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  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N血清腫瘤標(biāo)記物檢測(cè)陣列優(yōu)化方法以及系統(tǒng)，方法應(yīng)用于陣列裝置的控制模塊，方法通過(guò)在多針檢測(cè)平臺(tái)對(duì)預(yù)設(shè)樣本進(jìn)行血清腫瘤標(biāo)記物檢測(cè)時(shí)，獲取多針檢測(cè)平臺(tái)發(fā)送的初步表達(dá)信息；獲取預(yù)設(shè)樣本對(duì)應(yīng)的患者病史信息、影像學(xué)信息和病理學(xué)信息；將初...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種半導(dǎo)體測(cè)試數(shù)據(jù)的異常處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。所述方法包括：獲取待處理的半導(dǎo)體測(cè)試數(shù)據(jù)；根據(jù)半導(dǎo)體測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的測(cè)試階段，從多個(gè)異常檢測(cè)算法中選擇適配的目標(biāo)檢測(cè)算法，并對(duì)半導(dǎo)體測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)得到異常檢測(cè)結(jié)果，其中，不同測(cè)...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了語(yǔ)音識(shí)別模型的訓(xùn)練方法、語(yǔ)音識(shí)別方法及相關(guān)設(shè)備，語(yǔ)音識(shí)別模型的訓(xùn)練方法包括：獲取語(yǔ)音樣本和對(duì)語(yǔ)音樣本進(jìn)行標(biāo)注的第一語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果；第一語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果包括語(yǔ)音樣本中每幀音頻數(shù)據(jù)的分類標(biāo)簽，每個(gè)分類標(biāo)簽表示對(duì)應(yīng)的一幀音頻數(shù)據(jù)中參與...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種顯示驅(qū)動(dòng)裝置、顯示驅(qū)動(dòng)方法、芯片及電子設(shè)備，屬于顯示技術(shù)領(lǐng)域。該顯示驅(qū)動(dòng)裝置包括處理單元和存儲(chǔ)單元；處理單元，被配置為對(duì)顯示面板已顯示的目標(biāo)圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理圖像，預(yù)處理用于減少目標(biāo)圖像中的高頻信息；基于預(yù)處理圖像的...
  • 本申請(qǐng)涉及旅游管理教學(xué)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種旅游管理教學(xué)實(shí)踐輔助裝置，包括頭顯設(shè)備、顯示屏、揚(yáng)聲器和主機(jī)，主機(jī)中存儲(chǔ)有多維度評(píng)分模塊和自適應(yīng)反饋模塊；多維度評(píng)分模塊通過(guò)發(fā)音準(zhǔn)確性、語(yǔ)速、語(yǔ)法使用、詞匯豐富度、語(yǔ)調(diào)與情感表達(dá)等多個(gè)維度對(duì)實(shí)訓(xùn)者的表現(xiàn)...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)字孿生技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于數(shù)字孿生實(shí)現(xiàn)PLC虛實(shí)融合方法，通過(guò)應(yīng)用數(shù)字孿生體的參數(shù)屬性、互動(dòng)屬性和運(yùn)動(dòng)屬性抽象出PLC物理屬性模型，利用PLC物理屬性模型接收PLC設(shè)備的控制信號(hào)，并將數(shù)字孿生傳感器監(jiān)測(cè)模塊上監(jiān)測(cè)到的傳感器監(jiān)...
  • 本發(fā)明涉及一種中醫(yī)脈診教學(xué)、考評(píng)設(shè)備及系統(tǒng)。一種中醫(yī)脈診教學(xué)及考評(píng)設(shè)備，由上位機(jī)、脈象復(fù)放裝置以及脈象采集手、可滑動(dòng)手枕及控制模塊組成，所述脈象復(fù)放裝置由下位機(jī)主控模塊、脈搏波動(dòng)生成裝置、模擬手及寸關(guān)尺壓力檢測(cè)模塊、液路管道壓力檢測(cè)及反饋控...
  • 本申請(qǐng)涉及一種碰撞預(yù)警方法、裝置、電子設(shè)備、可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品。基于車(chē)輛攝像頭采集的圖像信息進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)及跟蹤，獲取目標(biāo)檢測(cè)及跟蹤信息，基于車(chē)輛采集的環(huán)境中的通信設(shè)備信息，獲取通信設(shè)備與車(chē)輛的第二距離，根據(jù)第一距離和第二距離對(duì)目標(biāo)對(duì)象和...
  • 本發(fā)明提供了一種基于鴻蒙系統(tǒng)的ETC設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)及方法，其系統(tǒng)架構(gòu)為多層系統(tǒng)，包括感知層、傳輸層、云計(jì)算層、應(yīng)用層。其中，感知層連接多個(gè)ETC設(shè)備的傳感器。傳輸層構(gòu)建有分布式設(shè)備網(wǎng)絡(luò)，并連接感知層和云計(jì)算層。云計(jì)算層設(shè)有云端服務(wù)器，...
  • 一種基于智能手機(jī)攝像頭與圖卷積的手部震顫?rùn)z測(cè)方法，屬于識(shí)別檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)智能手機(jī)內(nèi)置攝像頭拍攝PD患者手部震顫的實(shí)時(shí)影像數(shù)據(jù)，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列預(yù)處理并構(gòu)建數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)震顫類型及嚴(yán)重程度劃分，并比對(duì)分析模型效果。本發(fā)明...
  • 一種基于DenseNet雙模塊網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的輕量級(jí)人臉識(shí)別方法，使用了輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)DenseNet作為主干網(wǎng)絡(luò)，姿態(tài)角度反饋信息作為輔助網(wǎng)絡(luò)，并引入角度懲罰機(jī)制；輔助網(wǎng)絡(luò)和角度懲罰機(jī)制通過(guò)在訓(xùn)練過(guò)程中將角度損失與關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)損失相結(jié)合，幫助主網(wǎng)絡(luò)更...
  • 本發(fā)明涉及文檔處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于WebGL的PDF圖紙電子測(cè)量方法，首先基于PDF規(guī)范解析PDF圖紙，利用WebGL技術(shù)將獲取到的圖形矢量數(shù)據(jù)渲染到網(wǎng)頁(yè)；加載電子測(cè)量模塊，實(shí)時(shí)追蹤用戶鼠標(biāo)操作軌跡；識(shí)別鼠標(biāo)關(guān)鍵操作，頁(yè)面給出樣式...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種乘員損傷檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備、車(chē)輛、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及車(chē)輛技術(shù)領(lǐng)域，其中，方法包括：在檢測(cè)到車(chē)輛發(fā)生碰撞的情況下，獲取第一圖像，第一圖像是通過(guò)設(shè)置在車(chē)輛內(nèi)部的攝像頭采集的；對(duì)第一圖像進(jìn)行分析，確定乘員的第一接觸部位與車(chē)輛的...
  • 本發(fā)明提供了一種多模態(tài)全類別鐵路障礙物入侵檢測(cè)方法。該方法包括：獲取軌道交通周界各路段的視頻圖像，對(duì)于視頻圖像進(jìn)行解碼分析，將視頻圖像拆解為連續(xù)視頻幀，將視頻幀輸送到特征提取模塊中；特征提取模塊采用Rail?IDET算法對(duì)視頻幀進(jìn)行特征提取...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了基于視頻深度學(xué)習(xí)的內(nèi)鏡管道內(nèi)壁裂隙自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)，涉及管道檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明包括圖像獲取模塊、圖像預(yù)處理模塊、管道內(nèi)壁模型建立模塊、深度學(xué)習(xí)識(shí)別模塊及結(jié)果輸出模塊；圖像獲取模塊，用于利用自主移動(dòng)內(nèi)鏡裝置采集管道內(nèi)圖像，其多輪驅(qū)動(dòng)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于跨域檢測(cè)的無(wú)人機(jī)航拍圖像中光伏組件識(shí)別方法及系統(tǒng)，將光伏組件的無(wú)人機(jī)航拍圖像和衛(wèi)星遙感影像作為目標(biāo)域和源域，從目標(biāo)域和源域數(shù)據(jù)集分別選取圖像提取共性特征與非共性特征，通過(guò)距離度量使共性特征接近且非共性特征遠(yuǎn)離，將分類器作...
  • 本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種基于高光譜圖像的設(shè)備狀態(tài)檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中該方法包括：使用電力設(shè)備的高光譜圖像數(shù)據(jù)，基于不同深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練確定出每一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主成分組合；根據(jù)所述主成分組合的圖像的重建效果，確定降維后的目標(biāo)主...
  • 一種基于深度學(xué)習(xí)的巖石微裂紋識(shí)別檢測(cè)方法，屬于地質(zhì)資源與地質(zhì)工程中巖石微裂紋檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)集成多尺度特征預(yù)提取模塊（MFP）、編碼器空間級(jí)聯(lián)編碼路徑（ESCE）和解碼器輸入SE模塊，大幅提升了巖石微裂紋的檢測(cè)精度，減少了誤檢和漏檢...
  • 本發(fā)明涉及水下機(jī)器人聲吶數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于卷積自編碼器的水下機(jī)器人聲吶數(shù)據(jù)處理方法及裝置，包括以下步驟：S1、搭建數(shù)據(jù)庫(kù)：S2、標(biāo)準(zhǔn)化處理：S3、構(gòu)建卷積自編碼器模塊：S4、訓(xùn)練預(yù)處理網(wǎng)絡(luò)：S5、提取特征并降噪；S6、輸出數(shù)據(jù)...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種多模態(tài)大模型的訓(xùn)練方法、圖文翻譯方法以及裝置，確定包括訓(xùn)練文本、翻譯文本、訓(xùn)練圖像以及問(wèn)詢信息的訓(xùn)練樣本，基于訓(xùn)練樣本對(duì)待訓(xùn)練的多模態(tài)大模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得已訓(xùn)練的多模態(tài)大模型，多模態(tài)大模型報(bào)包括圖像編碼器、適配器以及大語(yǔ)言模...
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