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          • 本發(fā)明提供一種高精度實時目標(biāo)檢測方法,屬于目標(biāo)檢測技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明方法步驟包括:以YOLOv8框架為模型框架,結(jié)合KAN網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建實時目標(biāo)檢測模型;對所述實時目標(biāo)檢測模型進行預(yù)訓(xùn)練;將待測圖像輸入預(yù)訓(xùn)練后實時目標(biāo)檢測模型,輸出目標(biāo)檢測結(jié)果。K...
          • 本發(fā)明公開了一種輔助元數(shù)據(jù)驅(qū)動的廣域紅外小目標(biāo)檢測方法,對輸入的紅外圖像進行預(yù)處理,對三類元數(shù)據(jù)進行特異化預(yù)編碼及多層感知機映射,生成初始輔助特征,通過骨干網(wǎng)絡(luò)提取多層級圖像特征,生成最終輔助特征,以彌合元高層語義缺乏的細節(jié)特征;利用多模態(tài)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于網(wǎng)格約束的三維人體重建與驅(qū)動方法及相關(guān)設(shè)備,其中方法包括:使用SMPL參數(shù)化人體模型的模板網(wǎng)格作為待優(yōu)化的初始人體網(wǎng)格;使用兩個哈希編碼器來分別估計穿衣人體網(wǎng)格相對初始網(wǎng)格的頂點偏移量和每個高斯球的球諧系數(shù);使用每個穿衣...
          • 本申請公開了一種投影儀標(biāo)定方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及標(biāo)定技術(shù)領(lǐng)域,用于解決現(xiàn)有投影儀標(biāo)定方法需要依賴外部輔助相機的技術(shù)問題。所述方法應(yīng)用于包含有一個標(biāo)定板、一個投影儀和一臺電腦的投影儀標(biāo)定系統(tǒng)中,標(biāo)定板背面設(shè)置有多個圖像采集設(shè)備,圖像采集...
          • 本發(fā)明公開了一種基于計算機視覺的印刷缺陷檢測方法及系統(tǒng),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域;對采集圖像進行預(yù)處理后,進行前景提取得到初始圖像;對初始圖像進行特征提取得到第一特征,將第一特征代入預(yù)設(shè)特征增強模型得到第一增強特征;對第一增強特征進行特征語義重...
          • 本發(fā)明提供了一種基于擴散模型做生成與判別任務(wù)的異常缺陷檢測應(yīng)用,包括以下步驟:獲取用于檢測的標(biāo)準(zhǔn)樣本;通過擴散異常生成模塊,對標(biāo)準(zhǔn)樣本進行正向擴散處理并引入擾動,生成異常樣本,并計算擴散異常生成模塊的擴散損失函數(shù);通過擴散判別模塊捕捉異常樣...
          • 一種基于深度學(xué)習(xí)的星圖視頻序列超分辨率復(fù)原方法,涉及深度學(xué)習(xí)及天文圖像處理領(lǐng)域,解決現(xiàn)有超分辨率復(fù)原方法中,存在獲取真實的LR/HR影像對困難,且由于觀測條件的多變性、目標(biāo)距離的遙遠性以及成像設(shè)備的局限性等問題,導(dǎo)致復(fù)原效果差等問題。本發(fā)明...
          • 本申請實施例提供了一種基于大型語言模型的旅行規(guī)劃方法和裝置。該方法包括:將用戶輸入的旅行綜合約束信息拆分成獨立的N個原子子任務(wù),N為大于1的正整數(shù);對所述N個原子子任務(wù)中的每個原子子任務(wù)進行獨立的并行規(guī)劃,并輸出與所述N個原子子任務(wù)對應(yīng)的N...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)因果推理的用戶需求預(yù)測方法及系統(tǒng),其中方法包括對多模態(tài)數(shù)據(jù)集進行潛在因果關(guān)系提取,得到因果效應(yīng)數(shù)據(jù);基于因果效應(yīng)數(shù)據(jù)構(gòu)建初始長期需求預(yù)測模型;根據(jù)多模態(tài)數(shù)據(jù)集對初始長期需求預(yù)測模型進行訓(xùn)練以得到長期需求預(yù)測模型,并...
          • 本發(fā)明提供了一種基于人工智能的供應(yīng)鏈全流程管理方法及系統(tǒng),包括:采集供應(yīng)鏈中各環(huán)節(jié)的運行數(shù)據(jù),并基于各環(huán)節(jié)之間的執(zhí)行順序?qū)\行數(shù)據(jù)進行分析,依次確定下游環(huán)節(jié)對上游環(huán)節(jié)的供貨需求;基于各環(huán)節(jié)的業(yè)務(wù)屬性控制各環(huán)節(jié)依次進行業(yè)務(wù)自主管理,并在業(yè)務(wù)自...
          • 本公開提供了一種信息處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及人工智能、自然語言處理、大模型和智能搜索領(lǐng)域。具體實現(xiàn)方案為:接收輸入問題,并確定輸入問題的目標(biāo)問題類型;根據(jù)目標(biāo)問題類型,確定輸入問題對應(yīng)的目標(biāo)執(zhí)行引擎...
          • 本申請公開了一種基于穩(wěn)定性邊緣的大模型優(yōu)化加速方法,方法包括:輸入用于圖像分類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)與樣本集,通過矩陣特征值計算方法計算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)海塞矩陣中高特征值及其對應(yīng)的特征向量;基于高特征值判斷是否使用曲率加速,計算并更新曲率加速矩陣;將...
          • 本發(fā)明公開了一種基于CFD仿真技術(shù)的汽車零器件冷卻監(jiān)管系統(tǒng),涉及CFD仿真技術(shù)領(lǐng)域,包括監(jiān)控中心,所述監(jiān)控中心通信連接有仿真幾何建模模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、場化處理模塊與后處理分析模塊;所述仿真幾何建模模塊用于構(gòu)建待測試汽車零器件...
          • 本發(fā)明公開了一種基于社交關(guān)系感知與跨圖注意力網(wǎng)絡(luò)的信息推薦方法,包括以下步驟:根據(jù)用戶社交數(shù)據(jù)構(gòu)建行為交互圖、社交拓撲圖和語義共現(xiàn)圖,生成所述行為交互圖、社交拓撲圖和語義共現(xiàn)圖中的初始用戶節(jié)點嵌入向量 2025-09-27
          • 本發(fā)明涉及客服服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于客戶個性化動態(tài)問題庫與配置化驗證標(biāo)準(zhǔn)的智能客服敏感業(yè)務(wù)驗證系統(tǒng)。通過信息采集模塊采集客戶的身份信息,并基于客戶身份信息建立個性化問題庫,之后通過問答模塊向客戶發(fā)送個性化問題庫中的多個問題,并將客戶的...
          • 本發(fā)明公開了一種基于動態(tài)元數(shù)據(jù)建模的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)整合方法及存儲介質(zhì),從多源異構(gòu)數(shù)據(jù)中采集結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),提取數(shù)據(jù)的格式、結(jié)構(gòu)和語義信息,形成元數(shù)據(jù)集合,為后續(xù)解決命名沖突、數(shù)據(jù)類型差異提供原始依據(jù);通過全面捕獲數(shù)據(jù)特...
          • 本公開提供了一種用于超標(biāo)量處理器的仲裁器和超標(biāo)量處理器,可以應(yīng)用于仲裁器技術(shù)領(lǐng)域。該仲裁器包括:包括M個第一仲裁子單元和M?1個第二仲裁子單元,M為大于1的整數(shù);第m個輸入序列輸入至第m個第一仲裁子單元得到第m個輸出序列,第m個輸入序列輸入...
          • 本申請公開了應(yīng)用程序發(fā)布方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及人工智能領(lǐng)域。具體實現(xiàn)方案為:獲取目標(biāo)對象在會話界面向虛擬對象下發(fā)的與應(yīng)用程序發(fā)布相關(guān)的任務(wù)指令;向虛擬對象的服務(wù)端發(fā)送任務(wù)指令;接收服務(wù)端發(fā)送的任務(wù)指令的...
          • 本發(fā)明涉及智能化控制技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于管網(wǎng)壓力群的送水泵房動態(tài)恒壓和配泵控制算法模型系統(tǒng);包括多源數(shù)據(jù)感知單元、混合模型計算單元、分級決策控制單元、安全防護單元。采用混合模型對管網(wǎng)壓力群建模分析,通過自來水廠送水泵房動態(tài)恒壓控制,實現(xiàn)...
          • 本申請公開了一種設(shè)備參數(shù)調(diào)整方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲介質(zhì),該方法包括:獲取目標(biāo)設(shè)備對應(yīng)的生產(chǎn)產(chǎn)品質(zhì)量參數(shù);通過將質(zhì)量參數(shù)差值輸入設(shè)備參數(shù)調(diào)整模型,得到設(shè)備參數(shù)差值,其中,所述質(zhì)量參數(shù)差值基于所述生產(chǎn)產(chǎn)品質(zhì)量參數(shù)和規(guī)格參數(shù)確定,所述設(shè)備...
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