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          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種在線(xiàn)藝術(shù)教育沉浸式場(chǎng)景交互系統(tǒng),屬于人工智能與藝術(shù)教育交叉技術(shù)領(lǐng)域,交互系統(tǒng)包括智慧藝術(shù)教育教學(xué)資源模塊、在線(xiàn)藝術(shù)教育沉浸式教學(xué)場(chǎng)景設(shè)計(jì)模塊和視覺(jué)語(yǔ)音交互模塊,智慧藝術(shù)教育教學(xué)資源模塊和在線(xiàn)藝術(shù)教育沉浸式教學(xué)場(chǎng)景設(shè)計(jì)模塊通過(guò)...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種代碼生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。方法包括:獲取目標(biāo)芯片的待驗(yàn)證功能模塊對(duì)應(yīng)的硬件設(shè)計(jì)文件;從硬件設(shè)計(jì)文檔中提取待驗(yàn)證模塊的輸入接口和輸出接口各自對(duì)應(yīng)的接口信息;基于功能驗(yàn)證代碼模板、參考模塊的接口信息以及待驗(yàn)證功能模塊...
          • 本發(fā)明涉及人工智能和藝術(shù)教育交叉領(lǐng)域,提供了一種面向全場(chǎng)景教學(xué)應(yīng)用的古典音樂(lè)多模態(tài)情感認(rèn)知方法及系統(tǒng)。所述方法包括:S1、構(gòu)建訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本;S2、構(gòu)建改進(jìn)的SVM分類(lèi)模型,使用多模態(tài)情感特征參數(shù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到模型的最優(yōu)參數(shù);S3...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)海洋表層漫衰減系數(shù)的反演方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì),包括根據(jù)光譜測(cè)量設(shè)備采集的現(xiàn)場(chǎng)觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)和基于輻射傳輸理論計(jì)算的模擬數(shù)據(jù),獲取多個(gè)波長(zhǎng)下的遙感反射率和對(duì)應(yīng)的漫衰減系數(shù),構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集;構(gòu)建基于XGBoos...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于MRE?UNet的海表溫度?地轉(zhuǎn)流耦合時(shí)空同步預(yù)測(cè)方法,包括:獲取海洋環(huán)境要素相關(guān)的長(zhǎng)時(shí)序全球衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù),并提取海表溫度數(shù)據(jù)與地轉(zhuǎn)流數(shù)據(jù);對(duì)海表溫度數(shù)據(jù)與地轉(zhuǎn)流數(shù)據(jù)預(yù)處理,將相同時(shí)間、相同空間的海表溫度數(shù)據(jù)與地轉(zhuǎn)流數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)字孿生的不動(dòng)產(chǎn)運(yùn)維管理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及不動(dòng)產(chǎn)運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:在目標(biāo)屏幕中展示待監(jiān)控建筑物的BIM模型,所述待監(jiān)控建筑物中預(yù)先布置有傳感器;采集所述待監(jiān)控建筑物中的傳感器的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù);基于所述監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)判...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于雙目傳感器的深度視覺(jué)處理方法,包括如下步驟:基于雙目傳感器使用場(chǎng)景對(duì)使用的雙目攝像頭傳感器進(jìn)行標(biāo)定;模擬多個(gè)視角觀(guān)察的角度進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,并對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪和對(duì)比度調(diào)整處理;根據(jù)圖片輸入訓(xùn)練參數(shù)構(gòu)建模型;使用構(gòu)建的模型...
          • 本發(fā)明涉及一種基于指令集構(gòu)建的電網(wǎng)故障檢測(cè)的方法、設(shè)備及介質(zhì),其中,方法包括:針對(duì)可見(jiàn)光圖像、紅外光圖像以及溫度圖像的處理過(guò)程構(gòu)建指令集,為該處理過(guò)程中的每一步驟賦予唯一指令標(biāo)識(shí)符,所述的處理過(guò)程包括圖像加載、尺寸調(diào)整、圖像融合、目標(biāo)檢測(cè)和...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于信息流轉(zhuǎn)理解的流程圖智能解析方法,包括如下步驟:步驟一,對(duì)流程圖進(jìn)行組件識(shí)別與分割;步驟二,在步驟一組件識(shí)別與分割完成之后,實(shí)行OCR文本識(shí)別;步驟三,在經(jīng)過(guò)步驟一組件識(shí)別與分割完成和步驟二的OCR文本識(shí)別之后;步驟四,...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種VR沉浸式體驗(yàn)教學(xué)系統(tǒng)及教學(xué)方法,涉及VR教學(xué)技術(shù)領(lǐng)域,包括:主線(xiàn)探索軌道,并沿所述主線(xiàn)探索軌道的前進(jìn)方向間隔設(shè)有若干情景再現(xiàn)模塊,用于遞進(jìn)式切換并展示各階段歷史片段下的挑戰(zhàn)體驗(yàn)內(nèi)容,且若干情景再現(xiàn)模塊共同構(gòu)成了主線(xiàn)探索的挑...
          • 本發(fā)明涉及信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域,提供了基于PWM的生物電信號(hào)生成方法,包括:通過(guò)PWM生成模塊輸出可調(diào)頻率的第一PWM信號(hào);響應(yīng)于用戶(hù)選擇的頻率和幅度,調(diào)節(jié)所述第一PWM信號(hào)的頻率以及占空比,得到第二PWM信號(hào);將所述第二PWM信號(hào)輸入至RC電...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了火電機(jī)組耦合超級(jí)電容儲(chǔ)能的調(diào)頻指令預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),涉及電力系統(tǒng)儲(chǔ)能調(diào)頻技術(shù)領(lǐng)域,包括:通過(guò)火電機(jī)組的調(diào)頻指令獲得原始調(diào)頻序列,并將其劃分為訓(xùn)練組、校對(duì)組和預(yù)測(cè)組;通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)訓(xùn)練組進(jìn)行訓(xùn)練,生成校對(duì)組的預(yù)測(cè)值;基于校對(duì)組的...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一體共燒疊堆壓電陶瓷致動(dòng)器及其制備方法,包括頂部絕緣層、外部負(fù)電極、外部負(fù)極側(cè)正電極隔離半球、側(cè)面絕緣層、底部絕緣層、外部負(fù)電極引線(xiàn)、外部正電極、外部正極側(cè)負(fù)電極隔離半球、外部正電極引線(xiàn)、內(nèi)部正電極層、內(nèi)部負(fù)電極層、壓電介質(zhì)層和...
          • 本發(fā)明涉及車(chē)輛仿真技術(shù)領(lǐng)域,提供一種車(chē)門(mén)護(hù)板仿真自動(dòng)化壓頭加載方法及系統(tǒng),方法包括:S1,基于有限元軟件,對(duì)車(chē)門(mén)內(nèi)飾模型的多個(gè)結(jié)構(gòu)件和連接點(diǎn)賦予材料參數(shù)和屬性參數(shù),所述多個(gè)結(jié)構(gòu)件包括壓頭模型;S2,按各結(jié)構(gòu)件的實(shí)際連接關(guān)系,裝配車(chē)門(mén)護(hù)板模型...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于nginx的動(dòng)態(tài)請(qǐng)求代理方法及系統(tǒng);本發(fā)明屬于()技術(shù)領(lǐng)域;啟動(dòng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)聽(tīng)模塊,等待并接收來(lái)自客戶(hù)端的請(qǐng)求。當(dāng)請(qǐng)求到達(dá)時(shí),解析請(qǐng)求頭信息,提取請(qǐng)求目標(biāo)的地址、端口和協(xié)議;對(duì)提取的請(qǐng)求目標(biāo)信息的地址、端口和協(xié)議進(jìn)行驗(yàn)證;若請(qǐng)求目...
          • 本發(fā)明涉及醫(yī)療器械技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種新型三腔二囊管及牽引裝置,其中,新型三腔二囊管包括主管道、第一管道和第二管道;所述主管道為兩端開(kāi)口的中空結(jié)構(gòu);所述第一管道和所述第二管道分別設(shè)置在所述主管道內(nèi);所述主管道上固定設(shè)置有第一水囊、第二水囊...
          • 本發(fā)明涉及電表測(cè)量和深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了基于門(mén)控循環(huán)單元和時(shí)序卷積網(wǎng)絡(luò)的電表誤差預(yù)測(cè)方法,采集電表的工作數(shù)據(jù),計(jì)算加速因子后構(gòu)建環(huán)境因素向量和檢測(cè)數(shù)據(jù)向量;將檢測(cè)數(shù)據(jù)向量、環(huán)境因素向量和先前誤差向量作為離線(xiàn)訓(xùn)練好的電表誤差預(yù)測(cè)模型的...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于地質(zhì)?設(shè)備?環(huán)境協(xié)同的泥水盾構(gòu)開(kāi)倉(cāng)智能決策方法,包括:獲取地質(zhì)數(shù)據(jù),并構(gòu)建有限元模型;獲取模擬開(kāi)倉(cāng)參數(shù);當(dāng)盾構(gòu)機(jī)達(dá)到開(kāi)倉(cāng)作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)時(shí),獲取地質(zhì)數(shù)據(jù)和模擬開(kāi)倉(cāng)參數(shù);計(jì)算每個(gè)斷面的開(kāi)倉(cāng)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù);選取開(kāi)倉(cāng)斷面池;選出至少一個(gè)最優(yōu)開(kāi)倉(cāng)...
          • 本發(fā)明涉及一種電主軸的多目標(biāo)仿真優(yōu)化方法,包括以下步驟:建立電主軸的有限元模型;選擇若干個(gè)優(yōu)化目標(biāo)以及與優(yōu)化目標(biāo)相關(guān)的若干個(gè)因素;采用正交試驗(yàn)方法創(chuàng)建正交試驗(yàn)方案表;根據(jù)正交試驗(yàn)方案表,使用有限元模型進(jìn)行仿真試驗(yàn),得到每個(gè)優(yōu)化目標(biāo)的若干組試...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多工序匹配架構(gòu)驅(qū)動(dòng)的工藝大模型優(yōu)化方法及系統(tǒng),包括:步驟1:獲取多工序工藝產(chǎn)線(xiàn)中各工序的工藝參數(shù),構(gòu)建工藝參數(shù)數(shù)據(jù)集;步驟2:根據(jù)多工序工藝產(chǎn)線(xiàn)中各工序的運(yùn)作機(jī)制和關(guān)聯(lián)性,構(gòu)建工藝質(zhì)量預(yù)測(cè)大模型;步驟3:采用工藝參數(shù)數(shù)據(jù)...
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