本技术公开了一种基于人工智能的图片生成数据处理方法及系统，该方法包括:获取目标用户输入的设计需求数据和基础文本；基于预测算法模型，根据所述设计需求数据确定文本处理需求和背景图片需求；根据所述文本处理需求对所述基础文本进行处理得到处理后文本；根据所述处理后文本和所述背景图片需求，基于GPT算法模型，生成宣传设计图片。可见，本发明能够有效提高制作宣传设计图片的效率，减少人工介入所导致的时间成本和人力成本，生成效果更好的宣传图片。

本技术公开了一种医疗认知智能科研平台的数据源管理和处理系统，涉及医疗科研平台技术领域，包括客户端、字符识别模块和数据管理模块，所述客户端的输出端连接有数据提取模块，所述字符识别模块连接于数据提取模块的输出端，所述字符识别模块包括语言编辑分析器、异常提示模块、转译模块和上传模块。本发明通过数据提取模块来对不同来源的资料进行读取并统一转化为规定字符和文本，并通过字符识别模块来对文本的甄别以及转译，以及通过数据储存云端来对文本的加密分类，能保证系统可对多源异构的数据源进行归一化处理，同时通过归一化处理，能有效保证使用者在查询相关方面的资料时，可快速准确的查询到对应资料。

本技术涉及一种用于骨髓细胞的分类管理系统，包括:用户交互界面，用于用户对骨髓细胞分类管理系统的具体操作，将骨髓细胞类型及相应骨髓细胞图像录入系统并分类归档；数字化采集控制系统，用于采集骨髓涂片的数字图像，并依据骨髓细胞分布进行图像分割；逻辑管理模块，用于管理整个系统的逻辑结构，使其按设置好的程序运行，即对分割好的骨髓涂片的数字图像进行识别、分类、保存与查看；服务器通讯模块，用于对整个系统提供应用支持；通过骨髓细胞的管理系统，可实现不同医院对骨髓细胞的管理，能较直观的展示骨髓细胞的种类和类别，并进行相关操作。

本技术实施例提供的监控目标跟踪显示的方法、装置、设备及计算机存储介质，通过将多视角环视相机组在相同拍摄时刻从多个角度拍摄的监控图像以立体模型的方式进行展示，能够避免由于监控目标的动作导致从单一角度拍摄的监控图像无法得到有效的信息从而使得追踪失败，并便于用户对平面的监控图像建立立体的感受，从而更好地观察监控目标。此外，通过对监控目标进行识别生成第一监控信息，并在第一显示界面的第二区域上进行展示，能够便于用户获得具有总结性质的监控目标的信息，从而更好地对监控目标进行观察。

本技术公开了一种活体人脸的检测方法及装置，该方法包括:在确定出由活体人脸区域图像和非活体人脸区域图像组成的正样本以及由背景区域图像组成的负样本之后，基于正样本中的所有活体人脸区域图像对应的人脸边界框和分类标签、正样本中的所有非活体人脸区域图像对应的人脸边界框和分类标签以及负样本中的所有背景区域图像对应的背景边界框和分类标签训练预先确定出的一级检测模型，得到训练后的一级检测模型；将第一待检测图像输入训练后的一级检测模型进行分析，得到第一待检测图像对应的一级检测结果。可见，实施本发明能够在检测人脸区域的同时实现活体人脸和非活体人脸的分类，从而能够减少活体人脸检测的时间，提高活体人脸的检测效率。

 本技术公开了基于多模态对齐与类别平衡的不良视频分类方法及系统，其将数据集，输入到不良视频分类模型中，对不良视频分类模型进行训练，将不良视频分类模型简称为模型；当模型的总损失函数值不再下降，得到训练后的不良视频分类模型；在训练过程中，模型先对视频提取出视觉混合特征和音频混合特征；模型的总损失函数，包括:第一、第二和第三子损失函数的加权求和结果，其中，第一子损失函数，是指视觉混合特征的高斯分布与音频混合特征的高斯分布二者之间的差异；第二子损失函数，是指视觉混合特征与音频混合特征二者之间的差异；第三子损失函数，用于提升模型决策边界与样本点之间的最小距离，减轻类别不平衡对训练过程的影响。

 本技术涉及烧伤创面区域的图像分割方法，通过多光谱成像设备采集不同光谱下的烧伤创面图像，包含可见光、红外光、紫外光多个波段；针对每个光谱图像，利用生物组织的光学特性，分析烧伤区域在不同波段下的反射和吸收特征，标记潜在的烧伤区域；设计自适应算法，基于不同光谱特征的反馈，动态调节成像设备包括曝光、光强的参数；增强烧伤区域的特征对比度；根据增强后的光谱图像通过阈值分割或区域生长算法，初步划定烧伤区域的边界；将多光谱图像输入到分层处理模型中，基于不同波段或色彩信息对烧伤区域包括表皮、真皮的不同组织层次进行分解；在每个分层结果上，使用包括纹理分析、边缘检测的特征提取算法分别提取各层次的细节特征。

 本技术涉及数字孪生技术领域，尤其涉及一种基于大模型的数字孪生建模方法。该方法包括获取三维点云数据，形成若干初始分割区域；修正所述初始分割区域的边缘，得到待建模区域；根据实体特征集对所述待建模区域内的各实体目标进行建模和模型匹配，生成对应的三维模型；基于大模型对移动小车的行驶状态进行实时监测和预警，并根据移动小车的模拟行驶速度对预警情况进行验证，基于验证结果对所述初始分割区域的大小进行调整。本发明通过修正边缘，以提高模型的精度，确保待建模区域的边界更符合实际情况，通过将实际物体转化为数字模型，以及将模型导入虚拟环境中进行深入分析，根据分析结果调整建模参数，以增强建模的实时性和准确性。

 本技术提出一种精确消除体素扩散的高分辨率集成成像全局校正方法，该方法包括体素扩散的精确表征、像素重排预处理、体素扩散的全局优化与精准三维重建四个过程，该方法将同时存在多种旋转误差的透镜阵列作为整体，计算重建光线的一般化方程，通过拆分体素扩散多边形，得到精确的体素扩散大小，再利用像素重排预处理方法，得到预校正微图像阵列，将其作为像素到像素的条件生成式对抗网络中判别器的输入，与生成器的输出进行比较，直到两者匹配得到校正微图像阵列，最终借助集成成像3D显示系统对校正微图像阵列进行三维重建，有效简化了体素扩散的校正流程，并在提升整体分辨率的同时兼顾细节特征的恢复。

 一种基于UAVD‑Net的无人机遥感图像去雾方法、系统、设备及介质，构建非均匀雾霾遥感图像数据集，包括训练集、验证集和测试集；构建基于UAVD‑Net的无人机遥感图像去雾网络；使用训练集和验证集训练基于UAVD‑Net的无人机遥感图像去雾网络，得到最优训练权重文件Dehaze.pt；使用测试集和最优训练权重文件Dehaze.pt对基于UAVD‑Net的无人机遥感图像去雾网络进行无人机遥感图像去雾，得到无人机遥感图像去雾结果；系统、设备及介质用于实现该方法；本技术通过在网络中引入多层级全局信息捕捉模块、自适应局部信息增强模块和交叉通道特征融合模块，有效将图像的全局信息和局部特征进行融合，实现了互补，有效提高非均匀雾霾情况下，无人机遥感图像的去雾精度，具有适应性强、去雾精度高的优点。