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          • 本發(fā)明涉及智能制造技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于人工智能的球墨鑄鐵合金成分自適應(yīng)優(yōu)化方法及系統(tǒng),包括以下步驟:獲取爐溫與成分參數(shù)并生成穩(wěn)定對比圖例,篩選偏移異常組合形成可用集,提取性能曲線特征構(gòu)建趨勢圖,疊合結(jié)構(gòu)參數(shù)與元素分布定位偏析區(qū)域,輸出進(jìn)料修...
          • 本發(fā)明提供一種存儲器的測試方法及測試系統(tǒng),測試方法包括:按照預(yù)設(shè)順序,依次調(diào)整存儲器的工作模式;所述工作模式包括SDR模式、DDR模式、HS200模式、HS400模式;在每一種工作模式下,對所述存儲器執(zhí)行數(shù)據(jù)寫測試,以獲取存儲器在各種工作模...
          • 本發(fā)明屬于存內(nèi)計算相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域,其公開了一種應(yīng)用于RRAM存算陣列的讀寫復(fù)用電路及RRAM存算系統(tǒng),讀寫復(fù)用電路包括位線控制模塊和信號線控制模塊,位線控制模塊中,位線驅(qū)動選擇電路啟動所需的位線驅(qū)動電路,解復(fù)用器接通對應(yīng)的位線驅(qū)動電路至目標(biāo)位...
          • 本申請涉及一種多尺度遞進(jìn)式短期洪澇智能預(yù)警方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),其中,方法包括:獲取目標(biāo)區(qū)域在預(yù)設(shè)時長內(nèi)的降雨預(yù)報數(shù)據(jù),并驅(qū)動低分辨率數(shù)值模型進(jìn)行數(shù)值計算得到第一分辨率洪澇流場預(yù)測結(jié)果,利用預(yù)設(shè)模型進(jìn)行分區(qū)并行計算,得到第二分辨率洪澇流場...
          • 本發(fā)明公開了密閉機(jī)艙多傳感器火災(zāi)監(jiān)測與自適應(yīng)控制方法及系統(tǒng),具體涉及火災(zāi)監(jiān)測與控制領(lǐng)域,包括通過多模態(tài)傳感器采集并提取第一災(zāi)情特征,進(jìn)而融合傳感器置信度并利用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)結(jié)合拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)預(yù)測火情特征,最終生成滅火指令矩陣并優(yōu)化任務(wù)分配。密閉機(jī)...
          • 本申請涉及電力系統(tǒng)安全運(yùn)行與監(jiān)測的技術(shù)領(lǐng)域,公開一種基于多維電磁數(shù)據(jù)識別的災(zāi)況監(jiān)測方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì),方法從第一電力節(jié)點采集電壓、電流、磁場數(shù)據(jù),從電壓數(shù)據(jù)識別間歇波動特征,從電流數(shù)據(jù)識別瞬態(tài)波動特征,并分別計算間歇匹配值與瞬態(tài)匹配值,得...
          • 本發(fā)明公開了一種基于圖像識別的房間狀態(tài)檢測方法及系統(tǒng),屬于圖像識別檢測領(lǐng)域,包括:獲取房間內(nèi)部的圖像序列,從圖像序列中識別預(yù)設(shè)核心物件,并追蹤其運(yùn)動軌跡;基于預(yù)設(shè)核心物件的靜止?fàn)顟B(tài)、房門關(guān)閉狀態(tài)以及房間內(nèi)無人員存在狀態(tài),判定房間進(jìn)入最終待檢...
          • 本發(fā)明涉及人臉識別認(rèn)證技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于人臉識別的家庭成員智能認(rèn)證系統(tǒng),包括:數(shù)據(jù)采集模塊,用于采集多源圖像數(shù)據(jù)和情境數(shù)據(jù),并提取人臉特征向量建立成員模板庫;活體判定模塊,用于根據(jù)映射幀組執(zhí)行光流比對與熱差檢測,獲得活體判定結(jié)果;情境...
          • 本發(fā)明涉及異常檢測技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種智能燃?xì)怆[患檢測系統(tǒng),系統(tǒng)包括泄漏監(jiān)測模塊、時差提取模塊、方向定位模塊、色溫分析模塊和風(fēng)險聚合模塊。本發(fā)明中,通過提取氣體濃度響應(yīng)節(jié)點的時間與空間關(guān)系,構(gòu)建泄漏擴(kuò)散路徑并識別主導(dǎo)傳播方向,使泄漏趨勢區(qū)域...
          • 本申請公開了基于計算機(jī)視覺的金融押品勘測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及目標(biāo)識別技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取采集的目標(biāo)房屋抵押品的目標(biāo)視頻,并確定目標(biāo)視頻的目標(biāo)關(guān)鍵幀;從目標(biāo)關(guān)鍵幀中確定與目標(biāo)房屋抵押品的目標(biāo)房屋布局圖和房間類型對應(yīng)的關(guān)鍵幀集合,以得到...
          • 本發(fā)明公開了基于時空上下文的多車協(xié)同融合感知方法,該方法首先獲取大規(guī)模開放協(xié)同感知數(shù)據(jù)集。其次將數(shù)據(jù)集中的元數(shù)據(jù)輸入到元數(shù)據(jù)共享和特征提取模塊,得到每輛車的特征表示。然后將自車特征表示和每輛協(xié)作車輛特征表示分別輸入到對應(yīng)的鄰域時空模塊,輸出...
          • 本發(fā)明屬于圖像識別技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種地質(zhì)勘探場景下的小目標(biāo)視覺檢測方法,獲取初始訓(xùn)練樣本,初始訓(xùn)練樣本包含地質(zhì)領(lǐng)域中需要檢測的小目標(biāo)類型;構(gòu)建初始深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型;初始深度學(xué)習(xí)模型包含主干網(wǎng)絡(luò)CSPDarknet、混合特征融合模塊ASFF...
          • 本申請涉及一種航拍目標(biāo)檢測方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)。所述方法包括:獲取由圖像傳感器采集的航拍圖像;將航拍圖像輸入至預(yù)訓(xùn)練的目標(biāo)檢測模型,得到目標(biāo)檢測結(jié)果;目標(biāo)檢測模型包括主干網(wǎng)絡(luò)、頸部網(wǎng)絡(luò)和頭部網(wǎng)絡(luò);其中,主干網(wǎng)絡(luò)用于對航拍圖像進(jìn)行...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)特征融合的目標(biāo)檢測方法、設(shè)備和介質(zhì),屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:1、通過雙目相機(jī)獲取目標(biāo)的多模態(tài)圖像,得到目標(biāo)對象的RGB圖像和深度圖像并進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)以及目標(biāo)位置標(biāo)注,從而構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)集;2、構(gòu)建基于多模態(tài)...
          • 本發(fā)明涉及異常數(shù)據(jù)篩選技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于低空點云的三維建模方法及系統(tǒng)。首先通過低空無人機(jī)非接觸式全覆蓋掃描獲取光伏拍攝區(qū)域的初始三維點云數(shù)據(jù);對比局部區(qū)域內(nèi)數(shù)據(jù)點之間的高度相似性篩選疑似故障點(含真實故障點與干擾點);針對每個疑似故...
          • 本發(fā)明公開了一種多元混合表示場景的全局神經(jīng)繪制方法與系統(tǒng),屬于計算機(jī)圖形學(xué)技術(shù)領(lǐng)域,包括:場景表達(dá)模塊,用于加載多元混合場景數(shù)據(jù);幾何模塊,用于基于多元混合場景數(shù)據(jù)生成多通道幾何緩沖;光照模塊,包含至少一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)子模塊,用于基于多通道幾何...
          • 本發(fā)明涉及動畫控制技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種不依賴三維引擎的多軌道可控式動畫控制系統(tǒng)與方法,包括動畫控制模塊、動畫軌道模塊、關(guān)鍵幀數(shù)據(jù)模塊、插值處理模塊、添加動畫軌道事件模塊;動畫控制模塊用于控制動畫軌道的時間推進(jìn)、時間跳轉(zhuǎn)設(shè)置與動畫播放暫停;動...
          • 本發(fā)明涉及電磁計算技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于多尺度坐標(biāo)注意力機(jī)制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電磁逆散射成像方法。包括步驟1:利用發(fā)射與接收天線獲取散射場數(shù)據(jù)并通過反向傳播算法生成初始粗糙圖像;步驟2:構(gòu)建由輸入層、多尺度特征提取模塊、自適應(yīng)融合模塊、坐標(biāo)注意力...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)存儲技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于光學(xué)相干層析成像的數(shù)據(jù)存儲方法及相關(guān)設(shè)備。所述數(shù)據(jù)存儲方法的步驟包括:將待存儲的原始數(shù)據(jù)流通過三維編碼模塊轉(zhuǎn)換為具有深度維度的光學(xué)調(diào)制信號,所述三維編碼模塊基于非均勻采樣算法將二進(jìn)制數(shù)據(jù)映射為多層相...
          • 本發(fā)明公開了一種基于局部差分投影的圖像紋理特征提取方法,涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,基于局部差分投影的圖像紋理特征提取方法主要包括:對待測圖像進(jìn)行灰度化預(yù)處理得到灰度圖像,利用5×5矩形星狀結(jié)構(gòu)和韋伯定律得到局部差分投影,進(jìn)行差分計算和凹凸性統(tǒng)計...
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