本發明公開了一種基于圖卷積神經網絡的多模態醫學圖像分類方法及系統，涉及智能圖像處理技術領域。包括步驟：對第一模態的核磁共振圖像，使用深度學習網絡進行全局特征提取，并利用弱注意力學習思想，獲取包含有位置信息的第一模態特征。對第二模態的正電...

一種固件漏洞檢測及數據安全治理方法和系統，屬于數據安全的技術領域。包括：將待檢測的物聯網設備固件進行：固件解壓、提取可執行文件以及提取可執行文件的相關數據；將可執行文件通過函數漏洞庫、Hash計算、反匯編機制以獲取可疑漏洞函數；通過檢測...

本發明涉及一種用制漿廢液制備有機復混肥料的方法，屬于有機復混肥料生產技術領域。所述的制漿廢液為麥草生物化學機械制漿過程中產生的廢液；亞硫酸鈉濃度為20％，用量為廢液的1/2，磺化處理溫度為90℃；螯合處理所用藥劑包括尿素、硫酸銨、磷酸氫...

一種基于深度學習的胃部胃黏膜特征及位置識別方法，首先采用密集卷積結構和Vision Transformer結構結合組成的網絡，通過密集卷積提取局部細節特征，彌補了捕獲全局特征表示方面的局限性，通過Vision Transformer模塊...

本發明屬于新材料及生物醫藥技術領域，涉及一種人參皂苷Rg1納米水凝膠及其制備方法與應用。其制備方法為：將β

本發明涉及水下光學探測技術領域，尤其是一種輸水管道內壁巡檢機器人及檢測方法，包括前視系統、推進系統、慣性導航系統、測速系統、照明系統、控制系統、測距和避障系統和成像系統，前視系統包括兩個攝像頭，推進系統包括推進器；慣性導航系統采用MEM...

本發明屬于生物基材料制備領域，提供了一種降低PM1顆粒排放量的生物質顆粒燃料的制備方法，包括：將備料工段產生的蘆葦廢渣固廢物與蘆葦制漿過程中各工段產生的制漿廢液混合均勻，密封后靜置4～6h，得到混合物；將所述混合物在10～12MPa的壓...

本申請提供一種基于深度學習的皮帶缺陷檢測方法及系統，檢測方法包括：構建皮帶訓練網絡模型，構建構建皮帶訓練網絡模型包括隨機仿射變換特征提取處理步驟、激勵注意力機制處理步驟和小目標檢測頭處理步驟；訓練皮帶訓練網絡模型得到目標權重文件；向皮帶...

本發明涉及網絡安全技術領域，為了解決暗網威脅識別精確度不高的問題，公開了一種暗網威脅信息命名實體識別方法及系統，方法包括：對暗網威脅信息進行預處理，得到無標簽數據集；將無標簽數據集進行標注，將無標簽數據集劃分為兩個數據集；對第一數據集進...

一種基于深度學習的高分辨率圖像中小目標的智能識別方法，使用目標檢測方法完成疑似目標區域的初步定位，過濾掉大部分無用信息，得到高分辨率的疑似目標區域圖像，將大小不同的高分辨率圖像切分為若干個patch塊，構建殘差嵌套交互識別網絡，學習高分...

本發明公開了一種折疊式農用除草收割一體機，屬于農業機械技術領域，包括多個控制箱，多個控制箱沿其長度方向依次連接形成收割機，多個控制箱沿其寬度方向依次連接形成除草機；所述控制箱側部可拆卸連接割麥刀，所述割麥刀包括割麥刀片，割麥刀片與第一高...

本發明公開一種六自由度機器人銑削加工穩定性預測方法及系統，涉及電數字數據處理技術領域，包括：獲取六自由度機器人的動力學模態參數；根據動力學模態參數和銑削加工參數構建考慮進給量的動力學模型；對考慮進給量的動力學模型采用全離散法確定銑削加工...

本發明涉及產品缺陷檢測技術領域，公開了一種基于MSTA

本發明公開了面向多個多媒體檢索任務的結構化多模態檢索方法及系統，屬于多媒體檢索技術領域，本發明要解決的技術問題為如何支持多個多媒體檢索任務，技術方案為：該方法具體如下：獲取一個包括圖像模態和文本模態的多模態檢索數據集，并將多模態檢索數據...

本發明屬于淀粉基生物降解材料應用領域，具體涉及一種高取代度羥丙基淀粉及其制備方法與應用。將淀粉分散于水中，通過調節淀粉乳濃度，改變處理溫度和轉速，建立多梯度淀粉顆粒水溶液濕熱預處理程序，可導致淀粉顆粒有限溶脹，促使淀粉雙螺旋結晶區逐漸展...

一種基于博弈論實現用戶隱私損失補償的數據定價方法，屬于數據處理的技術領域，包括：步驟1：通過對作為追隨者的買家的效用函數求偏導，得出作為追隨者的買家的最優數據購買策略；步驟2：將其帶入作為領導者的市場平臺的效用函數中，利用迭代梯度算法更...

本發明屬于功能材料領域，涉及一種果蔬包裝用載銀TEMPO氧化納米纖維素/殼聚糖抗菌保鮮膜的制備方法及其應用。包括：將TEMPO氧化納米纖維素均勻分散，加入銀氨溶液置于微波反應釜中反應獲得固定化納米銀的TEMPO氧化納米纖維素。然后，將殼...

本發明屬于圖像處理相關技術領域，本發明提出了結合通道注意力的多尺度圖像壓縮感知重構方法及系統，包括：將原始圖像轉換為灰度圖像，對灰度圖像進行多尺度分塊采樣得到采樣值，對所述采樣值通過第一通道注意力模塊計算輸出特征的多通道融合矩陣，將所述...

本發明提供了一種復雜光照條件下的激光條紋中心線提取方法，屬于數據處理領域，該方法包括：步驟1：對采集的激光條紋原圖像分別進行邊緣檢測和頂帽運算；步驟2：對頂帽運算后的光條紋圖像進行二值化和輪廓檢測；步驟3：粗提取激光條紋中心點；步驟4：...

本發明提出了基于雙重自步學習的不平衡征信數據風險評估方法及系統，涉及數據評估領域，對原始征信樣本集進行樣本難度計算，進而得到樣本難度的概率密度函數；根據樣本難度的概率密度函數，分別對高風險樣本和低風險樣本進行多次自步上采樣和自步下采樣，...