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          • 本發(fā)明公開了基于動(dòng)態(tài)特征融合的肝癌病灶分割方法及系統(tǒng),涉及肝癌診斷輔助技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括多源數(shù)據(jù)采集、特征提取、動(dòng)態(tài)融合、分割輸出及結(jié)果驗(yàn)證步驟。通過多源數(shù)據(jù)采集模塊獲取4D影像、多體態(tài)肝臟影像及同步生理信號(hào),經(jīng)靜態(tài)與動(dòng)態(tài)特征提取模塊提取...
          • 本發(fā)明涉及監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種煤礦水文在線監(jiān)測(cè)智能預(yù)警方法。內(nèi)容包括:采集煤礦的水文原始多維數(shù)據(jù),并進(jìn)行預(yù)處理,得到預(yù)處理后的水文數(shù)據(jù);基于預(yù)處理后的水文數(shù)據(jù),引入行為映射結(jié)構(gòu),得到預(yù)處理后的水文數(shù)據(jù)的歸一化行為映射值;基于預(yù)處理...
          • 本發(fā)明涉及一種通信管線的可靠性分析評(píng)價(jià)方法,包括如下步驟:針對(duì)通信管線的可靠性風(fēng)險(xiǎn)來源,設(shè)置相應(yīng)的可靠性評(píng)價(jià)指標(biāo);構(gòu)建通信管線資源信息動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫,為可靠性評(píng)價(jià)指標(biāo)提供實(shí)時(shí)的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù);根據(jù)可靠性評(píng)價(jià)指標(biāo),建立通信管線可靠性評(píng)價(jià)體系,進(jìn)行基于貝...
          • 本發(fā)明公開了一種路面空洞形成區(qū)域的快速檢測(cè)方法及系統(tǒng),涉及智能檢測(cè)的技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟,對(duì)待檢測(cè)區(qū)域進(jìn)行篩選,得到第一地區(qū),分割得到重點(diǎn)地區(qū)和關(guān)聯(lián)地區(qū),檢測(cè)得到第一結(jié)果和第二結(jié)果,第一分析得到第一空洞程度和第二空洞程度,并構(gòu)建第一映射關(guān)...
          • 本發(fā)明提供一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng),涉及強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域,首先構(gòu)建地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的狀態(tài)表示模型,將連續(xù)采集的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為含序列和空間關(guān)聯(lián)特征的狀態(tài)向量,接著初始化包含策略評(píng)估和策略改進(jìn)模塊的強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略網(wǎng)絡(luò),基于狀態(tài)...
          • 本發(fā)明屬于礦山監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng),包括監(jiān)控模塊、評(píng)估模塊和反饋模塊;監(jiān)控模塊通過結(jié)合監(jiān)測(cè)設(shè)備分布空間、地圖網(wǎng)格分割算法及圖算法構(gòu)建區(qū)域差異性監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)網(wǎng),實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)獲取待監(jiān)測(cè)礦山區(qū)域分層生態(tài)指標(biāo)狀態(tài)空間;評(píng)估模塊利用...
          • 本發(fā)明涉及飛行訓(xùn)練評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域,公開了腦電特征與生理指標(biāo)融合的飛行訓(xùn)練評(píng)估系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括生理信號(hào)采集模塊,同步捕獲多通道腦電原始信號(hào)及體表生理指標(biāo)數(shù)據(jù),體表生理指標(biāo)數(shù)據(jù)含心電R?R間期序列、呼吸波頻率振幅及皮電反應(yīng)振幅;多模態(tài)融合模塊,解...
          • 本發(fā)明提供了一種輕量化智能滑坡位移預(yù)測(cè)方法,屬于地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)領(lǐng)域,其內(nèi)容包括:獲取滑坡體監(jiān)測(cè)點(diǎn)的歷史監(jiān)測(cè)位移時(shí)序數(shù)據(jù);對(duì)位移時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)歸一化處理;構(gòu)建包含門控增強(qiáng)常微分方程網(wǎng)絡(luò)和動(dòng)態(tài)殘差修正模塊的輕量化預(yù)測(cè)模型;通過聯(lián)合訓(xùn)練模塊同...
          • 本發(fā)明提供了基于雙樹復(fù)小波變換的PE管道多源信號(hào)降噪方法,屬于信號(hào)降噪技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:S1.多源信號(hào)采集與預(yù)處理;S2.信號(hào)協(xié)同校準(zhǔn);S3.雙樹復(fù)小波分解;S4.噪聲水平估計(jì);S5.自適應(yīng)閾值降噪;S6.信號(hào)重構(gòu);S7.效果評(píng)估與優(yōu)化。...
          • 本發(fā)明公開了一種變化埋深情景下潛水蒸發(fā)量的計(jì)算方法,包括:收集地下水埋深、氣象等信息;構(gòu)建定埋深下潛水蒸發(fā)量概念模型;建立變埋深下潛水蒸發(fā)量計(jì)算模型;選擇不受降雨影響時(shí)段的歷史資料計(jì)算潛水蒸發(fā)量的實(shí)測(cè)值,利用優(yōu)化算法,率定不同作物生長階段內(nèi)...
          • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于人工智能的傳媒數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)。所述的方法包括如下步驟:在傳媒數(shù)據(jù)分析平臺(tái)中搭建傳媒數(shù)據(jù)爬取引擎、傳媒數(shù)據(jù)處理引擎以及傳媒數(shù)據(jù)分析引擎;使用傳媒數(shù)據(jù)爬取引擎,生成不同傳媒平臺(tái)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)爬取策略,并...
          • 本發(fā)明提供基于多因素驅(qū)動(dòng)的理想位置偏好興趣點(diǎn)推薦方法,涉及興趣點(diǎn)推薦識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:首先,獲取用戶的目標(biāo)軌跡序列并構(gòu)建行為感知興趣點(diǎn)圖和空間感知興趣點(diǎn)圖;其次,利用行為感知的圖提示模塊,通過雙向信息聚合和時(shí)空間隔嵌入來增強(qiáng)行為感知...
          • 本發(fā)明公開了一種跨模態(tài)數(shù)據(jù)查詢方法,屬于數(shù)據(jù)查詢處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:預(yù)先根據(jù)預(yù)設(shè)的三元組注冊(cè)格式,提取數(shù)據(jù)源的多個(gè)描述符信息,以生成訪問接口,用于向數(shù)據(jù)源訪問數(shù)據(jù);還包括,響應(yīng)于查詢內(nèi)容,解析得到模態(tài)類型,根據(jù)模態(tài)類型選取對(duì)應(yīng)類型的數(shù)據(jù)源,...
          • 本發(fā)明涉及一種基于自適應(yīng)權(quán)重融合的實(shí)體抽取方法和裝置,包括:獲取待抽取工業(yè)文本;將待抽取工業(yè)文本輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的實(shí)體抽取模型中進(jìn)行實(shí)體抽取,得到待抽取工業(yè)文本的實(shí)體抽取結(jié)果;其中,實(shí)體抽取模型包括輸入預(yù)處理層、文本編碼層、特征提取層和分類...
          • 本發(fā)明屬于面試題自動(dòng)生成技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于自蒸餾和行業(yè)知識(shí)庫的高精度AI面試題生成方法。該發(fā)明通過動(dòng)態(tài)調(diào)整題目難度,能夠更為精準(zhǔn)地反映面試者的實(shí)際能力,提升面試過程的效率與準(zhǔn)確性,同時(shí),基于自蒸餾和行業(yè)知識(shí)庫的面試題生成,確保面試題目與...
          • 本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)庫技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于大模型的數(shù)據(jù)庫映射文件轉(zhuǎn)換方法及系統(tǒng),方法包括:遞歸遍歷目標(biāo)項(xiàng)目路徑下的文件,得到文件路徑列表;按照文件路徑列表中的路徑順序,循環(huán)執(zhí)行以下步驟S1?S5;S1:讀取第N個(gè)待轉(zhuǎn)換文件的待轉(zhuǎn)換文件內(nèi)容;...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)庫讀寫分離實(shí)現(xiàn)方法、裝置、終端及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)庫讀寫處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取數(shù)據(jù)包,數(shù)據(jù)包包含有數(shù)據(jù)讀和/或?qū)懙闹甘拘畔ⅲ粚?duì)數(shù)據(jù)包進(jìn)行解析獲得表征數(shù)據(jù)讀狀態(tài)和/或?qū)憼顟B(tài)的狀態(tài)對(duì)象句柄;根據(jù)數(shù)據(jù)包的對(duì)象生成一個(gè)或多...
          • 本發(fā)明涉及銅管質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種銅管質(zhì)量追溯數(shù)據(jù)存證方法及系統(tǒng),方法包括:將銅管生產(chǎn)流程按照流程工藝節(jié)點(diǎn)劃分為若干加工工藝階段,并組成為工藝階段序列;對(duì)應(yīng)采集各加工工藝階段的銅管生產(chǎn)參數(shù),并轉(zhuǎn)化為唯一識(shí)別的追溯憑證;基于工藝階段...
          • 本發(fā)明提供一種用于關(guān)系型內(nèi)存數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)處理方法及裝置。所述方法包括:獲取關(guān)系型內(nèi)存數(shù)據(jù)庫中內(nèi)存表空間對(duì)應(yīng)的兩組檢查點(diǎn)文件和初始化變量;根據(jù)所述兩組檢查點(diǎn)文件和所述初始化變量,得到活動(dòng)文件組和靜態(tài)文件組;根據(jù)所述初始化變量,將關(guān)系型內(nèi)存數(shù)據(jù)...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種FPGA高速數(shù)據(jù)傳輸?shù)腜CIe接口實(shí)現(xiàn)方法及裝置,通過創(chuàng)新性地設(shè)計(jì)直接存儲(chǔ)器訪問機(jī)制,通過物理連續(xù)緩存區(qū)注冊(cè)和描述符隊(duì)列管理,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的安全高效傳輸。構(gòu)建基于時(shí)間戳的數(shù)據(jù)塊組織策略,結(jié)合突發(fā)傳輸通道和狀態(tài)跟蹤器,建立可靠...
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