本發(fā)明涉及罐頭生產(chǎn)技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種水果罐頭二氧化硫檢測裝置，包括裝置連接架，裝置連接架上一端設(shè)置有分光光度計，裝置連接架另一端設(shè)置有裝置放置架，裝置放置架上設(shè)置有研磨組件，研磨組件上設(shè)置有相連的切碎組件，研磨組件底面設(shè)置有反應(yīng)杯，...

本發(fā)明涉及顯示設(shè)備相關(guān)領(lǐng)域，公開了一種頭戴顯示設(shè)備的成像檢測方法及系統(tǒng)，適用于混合現(xiàn)實的頭戴顯示設(shè)備，在圖像傳感器及姿態(tài)傳感器等的配合作用下，實現(xiàn)了對于環(huán)境數(shù)據(jù)以及自身運動的實時虛擬同步，從而達(dá)到通過混合現(xiàn)實增強(qiáng)與顯示的視覺交互體驗的目...

本發(fā)明公開了基于三維立體技術(shù)的智能動畫建模方法及系統(tǒng)，具體涉及動畫建模技術(shù)領(lǐng)域；通過實時獲取表演者的動作數(shù)據(jù)，并對捕捉數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，結(jié)合骨骼建模技術(shù)完成動作數(shù)據(jù)與三維角色的映射和優(yōu)化；針對多演員互動場景，分析標(biāo)記點遮擋率和誤匹配率的異...

本技術(shù)屬于移液槍頭盒技術(shù)領(lǐng)域，公開了自滅菌多功能移液槍頭盒，包括底箱，所述底箱一體連接有凸邊，所述凸邊上放置有槍頭架，所述槍頭架設(shè)有若干槍頭孔，所述底箱上放置有箱體；所述箱體設(shè)有夾層和頂蓋，所述夾層設(shè)有滑槽口，所述滑槽口滑動安裝有多組滑...

本申請涉及視覺信息推送技術(shù)領(lǐng)域，其具體地公開了一種用于公共衛(wèi)生科普的視覺信息推送方法及系統(tǒng)，其通過分析用戶的在線行為數(shù)據(jù)，創(chuàng)建詳細(xì)的用戶畫像。然后，利用這個用戶畫像與公共衛(wèi)生科普數(shù)據(jù)庫中的各個科普內(nèi)容進(jìn)行語義搜索查詢，以此來匹配出符合用...

本發(fā)明涉及一種基于互補和對比特征的醫(yī)學(xué)圖像分割方法，屬于醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域。該方法以提升抗復(fù)雜背景干擾能力為切入點，提出了一個全新的全監(jiān)督醫(yī)學(xué)圖像分割框架。在編碼階段，采用互補特征提取模塊，提取全局信息和局部信息，并設(shè)計全局特征優(yōu)化模塊，...

本發(fā)明涉及人工智能領(lǐng)域，具體涉及一種基于LSTM的車輛軌跡預(yù)測系統(tǒng)及其方法，包括以下步驟：步驟S1：數(shù)據(jù)預(yù)處理，獲取原始車輛軌跡數(shù)據(jù)集，篩選出模型需要的特征文本數(shù)據(jù)，進(jìn)行分配軌跡類別、過濾邊緣情況、劃分訓(xùn)練集、驗證集和測試集，并為其生成...

本發(fā)明涉及一種基于局部增強(qiáng)的Transformer醫(yī)學(xué)圖像分割方法，屬于醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域。該方法旨在提升對小目標(biāo)的分割性能，提出了一個全新的全監(jiān)督醫(yī)學(xué)圖像分割框架。在編碼階段，使用Pyramid?Vision?Transformer提取...

本發(fā)明屬于圖像數(shù)據(jù)處理或產(chǎn)生領(lǐng)域，涉及基于改進(jìn)StarGAN和知識蒸餾的輕量級人臉圖像生成方法，該方法先構(gòu)建學(xué)生模型和教師模型，教師模型采用StarGAN?v2模型，對教師模型預(yù)訓(xùn)練，之后進(jìn)行知識蒸餾，知識蒸餾時，設(shè)置損失函數(shù)，將訓(xùn)練數(shù)...

本發(fā)明涉及生物技術(shù)技術(shù)領(lǐng)域，公開了用于增強(qiáng)大豆抗SMV能力的GmDRM2c/3a/3b基因編輯方法及其gRNA序列設(shè)計，所述gRNA序列能夠特異性靶向并敲除GmDRM2c、GmDRM3a和GmDRM3b基因，從而增強(qiáng)大豆對大豆花葉病毒的...

一種基于DQN的移動機(jī)器人復(fù)雜環(huán)境路徑規(guī)劃方法，涉及路徑規(guī)劃領(lǐng)域，包括以下步驟：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、設(shè)計深度Q網(wǎng)絡(luò)、設(shè)計獎勵函數(shù)和路徑規(guī)劃。本發(fā)明使用機(jī)器人的狀態(tài)信息對深度Q網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，使其學(xué)習(xí)到通過環(huán)境信息來選擇動作策略的能力，具...

一種基于Crowd?YOLO的密集行人檢測識別方法，屬于圖像識別與檢測技術(shù)領(lǐng)域，包括搜索獲取密集行人檢測的數(shù)據(jù)集；構(gòu)建專門用于密集行人檢測的Crowd?YOLO模型，使其能夠在密集人群中進(jìn)行識別；對構(gòu)建的Crowd?YOLO模型進(jìn)行訓(xùn)練...

本發(fā)明涉及一種基于時空圖卷積網(wǎng)絡(luò)的人體姿態(tài)視頻評估方法，屬于計算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：獲取人體姿態(tài)點云視頻，對其進(jìn)行預(yù)處理，構(gòu)建數(shù)據(jù)集；然后對STGCN模型進(jìn)行改進(jìn)，使其能夠生成高準(zhǔn)確率的人體姿態(tài)評估分?jǐn)?shù)；對改進(jìn)的STGCN模型...

本發(fā)明涉及計算機(jī)視覺圖像分割和模式識別技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于語義分割網(wǎng)絡(luò)的盲文圖像識別方法，包括對盲文圖像進(jìn)行采集，并進(jìn)行人工篩選預(yù)處理，得到盲文圖像數(shù)據(jù)集；使用圖像標(biāo)注軟件對盲文圖像數(shù)據(jù)集中的盲文圖像進(jìn)行分割分類標(biāo)注，得到標(biāo)注后的...

一種基于雙通道交叉注意力網(wǎng)絡(luò)的電力負(fù)荷預(yù)測方法，屬于深度學(xué)習(xí)中時序預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域。本方法包括以下步驟：獲取電力負(fù)荷數(shù)據(jù)集，并對其進(jìn)行預(yù)處理，應(yīng)用VMD將電力負(fù)荷數(shù)據(jù)分解為多個局部的成分，并通過APSO算法迭代優(yōu)化VMD參數(shù)，篩選復(fù)雜度最低...

本發(fā)明公開了電磁足船體清潔機(jī)器人，包括機(jī)器人本體、電磁足組件以及圖像識別清潔組件；所述機(jī)器人本體為多邊形結(jié)構(gòu)，其側(cè)壁轉(zhuǎn)動連接設(shè)有機(jī)械臂，所述機(jī)械臂與電磁足組件轉(zhuǎn)動連接，所述電磁足組件為弧形結(jié)構(gòu)，所述電磁足組件的吸附面上含有電磁鐵，所述電...

本發(fā)明公開了一種用于路面缺陷檢測的模型及方法，屬于目標(biāo)檢測技術(shù)領(lǐng)域，模型主要由三個部分組成，即主干網(wǎng)絡(luò)、檢測頸、檢測頭，主干網(wǎng)絡(luò)為改進(jìn)后的CSPDarkNet53，其包含四個階段，主要功能是特征提取；檢測頸為改進(jìn)后的路徑聚合特征金字塔網(wǎng)...

本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)YOLOv8n的腦腫瘤MRI圖像檢測方法，屬于計算機(jī)科學(xué)技術(shù)與醫(yī)學(xué)影像的交叉領(lǐng)域，該方法包括獲取待檢測腦腫瘤MRI圖像，將待檢測腦腫瘤MRI圖像輸入到腦腫瘤MRI圖像檢測網(wǎng)絡(luò)模型中，以得到腦腫瘤檢測結(jié)果；腦腫瘤M...

本發(fā)明提供了一種用于下肢鍛煉裝置的數(shù)據(jù)監(jiān)管系統(tǒng)，包括服務(wù)器和與所述服務(wù)器通信連接的若干個鍛煉終端；所述鍛煉終端用于記錄訓(xùn)練人員的信息、訓(xùn)練的過程信息，并將上述信息傳輸?shù)椒?wù)器，所述服務(wù)器具有通信模塊、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)處理模塊和數(shù)據(jù)比對模塊，...

本發(fā)明涉及一種天然花色苷指示膜及其改性制備方法，包括山葡萄皮渣花色苷的制備、配制大豆分離蛋白溶液、配制殼聚糖溶液、配制膜溶液、膜溶液改性處理、花色苷指示膜的制備等步驟。該指示膜充分利用了山葡萄皮渣中花色苷的顯色特性及其抗氧化能力，同時結(jié)...