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          • 本發明涉及基于電動汽車集群的虛擬電廠精準聚合建模方法及裝置,包括:對電量優化模型求解,得到電壓節點處的電壓層級的下一級電壓層級向上聚合至電壓節點處的電壓層級的等效負荷;基于電壓節點處的電壓層級的下一級電壓層級向上聚合至電壓節點處的電壓層級的...
          • 本發明公開了直播違禁詞實時消音替換方法、裝置及計算機設備。方法包括:獲取用戶選擇的直播平臺所屬的行業;根據行業加載對應的違禁詞庫;獲取用戶自定義的防護敏感度以及嚴格程度,以得到防護力度信息;獲取直播內容,并將直播內容轉換為文本流;根據防護力...
          • 本公開提供了一種語音識別方法及裝置、電子設備、存儲介質及程序產品,涉及智能家居技術領域。該方法包括:采集包括目標對象的圖像信息;響應于所述圖像信息中包括所述目標對象的預設姿態,通過麥克風陣列采集音頻信息;所述音頻信息中包括所述目標對象的語音...
          • 本發明涉及智能車機系統領域,提供一種車機語音交互方法、裝置、車輛、電子設備和存儲介質,方法包括:對用戶的語音指令進行語義分析和意圖識別,基于意圖識別結果確定所述語音指令的指令類型;將指令類型為基礎車控的語音指令發送至車控執行模塊,將指令類型...
          • 本發明公開了一種噪聲魯棒性的語音指令識別方法和系統,包括以下步驟:步驟S1:構建訓練數據集;步驟S2:構建噪聲魯棒性語音指令識別模型并對該模型進行訓練,步驟S3:利用步驟S2訓練好的噪聲魯棒性語音指令識別模型對實際帶噪語音進行處理以執行指令...
          • 本發明提供一種通行行為監測方法及系統,涉及數據處理技術領域,其中方法包括:接收消息隊列集群推送的目標門禁閘機的當前通行行為監測任務;在緩存集群中,獲取當前通行行為監測任務對應的第一視頻流數據和第二視頻流數據;對第一視頻流數據中的尾隨行為進行...
          • 本發明涉及廣告生成技術領域,具體涉及基于生成對抗網絡的跨境電商個性化廣告生成系統。本發明中包括:S1、通過采集模塊實時采集用戶輸入的第一信息;S2、通過多模態生成模塊基于所述第一信息輸出第一結果;S3、通過多維度判別模塊對所述第一結果進行至...
          • 本發明公開了一種用于績效管理平臺的數據分析系統及方法,涉及數據分析技術領域,本方法包括以下步驟:步驟1、用戶通過文本或選項輸入評價內容,構建選項輸入與文本輸入的映射關系;步驟2、對比用戶與待考核人員輸入的選項,通過權重分配加權計算偏離度;步...
          • 本發明公開了一種基于大模型的電力資源智能調度系統及方法,其中方法包括:根據地理坐標和電網拓撲關系將調度區域劃分為若干網格并計算網格權重,根據網格權重標記調度單元,得到若干調度單元;根據氣象數據和設備狀態,預測未來預設時間間隔內的設備故障風險...
          • 本發明公開了水資源調度技術領域的一種基于多源補淡的復雜河口壓咸閾值優化方法,包括以下步驟:利用地理信息系統平臺確定多水源與多口門的空間拓撲關系,基于時滯回歸分析計算出分流比例數據;獲取多水源與多口門的實測數據。本發明通過多口門鹽度預測模型,...
          • 本發明公開了一種在智能眼鏡上的自適應學習系統,包括:多級記憶模塊,用于存儲用戶各方面數據記憶并按面向對象和范圍分類;混合數據庫系統,與多級記憶模塊連接,存儲各方面數據并提供檢索;自適應學習模塊,與用戶交互且與多級記憶模塊相連,依交互歷史淘汰...
          • 本發明涉及人工智能技術領域,具體為一種基于人工智能的實心球測試糾正方法,包括以下步驟,基于實心球軌跡數據,模擬實心球與空氣的相互作用和軌跡,生成實心球軌跡空氣動力特性。本發明中,通過模擬實心球軌跡與空氣動力特性,識別導致投擲偏差的關鍵因素,...
          • 本發明公開了一種基于數據驅動深度學習的高效跨流態氣動力熱效應預測與數據庫構建方法,涉及氣動力熱效應預測技術領域,包括以下步驟:通過高精度CFD模擬與實驗,采集流場中各區域的氣動力與熱效應數據;本發明中,通過數據驅動深度學習與動態數據庫技術,...
          • 本發明公開了一種船橋碰撞實驗的縮模方法,包括以下步驟:進行船橋碰撞模型簡化;建立船橋碰撞動力學相似性模型;基于建立的力學相似性模型,進行船橋碰撞縮模驗證;基于縮模驗證結果,進行縮模模型優化迭代;得到優化后的縮模模型。本發明基于幾何相似、材料...
          • 本發明公開了一種基于UWB雙節點權重融合的手臂運動感知系統,包括數據采集單元、信號處理單元及權重融合學習分類單元,其中數據采集單元用于在含有多個無源目標的場景下,設置兩個具有信號收發合置功能的UWB節點,由兩個節點發射出的信號經過目標反射構...
          • 本申請涉及深度學習技術領域,具體公開了一種基于昇騰平臺的模型訓練框架適配方法、裝置、計算機設備及存儲介質。獲取當前模型訓練框架與昇騰平臺中Mode l Li nk訓練框架的待適配內容,并對當前模型訓練框架進行調整及遷移,獲得初始模型訓練框架...
          • 本公開提供一種基于圖注意力網絡的患者特征提取方法、裝置及電子設備,所述方法包括:獲取呼吸道疾病患者的樣本數據,對樣本數據進行轉換處理得到數據矩陣;基于數據矩陣中的指標特征確定特征向量和目標關系矩陣,基于特征向量和目標關系矩陣構建關系圖;將特...
          • 本發明涉及人工智能技術領域,具體為一種基于人工智能的籃球對抗能力測試方法及系統,包括以下步驟:基于穿戴設備的收集數據,通過對籃球運動員的生理活動數據進行實時監控,優化信息的完整性和可訪問性,生成運動員生理數據集。本發明中,通過實時監控籃球運...
          • 本發明公開了一種端到端的基于Mamba塊的非完備信息下高速導彈意圖預測方法,包括如下步驟:步驟1、數據預處理并構建時間序列矩陣;步驟2、根據步驟1中的時間序列矩陣,基于SMA?GRU進行非完備數據處理;步驟3、基于Mamba塊的雙通道特征編...
          • 本發明涉及信號處理技術領域,提供了多頻生物電信號抗干擾方法、裝置、設備及存儲介質;多頻生物電信號抗干擾方法,包括:同步采集多通道的多頻段生物電信號;基于時頻分析規則,對各通道的所述多頻段生物電信號進行頻域分解,提取干擾頻率分量;根據識別的干...
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