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  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于幻覺(jué)正例糾纏的聯(lián)邦自監(jiān)督學(xué)習(xí)后門(mén)攻擊方法與系統(tǒng)，包括：將攻擊者的目標(biāo)設(shè)置為在預(yù)訓(xùn)練期間將后門(mén)嵌入到圖像編碼器中，確保在圖像編碼器上訓(xùn)練的下游分類(lèi)器預(yù)測(cè)具有觸發(fā)器的圖像作為目標(biāo)類(lèi)；充分利用有限的中毒數(shù)據(jù)，通過(guò)幻覺(jué)增強(qiáng)模塊，...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了基于改進(jìn)ICP和kd樹(shù)的維修性部件精確配準(zhǔn)方法、系統(tǒng)和設(shè)備，屬于產(chǎn)品維修性試驗(yàn)技術(shù)領(lǐng)域，該方法首先充分利用三維CAD模型中STL三角網(wǎng)格的法向量信息，通過(guò)計(jì)算場(chǎng)景點(diǎn)云與對(duì)應(yīng)三角網(wǎng)格之間的最近點(diǎn)，將這些最近點(diǎn)作為配準(zhǔn)的目標(biāo)對(duì)應(yīng)點(diǎn)，...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種考慮不確定性因素的建筑物電力負(fù)荷可調(diào)節(jié)潛力評(píng)估方法，涉及數(shù)據(jù)智能評(píng)估領(lǐng)域。該方法的步驟包括：對(duì)建筑能源系統(tǒng)進(jìn)行仿真建模得到仿真模型，根據(jù)仿真模型確定最小化建筑總能耗，確定在最小化建筑總能耗下的建筑物負(fù)荷基線(xiàn)；確定與負(fù)電價(jià)對(duì)應(yīng)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于電壓靈敏度的RFID啞鈴型磁芯線(xiàn)圈天線(xiàn)設(shè)計(jì)方法，屬于RFID天線(xiàn)領(lǐng)域，包括如下步驟：S1、建立RFID啞鈴型磁芯線(xiàn)圈天線(xiàn)鐵氧體磁芯等效模型；S2、根據(jù)步驟S1建立的RFID天線(xiàn)鐵氧體磁芯等效模型構(gòu)建電壓靈敏度模型；S3、...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種用于燈光仿真的數(shù)據(jù)處理方法和裝置。該方法包括：獲取待處理數(shù)據(jù)，待處理數(shù)據(jù)為用于表示大場(chǎng)景燈光仿真的相關(guān)數(shù)據(jù)；對(duì)待處理數(shù)據(jù)進(jìn)行基于優(yōu)化光照模型的燈光渲染處理，得到光照渲染數(shù)據(jù)，光照渲染數(shù)據(jù)為用于表示大場(chǎng)景中光照燈光的渲染數(shù)據(jù)；...
  • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)一種在線(xiàn)表格的交互式實(shí)時(shí)排序方法和系統(tǒng)。該方法包括：在線(xiàn)表格設(shè)計(jì)；在線(xiàn)表格渲染；在線(xiàn)表格交互，通過(guò)對(duì)選中單元格的自動(dòng)分析實(shí)現(xiàn)排序策略的智能選擇。本發(fā)明通過(guò)標(biāo)記和識(shí)別在線(xiàn)表格的行和列，智能匹配數(shù)據(jù)排序規(guī)則，形成...
  • 本發(fā)明提供一種基于二階段博弈的社交意識(shí)用戶(hù)在線(xiàn)激勵(lì)方法及設(shè)備，對(duì)已上傳的感知數(shù)據(jù)對(duì)多個(gè)任務(wù)組確定相應(yīng)的數(shù)據(jù)質(zhì)心分布；確定任務(wù)組中移動(dòng)用戶(hù)的社交網(wǎng)絡(luò)鄰接矩陣后，將支付問(wèn)題建模為雙方的兩階段博弈，確定移動(dòng)用戶(hù)的效用函數(shù)和服務(wù)提供商的效用函數(shù)；分...
  • 本發(fā)明涉及電力交易技術(shù)領(lǐng)域，具體提出一種基于多目標(biāo)規(guī)劃模型的電力交易方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。包括以下步驟：步驟S1：構(gòu)建區(qū)域電網(wǎng)范圍內(nèi)省級(jí)電網(wǎng)的輸電成本函數(shù)；步驟S2：構(gòu)建區(qū)域電網(wǎng)輸電價(jià)格機(jī)制促進(jìn)電力交易的雙層多目標(biāo)規(guī)劃模型，所述模型包括上...
  • 本發(fā)明涉及一種圖像降噪模型訓(xùn)練方法、圖像降噪方法和系統(tǒng)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取數(shù)據(jù)訓(xùn)練集，包括噪聲圖像、無(wú)噪聲圖像和噪聲破壞程度，用其訓(xùn)練圖像降噪模型；圖像降噪模型包括：編碼器和解碼器，解碼器包括解碼模塊，每個(gè)解碼模塊包括：卷積層...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種匣缽缺陷檢測(cè)方法，它包括如下步驟：步驟S1、采集匣缽圖像，對(duì)匣缽圖像進(jìn)行裂紋缺陷檢測(cè)，并得出裂紋識(shí)別結(jié)果；步驟S2、對(duì)識(shí)別出的匣缽裂紋進(jìn)行長(zhǎng)度和寬度測(cè)定，判斷裂紋的長(zhǎng)度和寬度測(cè)定值是否超出報(bào)警值，超出報(bào)警值則進(jìn)行預(yù)警。本發(fā)明...
  • 本發(fā)明涉及一種基于改進(jìn)U?Net的宮頸TCT圖像的細(xì)胞分割方法，屬于圖像處理技術(shù)與醫(yī)學(xué)技術(shù)領(lǐng)域。解決基于宮頸TCT圖像的宮頸癌智能篩查研究中未充分考慮細(xì)胞復(fù)雜形態(tài)學(xué)特征、細(xì)胞精細(xì)分割不足的問(wèn)題。包括以下步驟：對(duì)宮頸細(xì)胞TCT圖像進(jìn)行預(yù)處理；...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種垃圾袋識(shí)別裝置和方法，該裝置表面左右并排設(shè)置兩個(gè)攝像頭，第一攝像頭是RGB攝像頭，第二攝像頭表面覆蓋一彩色光譜濾光片；計(jì)算模塊用于根據(jù)第一攝像頭和第二攝像頭獲得的視頻數(shù)據(jù)對(duì)垃圾袋進(jìn)行識(shí)別和判斷，當(dāng)?shù)谝粩z像頭和第二攝像頭分別識(shí)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種圖像檢測(cè)模型的損失函數(shù)優(yōu)化方法，其采用以下方式修正模型訓(xùn)練時(shí)的損失函數(shù)：S1、在損失函數(shù)中添加正則化項(xiàng)，初始化每個(gè)權(quán)重參數(shù)的權(quán)重衰減參數(shù)；S2、每次迭代或特定數(shù)量的迭代后，根據(jù)權(quán)重參數(shù)的重要性和所在的層次，動(dòng)態(tài)調(diào)整權(quán)重參數(shù)對(duì)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了基于最近鄰集合隔離的紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)方法及系統(tǒng)，從原始圖像中提取多尺度灰度差分特征、多方向梯度特征和局部最小梯度特征，旨在強(qiáng)調(diào)異常樣本，特別是小目標(biāo)；接著，分別將最近鄰集合隔離應(yīng)用于多尺度灰度差分特征和多方向梯度特征集，利用基于...
  • 公開(kāi)了一種面向復(fù)雜遙感場(chǎng)景的半監(jiān)督目標(biāo)檢測(cè)方法，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取學(xué)生模型和教師模型；采用訓(xùn)練集對(duì)學(xué)生模型和教師模型分別采用基于偽標(biāo)簽的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法和基于密集偽標(biāo)簽的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法進(jìn)行訓(xùn)練，得到第一損失和第二損失；對(duì)第...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種智能無(wú)人機(jī)火情識(shí)別裝置的識(shí)別和處理方法；屬于圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，包括圖像采集系統(tǒng)和圖像處理系統(tǒng)；圖像采集系統(tǒng)配備多個(gè)高清攝像頭；同時(shí)，集成的熱成像傳感器收集熱輻射數(shù)據(jù)，并經(jīng)過(guò)預(yù)處理生成熱力圖像；系統(tǒng)采用多幀圖像融合和超...
  • 本發(fā)明提供了一種實(shí)時(shí)雙目立體匹配方法及基于方法的汽車(chē)懸架控制系統(tǒng)。包括：基于特征提取網(wǎng)絡(luò)獲取左右視圖的多尺度特征，由若干三維張量表示，從而基于1/4分辨率的低層級(jí)特征圖構(gòu)建三融合成本體積(紋理體積、相關(guān)性體積、互體積)用于實(shí)現(xiàn)成本量回歸，隨...
  • 本發(fā)明公開(kāi)一種NAND FLASH讀取功能的測(cè)試方法、系統(tǒng)、裝置和主機(jī)，方法包括：NAND FLASH根據(jù)讀取功能測(cè)試指令，將各端口的讀取數(shù)據(jù)發(fā)送至本地的奇偶校驗(yàn)?zāi)K；控制奇偶校驗(yàn)?zāi)K根據(jù)各端口的讀取數(shù)據(jù)生成待驗(yàn)證讀取數(shù)據(jù)；將待驗(yàn)證讀取數(shù)據(jù)...
  • 本發(fā)明提出一種用于高維快照型分子數(shù)據(jù)的幾何特征提取的數(shù)據(jù)處理方法，包括：步驟A1，從快照型分子數(shù)據(jù)中構(gòu)建一個(gè)K近鄰圖，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)細(xì)胞；步驟A2，計(jì)算任意兩個(gè)細(xì)胞之間的最短路徑；步驟A3，為每個(gè)細(xì)胞生成其概率分布；步驟A4，通過(guò)計(jì)算Wa...
  • 本發(fā)明提出一種基于Overlapping Group Lasso開(kāi)發(fā)的單細(xì)胞通路分析方法，使用該模型的Logistics形式對(duì)每個(gè)細(xì)胞的基因表達(dá)數(shù)據(jù)與細(xì)胞狀態(tài)進(jìn)行回歸；采用Stability Selection算法，對(duì)數(shù)據(jù)采用多次抽樣回歸并...
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