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          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種目的地推薦方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。該方法包括:獲取用戶在出發(fā)地的時(shí)空信息和出行規(guī)律,出行規(guī)律根據(jù)用戶在不同時(shí)間內(nèi)出行信息之間的相關(guān)性確定,時(shí)空信息表征用戶在出發(fā)地出行的位置信息和時(shí)間信息;將時(shí)空信息和出行規(guī)律輸入至推薦模...
          • 本公開關(guān)于一種頁面展示方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:響應(yīng)于搜索信息與目標(biāo)事件相關(guān)聯(lián),獲取目標(biāo)事件對(duì)應(yīng)的推薦信息;推薦信息包括針對(duì)目標(biāo)事件的媒體信息和事件狀態(tài)信息;在搜索結(jié)果頁至少展示媒體信息、事件狀態(tài)信息和搜索信息對(duì)應(yīng)的搜索結(jié)果;...
          • 本申請(qǐng)涉及水文數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于GIS和Python的小流域設(shè)計(jì)洪水計(jì)算參數(shù)批量提取方法采集待處理流域范圍的DEM數(shù)據(jù),從所述DEM數(shù)據(jù)中解析獲得所述待處理流域范圍的矢量面圖層;基于所述矢量面圖層,批量計(jì)算所述待處理流域范圍的河...
          • 本發(fā)明公開了一種整合五維審評(píng)尺度的多模態(tài)龍井茶葉智能分級(jí)方法,包括:收集龍井茶葉樣本;采集龍井茶葉樣本的外觀圖片數(shù)據(jù)集、湯色圖片數(shù)據(jù)集、葉底圖片數(shù)據(jù)集、香氣數(shù)據(jù)集和滋味數(shù)據(jù)集,并進(jìn)行預(yù)處理,將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、測試集以及驗(yàn)證集;構(gòu)建多模態(tài)...
          • 本申請(qǐng)公開了一種冷熱數(shù)據(jù)識(shí)別模型的不確定性評(píng)估方法及系統(tǒng),該方法包括:將冷熱數(shù)據(jù)隨機(jī)排序之后依次輸入待投入使用的冷熱數(shù)據(jù)識(shí)別模型,采集冷熱數(shù)據(jù)識(shí)別模型輸出的識(shí)別結(jié)果數(shù)據(jù);由采集的識(shí)別結(jié)果數(shù)據(jù),得出冷熱數(shù)據(jù)識(shí)別模型不確定性的程度;獲得冷熱數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于AI自動(dòng)化應(yīng)急響應(yīng)的巡檢機(jī)器人發(fā)射臺(tái)故障報(bào)告生成與應(yīng)急處理方法,包括:使用Swin?Transformer提取傳感器數(shù)據(jù)特征,采用BERT文本編碼器提取故障報(bào)告文本特征,并通過時(shí)空特征對(duì)齊和時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)分析設(shè)備狀態(tài)變化;...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種對(duì)象訪問方法、計(jì)算設(shè)備及計(jì)算系統(tǒng)。管理設(shè)備從計(jì)算快速鏈接CXL內(nèi)存池中確定第一內(nèi)存空間;目標(biāo)對(duì)象存儲(chǔ)于第一內(nèi)存空間;管理設(shè)備在第一計(jì)算設(shè)備不具有第一內(nèi)存空間的訪問權(quán)限的情況下,確定第二計(jì)算設(shè)備;第二計(jì)算設(shè)備具有第一內(nèi)存空...
          • 本發(fā)明提供了一種基于大語言模型的建筑標(biāo)準(zhǔn)化知識(shí)庫搭建方法和系統(tǒng),方法包括對(duì)建筑規(guī)范文檔集進(jìn)行語義分塊處理,獲取知識(shí)單元塊及其邏輯關(guān)聯(lián)關(guān)系;利用大語言模型處理知識(shí)單元塊,生成獨(dú)立知識(shí)單元的完整編碼標(biāo)識(shí)和關(guān)聯(lián)知識(shí)單元的邊界關(guān)聯(lián)標(biāo)識(shí),并確定關(guān)聯(lián)類...
          • 本發(fā)明涉及機(jī)場交叉口設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種針對(duì)機(jī)場交叉口的快速聯(lián)動(dòng)設(shè)計(jì)新方法和系統(tǒng),將跑道、滑行道地勢面參照至模型空間,以道肩邊線為路線,將路線對(duì)應(yīng)地勢曲面高程為設(shè)計(jì)縱斷面;選取滑行道交叉口的中心線,建立交叉口中心路線縱斷面,構(gòu)建滑行道...
          • 本發(fā)明公開了基于功能需求的超精密光學(xué)級(jí)輥筒模具微納結(jié)構(gòu)的織構(gòu)化設(shè)計(jì)方法,涉及超精密加工領(lǐng)域,通過針對(duì)需求進(jìn)行方案設(shè)計(jì)、超精密光學(xué)級(jí)輥筒模具加工、微納結(jié)構(gòu)構(gòu)件化、織構(gòu)化表面設(shè)計(jì)、高精度裁切、完成設(shè)計(jì)制備實(shí)現(xiàn)了功能需求的超精密光學(xué)級(jí)輥筒模具微納...
          • 本發(fā)明公開了一種考慮壓密變形的含水巖石損傷統(tǒng)計(jì)本構(gòu)模型的構(gòu)建方法,其包括對(duì)巖石試樣開展單軸壓縮試驗(yàn),獲得軸向應(yīng)力?軸向應(yīng)變曲線及該軸向應(yīng)力?軸向應(yīng)變曲線中處于壓密階段與線彈性階段的分界點(diǎn);引入sigmoid函數(shù),構(gòu)建含水巖石的微裂隙壓密階段...
          • 本發(fā)明涉及藝術(shù)品防偽技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種藝術(shù)品防偽溯源裝置及系統(tǒng),藝術(shù)品防偽溯源裝置包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、身份標(biāo)識(shí)模塊、信息采集模塊、防偽驗(yàn)證模塊和追蹤定位模塊;身份標(biāo)識(shí)模塊采用算法為正品藝術(shù)品賦予一個(gè)數(shù)字身份編碼,同時(shí)信息采集模塊采集正品藝...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種基于二手回收的回答處理方法、裝置以及設(shè)備,該方法包括:響應(yīng)于用戶的第一觸發(fā)操作,確定用戶所匹配的第一考核等級(jí)下的知識(shí)資源;并顯示第一考核等級(jí)下的知識(shí)資源;獲取用戶觸發(fā)的知識(shí)回復(fù)結(jié)果;若確定知識(shí)回復(fù)結(jié)果符合第一考核等級(jí)下的...
          • 本發(fā)明公開了一種基于圖像識(shí)別的生產(chǎn)人員安全管理方法,屬于圖像識(shí)別技術(shù)以及生產(chǎn)人員安全管理技術(shù)領(lǐng)域,通過引入圖像識(shí)別技術(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,精準(zhǔn)識(shí)別員工的不安全行為,如未佩戴安全帽、違規(guī)操作等,可以實(shí)現(xiàn)及時(shí)預(yù)警,顯著地提升了安全監(jiān)控智能化水平,避免...
          • 本發(fā)明涉及機(jī)器視覺技術(shù)領(lǐng)域,且公開了一種基于機(jī)器視覺的線纜直徑檢測方法及系統(tǒng)。該方法及系統(tǒng)通過引入脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時(shí)空特征建模,能夠在復(fù)雜光照和運(yùn)動(dòng)模糊的條件下,實(shí)時(shí)捕獲和分析線纜圖像,確保線纜直徑測量的誤差控制在小于等于0.05mm的高精...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,且公開了一種基于多模態(tài)融合的皮革表面缺陷檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過HDR光學(xué)成像模塊獲取皮革表面圖像,合成為高動(dòng)態(tài)范圍圖像,3D點(diǎn)云重構(gòu)模塊將這些圖像轉(zhuǎn)化為三維點(diǎn)云數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)融合模塊使用圖像配準(zhǔn)技術(shù),將HDR圖像與三維...
          • 本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域,具體是基于主體區(qū)域保護(hù)的自適應(yīng)圖像裁剪數(shù)據(jù)增廣方法及系統(tǒng),包括,對(duì)圖像表征類別的主體區(qū)域生成一個(gè)或多個(gè)標(biāo)注框,對(duì)目標(biāo)類別的區(qū)域進(jìn)行標(biāo)注;對(duì)步驟S100中生成的標(biāo)注框進(jìn)行邊界擴(kuò)展;對(duì)擴(kuò)展后的標(biāo)注框外部的像素進(jìn)行遮...
          • 本發(fā)明提出了一種基于深度學(xué)習(xí)和幾何優(yōu)化的可視化元宇宙醫(yī)療場景搭建方法,實(shí)現(xiàn)步驟為:對(duì)患者的多模態(tài)影像和生理數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后對(duì)多模態(tài)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行堆疊并切割;基于深度學(xué)習(xí)方法計(jì)算每個(gè)預(yù)處理后多模態(tài)影像數(shù)據(jù)的特征圖;基于幾何優(yōu)化構(gòu)建多模態(tài)影像數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于YOLOv8?UNet3Plus的馬鈴薯晚疫病病害嚴(yán)重程度分級(jí)計(jì)算系統(tǒng)及方法,所述系統(tǒng)包括圖像采集模塊,用于采用雙向光源和固定位姿相機(jī)采集無陰影的馬鈴薯葉片圖像;葉片定位模塊,用于使用空間與通道冗余卷積ScConv和雙向...
          • 本發(fā)明提出了一種基于AI視覺輔助監(jiān)管的智能發(fā)射臺(tái)管理系統(tǒng)。系統(tǒng)通過YOLO模型進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別,結(jié)合LSTM模型進(jìn)行行為序列分析,并通過時(shí)空特征對(duì)齊、時(shí)序與空間特征增強(qiáng)以及圖卷積網(wǎng)絡(luò)與圖注意力機(jī)制進(jìn)行跨模態(tài)動(dòng)態(tài)特征融合,生成全局優(yōu)化的特征表示。...
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