本發(fā)明公開了一種基于稀疏視角的三維人體新視角圖像合成方法及系統(tǒng)。該方法包括步驟：從N張不同視角的輸入圖像中分割出人體圖像，基于人體圖像重建三維人體模型；將三維人體模型作為幾何約束確定輻射場中高斯基元的分布，得到每個(gè)高斯基元的位置參數(shù)；將...

本技術(shù)公開了一種基于強(qiáng)化除磷復(fù)合材料的組合式生態(tài)浮島，為了解決現(xiàn)有人工生態(tài)浮島抵抗外界環(huán)境變化能力差、對水體氮磷協(xié)同凈化能力不足的問題。本技術(shù)包括懸浮在水面上的浮島本體，浮島本體子模塊中心有圓臺形孔洞，裝有強(qiáng)化除磷復(fù)合材料的填料球串通過...

本申請?zhí)峁┮环N基于毫米波雷達(dá)的非接觸式實(shí)時(shí)壓力檢測方法及系統(tǒng)，包括：實(shí)時(shí)獲取從待測用戶反射的毫米波回波信號，重構(gòu)待測用戶的呼吸信號和心跳信號，并得到呼吸信號的估計(jì)值；將重構(gòu)的心跳信號輸入到一維神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到心跳信號第一估計(jì)值；將重構(gòu)的心...

本發(fā)明公開了一種基于農(nóng)業(yè)季節(jié)分解特征的耦合模型氮磷模擬方法，提出了農(nóng)業(yè)季節(jié)分解模型SDA，并結(jié)合水文模型和多元深度學(xué)習(xí)模型對流域的總氮通量以及總磷通量進(jìn)行模擬。本發(fā)明不僅能夠遵循流域水文循環(huán)過程，考慮了氮磷隨著降水、下滲、蒸發(fā)等水文過程...

本發(fā)明涉及一種環(huán)丙烷乙酸類化合物及其制備方法，環(huán)丙烷乙酸類化合物的結(jié)構(gòu)式為：其中R<supgt;1</supgt;為膦酸酯、吸電子取代基、苯基、萘基、含有供電子的芳香取代基、含有吸電子基團(tuán)的芳香取代基或者雜芳基，R<s...

本發(fā)明涉及基于大語言模型解耦建模的課程推薦方法及系統(tǒng)，方法包括：定義包含生成任務(wù)和所需的輸出格式提示模板，利用LLM模型從格式提示模板以及課程名稱中生成課程序列；提取課程序列中的課程名稱以及對應(yīng)的關(guān)系描述，構(gòu)建課程關(guān)系圖，將課程關(guān)系圖輸...

本發(fā)明涉及一種生產(chǎn)甘油葡糖苷的方法，包括以下步驟：S1：將細(xì)鞘絲藻培養(yǎng)至對數(shù)期；S2：向所述細(xì)鞘絲藻的培養(yǎng)環(huán)境中加入甘油和葡萄糖來誘導(dǎo)所述細(xì)鞘絲藻積累甘油葡糖苷。本發(fā)明通過對細(xì)鞘絲藻BL0902的培養(yǎng)進(jìn)行優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了利用該菌株生產(chǎn)甘油葡...

本發(fā)明涉及生物醫(yī)藥領(lǐng)域，公開了一種苯甲醛縮氨基硫脲衍生物及其制備方法和抗腫瘤應(yīng)用，所述苯甲醛縮氨基硫脲衍生物具有式(I)所示的結(jié)構(gòu)。本發(fā)明提供的苯甲醛縮氨基硫脲衍生物不僅對乳腺癌細(xì)胞、肺癌細(xì)胞和肝癌細(xì)胞具有很強(qiáng)的抑制作用，還具有很高的安...

本發(fā)明公開了一種基于CodeBERT的JavaScript全局標(biāo)識符沖突靜態(tài)檢測與修復(fù)方法及系統(tǒng)，通過設(shè)計(jì)完善的JavaScript代碼提取和全局標(biāo)識符檢測規(guī)則，利用CodeBERT模型從API文檔中提取的函數(shù)類型信息和設(shè)計(jì)的類型推斷規(guī)...

本申請涉及阿拉斯加鞘氨醇菌的敲除質(zhì)粒、試劑盒、方法及應(yīng)用。該阿拉斯加鞘氨醇菌的敲除質(zhì)粒、試劑盒、方法及應(yīng)用能夠?qū)崿F(xiàn)阿拉斯加鞘氨醇菌RB2256中穩(wěn)定的遺傳操作，達(dá)成了基因的無痕敲除。

本發(fā)明屬于圖像加密技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于憶阻FHN神經(jīng)元模型的醫(yī)學(xué)圖像壓縮加密方法及系統(tǒng)，將n副任意大小的彩色或灰度醫(yī)學(xué)圖像融合成一幅大小為M×N×3的融合圖像；結(jié)合離散小波變換對融合醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行稀疏化表示，降低冗余數(shù)據(jù)；通過原始圖像...

本發(fā)明公開了一種含手性雙噁唑啉配體的有機(jī)聚合物的制備方法，包括如下步驟：將手性雙噁唑啉配體單體、二乙烯基苯、苯乙烯以及聚合引發(fā)劑加入致孔溶劑中，在溫度40～140℃下聚合反應(yīng)，反應(yīng)結(jié)束后去除所述致孔溶劑，得到所述有機(jī)聚合物；所述手性雙噁...

本發(fā)明屬于教育數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，提供一種基于認(rèn)知負(fù)荷增強(qiáng)的作答過程分步建模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)診斷方法，包括認(rèn)知屬性提取階段、認(rèn)知屬性交互階段、認(rèn)知負(fù)荷增強(qiáng)階段和診斷分析階段，充分利用學(xué)生作答記錄中的反應(yīng)過程性數(shù)據(jù)，首次將認(rèn)知負(fù)荷作為新的影響學(xué)生...

本發(fā)明涉及教育大數(shù)據(jù)挖掘、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與學(xué)生行為建模領(lǐng)域，提供一種基于學(xué)生情感的試題表征異構(gòu)圖的知識追蹤方法，該方法采用深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的異構(gòu)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來表征試題的多維特征，將學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生的情感特征，例如專注度、困惑度、無聊感、...

本發(fā)明公開了一種基于引導(dǎo)擴(kuò)散模型的單圖像三維頭部重建方法及系統(tǒng)，該方法包括步驟：從待重建的單圖像中獲得頭部頭像；根據(jù)頭部頭像重建出三維頭部模型；將三維頭部模型在預(yù)測的相機(jī)矩陣下弱投影映射到頭部頭像上，利用頭部頭像的像素信息得到帶正面紋理...

本發(fā)明屬于教育數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，針對學(xué)習(xí)者的知識技能掌握程度的智能診斷任務(wù)，提供一種基于多維特征增強(qiáng)異質(zhì)關(guān)系傳遞的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)認(rèn)知診斷方法，該方法基于認(rèn)知診斷理論，構(gòu)建異構(gòu)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對學(xué)生與試題的多維特征進(jìn)行表征，進(jìn)一步采用認(rèn)知診斷分析的方...

本發(fā)明公開了基于離散特征映射的SAR影像到光學(xué)影像翻譯方法及設(shè)備，獲取SAR影像和對應(yīng)的真實(shí)光學(xué)影像，構(gòu)建訓(xùn)練集和測試集；構(gòu)建并訓(xùn)練壓縮?重建器；構(gòu)建并訓(xùn)練跨模態(tài)特征映射器；基于壓縮?重建器和跨模態(tài)特征映射器，對待翻譯的SAR影像進(jìn)行翻...

本發(fā)明公開了一種多模態(tài)多特征端到端密集視頻描述方法及系統(tǒng)。該方法包括步驟：提取視頻的關(guān)鍵幀；從關(guān)鍵幀中提取視覺區(qū)域特征和視覺網(wǎng)格特征，將關(guān)鍵幀輸入到ViFi?CLIP模型提取CLIP特征，分別將視覺區(qū)域特征和視覺網(wǎng)格特征映射到CLIP特...

本發(fā)明提供一種LDPC碼的交替方向乘子法譯碼方法及相關(guān)設(shè)備，該LDPC碼的交替方向乘子法譯碼方法，包括：基于LDPC碼，確定待投影向量，并根據(jù)待投影向量初始化指示向量；確定目標(biāo)元素的個(gè)數(shù)的奇偶性，若奇偶性表征個(gè)數(shù)為偶數(shù)，則翻轉(zhuǎn)指示向量中...

本發(fā)明涉及一種基于大模型知識蒸餾的數(shù)學(xué)應(yīng)用題自動解答方法，包括：將待解答數(shù)學(xué)應(yīng)用題輸入基于大模型的知識蒸餾模型，生成數(shù)學(xué)表達(dá)式作為解方程序列，其中，基于大模型的知識蒸餾模型包括教師模型和學(xué)生模型，教師模型基于大語言模型LLMs構(gòu)建，學(xué)生...