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          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種人工智能服務(wù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),涉及服務(wù)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,該系統(tǒng)通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)每個(gè)醫(yī)療自助機(jī)的用戶(hù)特征、環(huán)境特征、目標(biāo)服務(wù)以及服務(wù)功能數(shù)據(jù),依據(jù)用戶(hù)特征、環(huán)境特征和目標(biāo)服務(wù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系生成綜合影響矩陣;依據(jù)所述綜合影響矩陣和當(dāng)前用戶(hù)特征和當(dāng)前...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種用于模擬水分解反應(yīng)的模型訓(xùn)練方法及裝置,獲取樣本材料的結(jié)構(gòu)參數(shù)和實(shí)驗(yàn)表征數(shù)據(jù);基于結(jié)構(gòu)參數(shù)和實(shí)驗(yàn)表征數(shù)據(jù)構(gòu)建樣本材料對(duì)應(yīng)的表面模型;基于AIMD模擬表面模型在水分解反應(yīng)環(huán)境下的動(dòng)態(tài)演化過(guò)程,得到第一目標(biāo)連續(xù)變化數(shù)據(jù),將第一目...
          • 本發(fā)明涉及一種分子篩酸性位落位模擬方法、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:S1、生成全硅分子篩納米顆粒;S2、在空隙處隨機(jī)插入一個(gè)模板劑分子,選取最近硅原子進(jìn)行鋁原子同構(gòu)替換,作為初猜結(jié)構(gòu);S3、基于機(jī)器學(xué)習(xí)勢(shì)獲取吸附態(tài)弛豫結(jié)構(gòu),計(jì)算化學(xué)勢(shì)變化;S4...
          • 本發(fā)明的一種水機(jī)語(yǔ)音控制交互系統(tǒng),屬于語(yǔ)音識(shí)別與智能控制技術(shù)領(lǐng)域,包括信息管理單元、聲學(xué)環(huán)境評(píng)估單元、交互安全評(píng)估單元、綜合風(fēng)險(xiǎn)決策單元以及閉環(huán)修正執(zhí)行單元,本發(fā)明引入了對(duì)交互行為安全風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估,通過(guò)將信號(hào)聲壓級(jí)、環(huán)境噪聲、用戶(hù)距離和房間混...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種針對(duì)地質(zhì)災(zāi)害智能監(jiān)測(cè)的智能體協(xié)同方法及系統(tǒng);首先邊緣智能體獲取監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),并發(fā)送至中央服務(wù)器,以便于中央服務(wù)器基于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)判斷監(jiān)測(cè)區(qū)域出現(xiàn)地質(zhì)災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí);當(dāng)邊緣智能體與中央服務(wù)器之間的通信連接斷開(kāi)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種Web屏幕截圖監(jiān)控方法、裝置、設(shè)備及產(chǎn)品,屬于數(shù)據(jù)隱私技術(shù)領(lǐng)域,包括判斷onBlur事件是否觸發(fā),若是,獲取剪貼板的內(nèi)容,判斷剪貼板的內(nèi)容中是否存在圖片;若存在圖片,基于暗水印解碼算法,判斷圖片中是否存在暗水印,若存在暗水印...
          • 本發(fā)明提供一種奶粉攪拌加工用實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng),采集攪拌容器內(nèi)奶粉物料的當(dāng)前幀圖像,并獲取所述當(dāng)前幀圖像在預(yù)設(shè)時(shí)間間隔前的基準(zhǔn)幀圖像;計(jì)算當(dāng)前幀圖像的空間紋理特征集、時(shí)序顏色紋理特征集、動(dòng)態(tài)流場(chǎng)特征集;將所述空間紋理特征集、時(shí)序顏色紋理特征...
          • 本申請(qǐng)涉一種融合時(shí)空聯(lián)合建模的攝像頭入侵行為預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),其包括獲取包含時(shí)間序列和空間維度信息的視頻數(shù)據(jù);在對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后,利用時(shí)空聯(lián)合建模算法生成時(shí)空特征向量;將該時(shí)空特征向量輸入分類(lèi)模型進(jìn)行行為預(yù)測(cè),可以準(zhǔn)確區(qū)分正常行為和異常...
          • 本發(fā)明提供一種基于圖像數(shù)據(jù)的手衛(wèi)生管理方法與系統(tǒng),屬于設(shè)備管理技術(shù)領(lǐng)域,具體包括:利用所敏度異常組合在各個(gè)手術(shù)室的清洗裝置的監(jiān)測(cè)圖像中的視頻流數(shù)據(jù),確定需要進(jìn)行驗(yàn)證圖像識(shí)別模型的構(gòu)建時(shí),以手術(shù)室的清洗裝置的監(jiān)測(cè)圖像中的靈敏度異常組合的視頻流...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種遙感圖像處理方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì),涉及遙感數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,用以解決對(duì)星地鏈路帶寬要求高、衛(wèi)星計(jì)算資源占用率高和數(shù)據(jù)處理實(shí)時(shí)性不佳中的至少一個(gè)問(wèn)題。本發(fā)明于地面站接收遙感數(shù)據(jù)處理任務(wù),為遙感數(shù)據(jù)處理任務(wù)調(diào)度衛(wèi)星;利用該衛(wèi)星和地面...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于雙向耦合機(jī)制的森林火災(zāi)識(shí)別與預(yù)測(cè)方法,屬于災(zāi)害預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:數(shù)據(jù)預(yù)處理、火源識(shí)別、火勢(shì)預(yù)測(cè)、耦合優(yōu)化、階段性應(yīng)用。該系統(tǒng)創(chuàng)新性地構(gòu)建了全卷積網(wǎng)絡(luò)FCN與Rothermel模型的雙向耦合機(jī)制,實(shí)現(xiàn)了火災(zāi)識(shí)別與...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種旋耕機(jī)的碎土質(zhì)量評(píng)估方法,屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明先采集旋耕機(jī)耕作后的土壤圖像,將其劃分為M×L個(gè)圖像塊,對(duì)每個(gè)圖像塊提取細(xì)、中、粗三種粒度的輪廓圖;接著依據(jù)各粒度輪廓圖中輪廓點(diǎn)分布,分別構(gòu)建局部均勻值矩陣,再根據(jù)輪廓點(diǎn)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)?條件變分自編碼器的目標(biāo)檢測(cè)方法,涉及目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域。首先,通過(guò)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對(duì)原始圖像進(jìn)行去噪處理。然后,通過(guò)條件變分自編碼器基于原始圖像生成對(duì)數(shù)強(qiáng)度;將預(yù)處理圖像與對(duì)數(shù)強(qiáng)度輸入卡爾曼濾波器進(jìn)行圖像重建。最后,將重建圖...
          • 本發(fā)明涉及BIM模型生成和人工智能領(lǐng)域,提供一種基于無(wú)人機(jī)影像的建筑程序化建模方法,包括:構(gòu)建模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;構(gòu)建并訓(xùn)練建筑參數(shù)化建模腳本智能生成模型:建筑參數(shù)化建模腳本智能生成模型使用ViT模型提取視覺(jué)特征,MLP多層感知機(jī)進(jìn)行跨模態(tài)投影...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于雙域Swin Mamba的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)MRI的重建方法,它屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:S1.采集/整理MRI全采樣數(shù)據(jù),進(jìn)行k空間欠采樣;S2.欠采樣k空間數(shù)據(jù)輸入頻率域生成器GK,利用多層...
          • 本發(fā)明涉及智能醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,具體是一種基于PET/MR多模態(tài)影像的肺癌智能檢測(cè)系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、智能多模態(tài)分類(lèi)模塊和肺癌檢測(cè)模塊;本發(fā)明采用基于雙向注意力機(jī)制的跨模態(tài)特征融合方法,在多模態(tài)融合的基礎(chǔ)上,通過(guò)視覺(jué)嵌入考慮細(xì)粒...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種面向極端場(chǎng)景的遙感圖像特征增強(qiáng)方法,屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取第一圖像集和第二圖像集,從第一圖像集中抽取第一遙感圖像,從第二圖像集中抽取多張第二遙感圖像;對(duì)第一遙感圖像進(jìn)行第一分辨率增強(qiáng),獲得第三遙感圖像;選擇一...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種三維海溫空間降尺度的方法、裝置及電子設(shè)備,涉及圖像處理領(lǐng)域,該方法包括獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)集,目標(biāo)數(shù)據(jù)集包括:風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)、海流數(shù)據(jù)、第一海溫?cái)?shù)據(jù)及第二海溫?cái)?shù)據(jù),將目標(biāo)數(shù)據(jù)集中的風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)、海流數(shù)據(jù)、第一海溫?cái)?shù)據(jù)及第二海溫?cái)?shù)據(jù)輸入三維海溫...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于學(xué)習(xí)終端的智慧學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)及方法,屬于學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)領(lǐng)域,包括:用戶(hù)身份認(rèn)證模塊,用于接收用戶(hù)登錄信息并進(jìn)行身份驗(yàn)證;學(xué)習(xí)記錄存儲(chǔ)模塊,用于存儲(chǔ)用戶(hù)的歷史學(xué)習(xí)數(shù)據(jù);練習(xí)題生成模塊,響應(yīng)于身份認(rèn)證通過(guò);練習(xí)評(píng)估模塊,判斷學(xué)習(xí)...
          • 本發(fā)明提供一種基于大語(yǔ)言模型外掛知識(shí)庫(kù)的維修備件預(yù)測(cè)系統(tǒng),對(duì)歷史工單進(jìn)行信息數(shù)據(jù)提取和預(yù)處理,得到預(yù)處理文本;對(duì)預(yù)處理文本進(jìn)行語(yǔ)義向量轉(zhuǎn)換、關(guān)聯(lián)綁定處理,得到向量數(shù)據(jù)庫(kù);從新工單提取屬性信息,對(duì)屬性信息進(jìn)行語(yǔ)義向量轉(zhuǎn)換,得到查詢(xún)向量;從向量...
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