)領(lǐng)域，是一種基于物聯(lián)網(wǎng)的智能藥盒及其控制方法，具體方法包括：構(gòu)建對比服藥數(shù)據(jù)集；在對比服藥數(shù)據(jù)集中實時搜索與個人服藥數(shù)據(jù)相匹配的相似服藥數(shù)據(jù)，計算獲取第一服藥風險值以及第二服藥風險值，并融合計算綜合服藥風險值；根據(jù)綜合...
  • 本發(fā)明公開了一種基于機器學習的高危胸痛患者分診識別系統(tǒng)，屬于醫(yī)療分診技術(shù)領(lǐng)域，具體包括：關(guān)鍵詞庫存儲胸痛相關(guān)關(guān)鍵詞及分診指數(shù)，并編碼為文本特征向量；文本識別模塊收集病歷，遍歷文字信息標記主觀關(guān)鍵詞，計算初始分診等級；圖像獲取模塊采集患者病情...
  • 本發(fā)明公開了基于頻域掩膜的運動預測方法及人體運動風險反饋裝置，涉及信號處理技術(shù)領(lǐng)域，通過前置頻域掩膜得到多個頻域通道數(shù)據(jù)，復原后結(jié)合多層感知機進行特征提取，結(jié)合后置掩膜過濾復原，最后融合殘差進行有效預測，從而提高預測精度與模型魯棒性，同時適...
  • 本申請涉及計算機數(shù)值模擬技術(shù)領(lǐng)域，公開一種多相流耦合的仿真模擬方法、裝置、計算機設備及存儲介質(zhì)，應用于液相法CO2加氫制甲醇工藝，該方法包括：基于反應初始階段的氣態(tài)相狀態(tài)參數(shù)、液態(tài)相狀態(tài)參數(shù)以及顆粒相狀態(tài)參數(shù)構(gòu)建氣?液...
  • 本申請涉及數(shù)值模擬技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種數(shù)值模擬方法、裝置及設備，該方法包括：建立數(shù)值模擬模型，包括流場模擬模型和反應模擬模型；基于反應動態(tài)初始條件，對流場模擬模型對應的第一物理場方程組和反應模擬模型對應的第二物理場方程組進行全耦合求解，得到...
  • 本申請公開一種引物集確定方法及裝置，可應用于生物醫(yī)藥技術(shù)領(lǐng)域，包括：通過計算每對引物的二聚體得分并構(gòu)建二聚體得分矩陣，篩選出得分低于閾值的引物對，直接排除了那些容易形成二聚體的引物組合。利用吉布斯自由能矩陣進一步篩選，吉布斯自由能的絕對值越...
  • 本發(fā)明涉及液晶顯示驅(qū)動控制技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種高刷新率液晶顯示屏驅(qū)動方法及系統(tǒng)，該方法包括：運動量檢測模塊通過幀間對比計算動態(tài)區(qū)域運動強度；電壓激勵調(diào)節(jié)模塊根據(jù)動態(tài)/靜態(tài)區(qū)域差異化施加電壓，動態(tài)區(qū)域采用非對稱電壓提升響應速度；灰階調(diào)整模塊基...
  • 本發(fā)明提供了一種用于提高顯示設備色域范圍的Mini LED背光模組系統(tǒng)，首先，整合高精度電子控制與智能反饋機制，采用分布式驅(qū)動架構(gòu)，實現(xiàn)精細化的光源調(diào)節(jié)；其次，通過動態(tài)分析圖像內(nèi)容，實時調(diào)整光源配比，提高色彩表現(xiàn)范圍；然后，通過閉環(huán)反饋系統(tǒng)...
  • 本發(fā)明公開了一種企業(yè)交互性數(shù)字聯(lián)動展示艙，涉及展示艙技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明包括固定安裝在推車上的主屏，所述主屏兩側(cè)均鉸接有副屏，還包括：折疊組件，折疊組件用于對兩個副屏在主屏兩側(cè)的安裝角度進行反向的同步調(diào)節(jié)。優(yōu)點在于：本發(fā)明可在閑置時對多塊顯示屏...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于邊緣計算的低功耗交通監(jiān)控方法、系統(tǒng)及設備，屬于交通控制系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。該方法獲取來自多源交通監(jiān)測傳感器的道路通行數(shù)據(jù)；基于道路通行數(shù)據(jù)及預設設備通信距離，確定相應預設范圍及其對應的一個或多個邊緣計算設備組。根據(jù)各邊緣計算設...
  • 本發(fā)明涉及傳感器測量技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于聲光電融合的智能水域虛擬電子圍欄。它具體包括：水域傳感器融合網(wǎng)絡，水域界面波動特征提取單元、入侵概率預測單元以及自適應警報響應單元；水域傳感器融合網(wǎng)絡用于捕捉目標水域中的聲波信號、光信號和電磁信...
  • 本發(fā)明公開了一種基于面部表情與上下文情境的學業(yè)情緒識別方法及裝置。該方法通過利用視覺語言預訓練模型CLIP，結(jié)合視頻序列中的學生面部表情與學習情境的上下文信息，實現(xiàn)精準的情緒建模。具體而言，本發(fā)明首先對人臉表情和學習情景中的上下文信息進行協(xié)...
  • 本發(fā)明公開了一種切片圖像分類方法、系統(tǒng)、終端及存儲介質(zhì)，所述方法包括：對待處理切片圖像進行預處理，得到目標切片圖像；構(gòu)建切片圖像分類模型，對切片圖像分類模型進行訓練得到目標模型，將目標切片圖像輸入到目標模型的實例特征提取模塊進行特征提取，得...
  • 本發(fā)明屬于計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種面向光學遙感圖像的船舶檢測方法。方法包括：S1：獲得各船舶目標的新標簽；S2：構(gòu)建船舶檢測網(wǎng)絡，基于船舶檢測網(wǎng)絡獲取的多尺度特征圖的所有像素點和新標簽獲取所有的候選正樣本；S3：設置分類閾值和回歸閾...
  • 本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)大模型的圖像質(zhì)量分類處理方法及系統(tǒng)，涉及電力巡檢圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括確定巡檢圖像的模態(tài)數(shù)據(jù)匹配策略；基于模態(tài)數(shù)據(jù)匹配策略得到多種關(guān)聯(lián)模態(tài)數(shù)據(jù)；將每種關(guān)聯(lián)模態(tài)數(shù)據(jù)與巡檢圖像進行匹配性判斷，得到初篩模態(tài)數(shù)據(jù)；確定巡檢...
  • 本發(fā)明涉及一種語義分割模型訓練方法及裝置，屬于數(shù)字圖像技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括獲取街道上的圖像數(shù)據(jù)，設置初始語義分割模型；根據(jù)圖像數(shù)據(jù)對初始語義分割模型進行訓練，得到目標語義分割模型和輸出結(jié)果；根據(jù)初始掩膜、偽標簽和關(guān)鍵邊緣區(qū)域集合進行權(quán)重計算...
  • 本發(fā)明提出一種輪廓注入內(nèi)容的青光眼視杯視盤分割方法，該方法包括：將眼底視網(wǎng)膜彩色圖像輸入至編碼模塊中進行編碼；利用輪廓解碼器對多層級特征逐階段進行視杯和視盤的輪廓解碼；利用內(nèi)容解碼器對多層級特征進行視杯和視盤的內(nèi)容分割解碼；利用輪廓注入模塊...
  • 本發(fā)明提出一種基于視覺語言對應的AI生成全景圖像質(zhì)量評價方法與系統(tǒng)，該方法包括：獲取AI生成全景圖像，對AI生成全景圖像進行采樣；基于圖像塊集合，利用視覺編碼器對圖像塊進行特征表示；利用語言編碼器對AI生成全景圖像附有的文本描述進行特征表示...
  • 本發(fā)明公開了一種加速光刻熱點檢測的方法及裝置，包括：獲取產(chǎn)品版圖數(shù)據(jù)；對產(chǎn)品版圖數(shù)據(jù)進行光刻工藝熱點檢查，定位熱點，設定熱點圖形區(qū)域半徑；將熱點區(qū)域圖形轉(zhuǎn)換為特征向量并映射為圖的節(jié)點，使用貪心算法實現(xiàn)基于圖的動態(tài)熱點庫形成和更新；產(chǎn)品版圖數(shù)...
  • 本發(fā)明公開了一種基于多源影像配準的無人機影像幾何糾正系統(tǒng)和方法，屬于無人機影像處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括步驟：1：將基準影像和待糾正影像轉(zhuǎn)換至同一地理坐標系；2：將同一地理坐標系下的待糾正影像重采樣至與基準影像分辨率一致；3：在重疊區(qū)域?qū)?..
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