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          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種提高軋鋼提升鏈平臺(tái)剛度的方法,涉及軋鋼提升鏈平臺(tái)加工技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:使用振動(dòng)監(jiān)測(cè)設(shè)備對(duì)各分區(qū)位置進(jìn)行實(shí)時(shí)振動(dòng)監(jiān)測(cè)、采用有限元分析方法對(duì)平臺(tái)進(jìn)行仿真模擬,評(píng)估不同結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì)軋鋼提升鏈平臺(tái)的影響、對(duì)剛度不足分區(qū)內(nèi)的軋鋼提...
          • 本發(fā)明涉及自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于大小模型的內(nèi)容審核方法、裝置及設(shè)備,方法包括:獲取送審?fù)ǖ捞峁┑拇龑徍藘?nèi)容;基于待審核內(nèi)容及其對(duì)應(yīng)的送審?fù)ǖ肋M(jìn)行策略解析,得到審核策略,審核策略包括審核模式、審核鏈路和審核鏈路的每個(gè)審核節(jié)點(diǎn)的調(diào)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于智能監(jiān)控的企業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃優(yōu)化管理方法及系統(tǒng),涉及生產(chǎn)管理優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:采集目標(biāo)企業(yè)的多個(gè)同類生產(chǎn)線上的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)流;對(duì)所述監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)流進(jìn)行多維異常評(píng)估,生成異常評(píng)估矩陣;生成包括設(shè)備重啟優(yōu)先級(jí)序列、工序重排邏輯鏈、物料...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N半導(dǎo)體實(shí)驗(yàn)室的應(yīng)急決策方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),獲取風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型;獲取事故決策模型;在半導(dǎo)體實(shí)驗(yàn)室的任一系統(tǒng)觸發(fā)報(bào)警的情況下,基于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型和半導(dǎo)體實(shí)驗(yàn)室的實(shí)時(shí)安全數(shù)據(jù),確定半導(dǎo)體實(shí)驗(yàn)室的目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果;對(duì)于每個(gè)系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的...
          • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種多智能體柔性作業(yè)車(chē)間調(diào)度方法,包括以下步驟:步驟1:基于大模型創(chuàng)建調(diào)度智能體和檢查智能體,對(duì)調(diào)度智能體和檢查智能體分別設(shè)置第一提示詞和第二提示詞;步驟2:獲取用戶數(shù)據(jù),把用戶數(shù)據(jù)分批次地輸入到調(diào)度智能體中...
          • 本發(fā)明屬于充電樁監(jiān)管技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種考慮優(yōu)先級(jí)的社區(qū)有序充電策略及裝置,該策略包括:獲取社區(qū)所轄電動(dòng)汽車(chē)的充電信息,充電信息包括車(chē)輛到達(dá)時(shí)間、車(chē)輛離開(kāi)時(shí)間、當(dāng)前電池電量、最低充電需求和最高安全充電值;基于充電信息構(gòu)建社區(qū)電動(dòng)汽車(chē)用戶充...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大數(shù)據(jù)的黑土地水土資源承載力評(píng)估系統(tǒng),涉及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)領(lǐng)域,包括:數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、評(píng)估指標(biāo)計(jì)算模塊、承載力評(píng)估模型模塊、結(jié)果分析與展示模塊;數(shù)據(jù)采集模塊用于采集黑土地的土壤數(shù)據(jù)、水資源數(shù)據(jù)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。本...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N半導(dǎo)體實(shí)驗(yàn)室用戶安全畫(huà)像的生成方法及裝置,獲取用戶安全畫(huà)像的多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo);從多源渠道采集多個(gè)用戶的行為數(shù)據(jù),行為數(shù)據(jù)包括用戶在半導(dǎo)體實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行實(shí)際操作的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),以及用戶進(jìn)行半導(dǎo)體培訓(xùn)和考核的靜態(tài)數(shù)據(jù);根據(jù)第一用戶的行為...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種外購(gòu)生鐵塊的質(zhì)量評(píng)估方法,包括以下步驟:取樣:針對(duì)來(lái)料車(chē)輛類型劃分取樣區(qū)域,通過(guò)搖號(hào)方式在取樣區(qū)域內(nèi)選擇試樣區(qū)域,在試樣區(qū)域內(nèi)獲得來(lái)料質(zhì)量情況;雜物評(píng)估:在試樣區(qū)域內(nèi)獲取一般雜物的重量情況,按照一般雜物實(shí)際重量扣重,或通過(guò)雜...
          • 本公開(kāi)提供了一種資產(chǎn)配置方法和裝置,資產(chǎn)配置方法包括:接收資產(chǎn)配置任務(wù),對(duì)所述資產(chǎn)配置任務(wù)進(jìn)行量子編碼,形成用于表示所述任務(wù)的量子編碼信息,所述量子編碼信息包括:量子比特信息和量子能量信息;基于所述量子比特信息確定量子比特的初始量子態(tài);采用...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于網(wǎng)箱養(yǎng)殖魚(yú)群聲吶監(jiān)測(cè)圖像去噪的魚(yú)群數(shù)量測(cè)量方法,通過(guò)步驟一至步驟三獲取到對(duì)目標(biāo)網(wǎng)箱的一次整體掃描中每一幅單圈聲吶掃描圖像中每一條被識(shí)別魚(yú)類的被識(shí)別魚(yú)類坐標(biāo)點(diǎn)P(x,y,d),通過(guò)步驟四依據(jù)D<do的空間位置關(guān)系條件...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種圖像畸變的校正方法及電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:獲取目標(biāo)圖像初始的畸變參數(shù);檢測(cè)畸變參數(shù)是否滿足硬件限定條件,其中,硬件限定條件是基于圖像處理裝置的當(dāng)前硬件存儲(chǔ)資源確定的;響應(yīng)于畸變參數(shù)不滿足硬件限定條件,對(duì)畸變參數(shù)進(jìn)行...
          • 一種基于編碼器?解碼器架構(gòu)的自適應(yīng)圖像深度估計(jì)方法,將深度估計(jì)任務(wù)轉(zhuǎn)化為分類問(wèn)題,通過(guò)將深度范圍劃分為固定數(shù)量、寬度相等的區(qū)間進(jìn)行處理,通過(guò)預(yù)訓(xùn)練的DenseNet編碼器對(duì)圖像進(jìn)行編碼,再將編碼結(jié)果輸入標(biāo)準(zhǔn)特征上采樣解碼器進(jìn)行解碼,從而輸出...
          • 本公開(kāi)提供了文字替換方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像處理以及自然語(yǔ)言處理等人工智能領(lǐng)域,能夠用于生成式搜索、文檔智能編輯、智能助手、虛擬助手以及智能電商等應(yīng)用場(chǎng)景。所述文字替換方法可包括:獲取并展示待處理圖片;監(jiān)聽(tīng)針對(duì)待...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種圖像編輯方法、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。在本申請(qǐng)實(shí)施例中,在圖像編輯頁(yè)面上提供有指向不同的風(fēng)格參考信息和風(fēng)格生成方式的多個(gè)第一界面元素,以及指向不同的文案參考信息和文案生成方式的多個(gè)第二界面元素;通過(guò)第一界面元素獲取風(fēng)格...
          • 本發(fā)明涉及一種指令類型無(wú)關(guān)視覺(jué)語(yǔ)言導(dǎo)航方法,所述方法包括:步驟1,對(duì)多種類型指令進(jìn)行混合,形成混合指令文本
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種教室紀(jì)律檢測(cè)方法及系統(tǒng),包括:獲取教室監(jiān)控,所述教室監(jiān)控包括若干幀監(jiān)控畫(huà)面,對(duì)第一幀監(jiān)控畫(huà)面中每名學(xué)生進(jìn)行頭部檢測(cè),對(duì)每名學(xué)生的頭部生成檢測(cè)框并編號(hào);逐幀對(duì)每名學(xué)生的頭部進(jìn)行檢測(cè)跟蹤,記錄當(dāng)前幀與上一幀監(jiān)控畫(huà)面中,每一同編號(hào)...
          • 本發(fā)明提供了一種表格邊界線識(shí)別方法,包括以下步驟:步驟S1;文檔圖像預(yù)處理;包括對(duì)文檔圖像進(jìn)行灰度化和二值化處理,得到特征圖;步驟S2:表格線檢測(cè);通過(guò)直線檢測(cè)算法提取圖像中的直線段;步驟S3:邊界線識(shí)別;對(duì)線段集合進(jìn)行邊界檢測(cè)得到四個(gè)邊界...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種制作燈光地形圖立體模型的方法,涉及地圖技術(shù)領(lǐng)域。包括以下步驟:用一塊畫(huà)板作為底板,將粘土搟成一定厚度的薄片;用代表底板上局部輪廓的地區(qū)模具平鋪并按壓在搟好的粘土薄片上,通過(guò)裁切模具沿著地區(qū)模具的邊沿分割多余的粘土;用膠水涂抹...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于CENPA銅死亡抑制因子的肝癌風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè)系統(tǒng),包括:候選基因篩選模塊,用于對(duì)肝癌患者全基因組表達(dá)譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,篩選出與銅死亡相關(guān)的關(guān)鍵基因集合;模型構(gòu)建模塊,用于根據(jù)關(guān)鍵基因集合生成肝癌預(yù)后風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型;調(diào)控模塊,用于基...
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