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  • 本申請(qǐng)涉及一種醫(yī)學(xué)圖像處理系統(tǒng)及方法，所述醫(yī)學(xué)圖像處理系統(tǒng)被配置為：獲取被掃描對(duì)象的第一模態(tài)圖像及第二模態(tài)圖像；對(duì)第二模態(tài)圖像進(jìn)行分解，獲得對(duì)應(yīng)的高頻圖像及低頻圖像；對(duì)低頻圖像進(jìn)行局部壓縮，得到壓縮后的低頻圖像；對(duì)壓縮后的低頻圖像及高頻圖像...
  • 本發(fā)明涉及雷達(dá)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種合成孔徑雷達(dá)圖像處理方法及系統(tǒng)，其方法包括：獲取合成孔徑雷達(dá)圖像，進(jìn)行灰度化處理，得到雷達(dá)灰度圖像確定灰度值；對(duì)每一灰度值對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，得到像素點(diǎn)數(shù)量集合，并進(jìn)行降序排序，確定預(yù)設(shè)排位的...
  • 本發(fā)明公開(kāi)一種半監(jiān)督激光顯微成像增強(qiáng)方法，包括以下步驟：構(gòu)建激光顯微圖像數(shù)據(jù)集，并對(duì)圖像進(jìn)行歸一化處理；構(gòu)建兩階段深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包括第一階段的無(wú)監(jiān)督退化表示學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)和第二階段的有監(jiān)督超分辨率圖像重建網(wǎng)絡(luò)；訓(xùn)練兩階段深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)；進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)...
  • 本發(fā)明為一種不動(dòng)資產(chǎn)租賃管理方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括以下步驟：S01、租賃方、資產(chǎn)持有方及第三方律師的終端設(shè)備建立網(wǎng)絡(luò)連接；S02、接收終端設(shè)備發(fā)送的合同簽訂信息、續(xù)約信息或租賃細(xì)節(jié)修改信息，并對(duì)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種跨層跨巷道穿梭車(chē)倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)配置優(yōu)化方法，包括以下步驟：確定跨層跨巷道穿梭車(chē)倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)出入庫(kù)作業(yè)流程；根據(jù)作業(yè)流程建立混合整數(shù)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，明確模型假設(shè)；確定混合整數(shù)優(yōu)化模型的目標(biāo)以及約束條件；設(shè)計(jì)融合克隆選擇算法的改進(jìn)非支配排序...
  • 本發(fā)明提供一種基于數(shù)據(jù)模型的水務(wù)數(shù)據(jù)分析管理系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)包含六大核心模塊：數(shù)據(jù)模型按特性和場(chǎng)景分層組織水務(wù)數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)治理模塊執(zhí)行質(zhì)量檢測(cè)評(píng)估并生成接入質(zhì)量報(bào)告；數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化模塊依據(jù)預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)所有水務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范處理；數(shù)據(jù)分析模塊對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化...
  • 本發(fā)明公開(kāi)一種考慮不確定性的水資源適宜承載力評(píng)估方法及系統(tǒng)，屬于水資源管理的技術(shù)領(lǐng)域。構(gòu)建雙層區(qū)間多目標(biāo)規(guī)劃模型，所述雙層區(qū)間多目標(biāo)規(guī)劃模型的目標(biāo)函數(shù)包括上層目標(biāo)函數(shù)和下層目標(biāo)函數(shù)；為上層目標(biāo)函數(shù)和下層目標(biāo)函數(shù)分別構(gòu)建評(píng)價(jià)函數(shù)；將所述雙層區(qū)...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的樹(shù)脂生產(chǎn)安全風(fēng)險(xiǎn)智能評(píng)估方法及系統(tǒng)，包括：采集當(dāng)前時(shí)間段內(nèi)樹(shù)脂生產(chǎn)過(guò)程中多個(gè)維度的環(huán)境特征序列、硫化氫氣體質(zhì)量序列；利用改進(jìn)的加權(quán)移動(dòng)平均法預(yù)測(cè)下一時(shí)刻的硫化氫氣體質(zhì)量，響應(yīng)于硫化氫氣體...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種變化埋深情景下降雨入滲補(bǔ)給潛水量的計(jì)算方法，包括：分析降雨量和雨前地下水埋深對(duì)潛水補(bǔ)給總量的綜合影響，構(gòu)建相應(yīng)的分段情景；構(gòu)建變化埋深情景下降雨入滲潛水補(bǔ)給總量模型；構(gòu)建降雨入滲潛水補(bǔ)給總量的分配模型；分配模型參數(shù)率定；總量...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了基于光伏發(fā)電的電能管理方法、系統(tǒng)及云平臺(tái)，涉及電能管理技術(shù)領(lǐng)域，包括對(duì)負(fù)載的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行能源消耗分析，確定負(fù)載不同時(shí)間區(qū)間內(nèi)的電能消耗數(shù)據(jù)，首先對(duì)負(fù)載的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行能源消耗分析，確定負(fù)載不同時(shí)間區(qū)間內(nèi)的電能消耗數(shù)據(jù)，然后...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的鋰電池行業(yè)MES系統(tǒng)排產(chǎn)方法，包括如下步驟：S1、采集鋰電池生產(chǎn)數(shù)據(jù)并預(yù)處理；S2、構(gòu)建雙塔Siamese網(wǎng)絡(luò)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化序列進(jìn)行編碼，生成相似度矩陣；S3、利用Transformer?XL建模長(zhǎng)期依賴，提取跨周期...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了虛擬電廠云邊端運(yùn)行控制方法及系統(tǒng)，屬于云邊端運(yùn)行控制方法領(lǐng)域，其中，方法包括以下步驟：步驟1：數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理；步驟2：邊緣計(jì)算與快速響應(yīng)，在邊緣節(jié)點(diǎn)聚合各個(gè)區(qū)域充電樁運(yùn)行數(shù)據(jù)，并執(zhí)行本地優(yōu)化和快速響應(yīng)；步驟3：云端全局優(yōu)化與調(diào)...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種智慧廁所管理方法、系統(tǒng)及設(shè)備，涉及智慧廁所管理技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N智慧廁所管理方法，包括：根據(jù)目標(biāo)用戶的預(yù)約請(qǐng)求，獲取目標(biāo)用戶預(yù)期使用時(shí)間段處于未預(yù)定狀態(tài)的至少一個(gè)智慧廁所；根據(jù)所述預(yù)期使用時(shí)間段，獲取預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的所述...
  • 本發(fā)明提供了一種基于分組特征聚合的可追溯聯(lián)邦增量學(xué)習(xí)方法，涉及聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：S1、進(jìn)行端節(jié)點(diǎn)可追溯任務(wù)學(xué)習(xí)；基于初始共享模型進(jìn)行本地剪枝和微調(diào)，并根據(jù)標(biāo)簽分布相似度判斷任務(wù)是否重復(fù)；S2、構(gòu)建云端?端側(cè)協(xié)同分組模型；將服務(wù)...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種水泵的選型方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及水泵技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取若干個(gè)待選水泵及各待選水泵的工作特性曲線；從各待選水泵的工作特性曲線中，確定與預(yù)設(shè)水泵需求流量對(duì)應(yīng)各待選水泵的流量工作點(diǎn)；獲取各待選水泵的流量工作點(diǎn)...
  • 本發(fā)明屬于鈉離子混合超級(jí)電容溫度檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種鈉離子混合超級(jí)電容器溫度實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)方法，本發(fā)明構(gòu)建了物理引導(dǎo)機(jī)器學(xué)習(xí)的雙級(jí)高斯過(guò)程融合框架：第一級(jí)高斯過(guò)程模型通過(guò)物理約束建立電容運(yùn)行參數(shù)與電容發(fā)熱功率的定量映射關(guān)系；第二級(jí)動(dòng)態(tài)高斯過(guò)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種緩解城市熱島效應(yīng)的城市布局優(yōu)化模擬方法、系統(tǒng)及設(shè)備，該城市布局優(yōu)化模擬方法包括：S100：對(duì)目標(biāo)城市區(qū)域進(jìn)行柵格劃分，將城市地表溫度數(shù)據(jù)和城市數(shù)據(jù)添加至相應(yīng)的柵格點(diǎn)，得到網(wǎng)格化城市模型；S200：提取網(wǎng)格化城市模型中各柵格點(diǎn)...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種三維蠕變模型的構(gòu)建方法、數(shù)值分析方法及裝置，涉及本構(gòu)模型研究領(lǐng)域，該方法包括：根據(jù)物體蠕變?cè)囼?yàn)的試驗(yàn)數(shù)據(jù)，構(gòu)建彈性體的一維蠕變模型、分?jǐn)?shù)階黏壺的一維蠕變模型和帶應(yīng)變觸發(fā)的記憶依賴型導(dǎo)數(shù)黏壺的一維蠕變模型；物體為巖土體、混凝土...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種橋梁大臨結(jié)構(gòu)參數(shù)化建模系統(tǒng)及其方法，屬于橋梁工程技術(shù)領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取預(yù)設(shè)橋梁大臨結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)參數(shù)，設(shè)計(jì)參數(shù)包括結(jié)構(gòu)尺寸參數(shù)、材料屬性參數(shù)、荷載參數(shù)和施工工藝參數(shù)，并基于設(shè)計(jì)參數(shù)構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)；數(shù)據(jù)融合建模模塊，數(shù)據(jù)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種超大桁架結(jié)構(gòu)拼裝預(yù)調(diào)值的智能分析方法，屬于建筑結(jié)構(gòu)的智能計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟，建立設(shè)計(jì)階段基本模型，并提取設(shè)計(jì)階段基本模型的關(guān)鍵數(shù)據(jù)；對(duì)設(shè)計(jì)階段基本模型的關(guān)鍵數(shù)據(jù)中的節(jié)點(diǎn)信息和單元信息進(jìn)行分類標(biāo)定；設(shè)定施工階段中起吊階...
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