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          • 本發(fā)明涉及智能車機(jī)系統(tǒng)領(lǐng)域,提供一種車機(jī)語(yǔ)音交互方法、裝置、車輛、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),方法包括:對(duì)用戶的語(yǔ)音指令進(jìn)行語(yǔ)義分析和意圖識(shí)別,基于意圖識(shí)別結(jié)果確定所述語(yǔ)音指令的指令類型;將指令類型為基礎(chǔ)車控的語(yǔ)音指令發(fā)送至車控執(zhí)行模塊,將指令類型...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種噪聲魯棒性的語(yǔ)音指令識(shí)別方法和系統(tǒng),包括以下步驟:步驟S1:構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;步驟S2:構(gòu)建噪聲魯棒性語(yǔ)音指令識(shí)別模型并對(duì)該模型進(jìn)行訓(xùn)練,步驟S3:利用步驟S2訓(xùn)練好的噪聲魯棒性語(yǔ)音指令識(shí)別模型對(duì)實(shí)際帶噪語(yǔ)音進(jìn)行處理以執(zhí)行指令...
          • 本發(fā)明提供一種通行行為監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,其中方法包括:接收消息隊(duì)列集群推送的目標(biāo)門禁閘機(jī)的當(dāng)前通行行為監(jiān)測(cè)任務(wù);在緩存集群中,獲取當(dāng)前通行行為監(jiān)測(cè)任務(wù)對(duì)應(yīng)的第一視頻流數(shù)據(jù)和第二視頻流數(shù)據(jù);對(duì)第一視頻流數(shù)據(jù)中的尾隨行為進(jìn)行...
          • 本發(fā)明涉及廣告生成技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的跨境電商個(gè)性化廣告生成系統(tǒng)。本發(fā)明中包括:S1、通過(guò)采集模塊實(shí)時(shí)采集用戶輸入的第一信息;S2、通過(guò)多模態(tài)生成模塊基于所述第一信息輸出第一結(jié)果;S3、通過(guò)多維度判別模塊對(duì)所述第一結(jié)果進(jìn)行至...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種用于績(jī)效管理平臺(tái)的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)及方法,涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,本方法包括以下步驟:步驟1、用戶通過(guò)文本或選項(xiàng)輸入評(píng)價(jià)內(nèi)容,構(gòu)建選項(xiàng)輸入與文本輸入的映射關(guān)系;步驟2、對(duì)比用戶與待考核人員輸入的選項(xiàng),通過(guò)權(quán)重分配加權(quán)計(jì)算偏離度;步...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大模型的電力資源智能調(diào)度系統(tǒng)及方法,其中方法包括:根據(jù)地理坐標(biāo)和電網(wǎng)拓?fù)潢P(guān)系將調(diào)度區(qū)域劃分為若干網(wǎng)格并計(jì)算網(wǎng)格權(quán)重,根據(jù)網(wǎng)格權(quán)重標(biāo)記調(diào)度單元,得到若干調(diào)度單元;根據(jù)氣象數(shù)據(jù)和設(shè)備狀態(tài),預(yù)測(cè)未來(lái)預(yù)設(shè)時(shí)間間隔內(nèi)的設(shè)備故障風(fēng)險(xiǎn)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了水資源調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域的一種基于多源補(bǔ)淡的復(fù)雜河口壓咸閾值優(yōu)化方法,包括以下步驟:利用地理信息系統(tǒng)平臺(tái)確定多水源與多口門的空間拓?fù)潢P(guān)系,基于時(shí)滯回歸分析計(jì)算出分流比例數(shù)據(jù);獲取多水源與多口門的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。本發(fā)明通過(guò)多口門鹽度預(yù)測(cè)模型,...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種在智能眼鏡上的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng),包括:多級(jí)記憶模塊,用于存儲(chǔ)用戶各方面數(shù)據(jù)記憶并按面向?qū)ο蠛头秶诸悾换旌蠑?shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng),與多級(jí)記憶模塊連接,存儲(chǔ)各方面數(shù)據(jù)并提供檢索;自適應(yīng)學(xué)習(xí)模塊,與用戶交互且與多級(jí)記憶模塊相連,依交互歷史淘汰...
          • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于人工智能的實(shí)心球測(cè)試糾正方法,包括以下步驟,基于實(shí)心球軌跡數(shù)據(jù),模擬實(shí)心球與空氣的相互作用和軌跡,生成實(shí)心球軌跡空氣動(dòng)力特性。本發(fā)明中,通過(guò)模擬實(shí)心球軌跡與空氣動(dòng)力特性,識(shí)別導(dǎo)致投擲偏差的關(guān)鍵因素,...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)深度學(xué)習(xí)的高效跨流態(tài)氣動(dòng)力熱效應(yīng)預(yù)測(cè)與數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建方法,涉及氣動(dòng)力熱效應(yīng)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:通過(guò)高精度CFD模擬與實(shí)驗(yàn),采集流場(chǎng)中各區(qū)域的氣動(dòng)力與熱效應(yīng)數(shù)據(jù);本發(fā)明中,通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)深度學(xué)習(xí)與動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù),...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種船橋碰撞實(shí)驗(yàn)的縮模方法,包括以下步驟:進(jìn)行船橋碰撞模型簡(jiǎn)化;建立船橋碰撞動(dòng)力學(xué)相似性模型;基于建立的力學(xué)相似性模型,進(jìn)行船橋碰撞縮模驗(yàn)證;基于縮模驗(yàn)證結(jié)果,進(jìn)行縮模模型優(yōu)化迭代;得到優(yōu)化后的縮模模型。本發(fā)明基于幾何相似、材料...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于UWB雙節(jié)點(diǎn)權(quán)重融合的手臂運(yùn)動(dòng)感知系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)采集單元、信號(hào)處理單元及權(quán)重融合學(xué)習(xí)分類單元,其中數(shù)據(jù)采集單元用于在含有多個(gè)無(wú)源目標(biāo)的場(chǎng)景下,設(shè)置兩個(gè)具有信號(hào)收發(fā)合置功能的UWB節(jié)點(diǎn),由兩個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)射出的信號(hào)經(jīng)過(guò)目標(biāo)反射構(gòu)...
          • 本申請(qǐng)涉及深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域,具體公開(kāi)了一種基于昇騰平臺(tái)的模型訓(xùn)練框架適配方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。獲取當(dāng)前模型訓(xùn)練框架與昇騰平臺(tái)中Mode l Li nk訓(xùn)練框架的待適配內(nèi)容,并對(duì)當(dāng)前模型訓(xùn)練框架進(jìn)行調(diào)整及遷移,獲得初始模型訓(xùn)練框架...
          • 本公開(kāi)提供一種基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)的患者特征提取方法、裝置及電子設(shè)備,所述方法包括:獲取呼吸道疾病患者的樣本數(shù)據(jù),對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換處理得到數(shù)據(jù)矩陣;基于數(shù)據(jù)矩陣中的指標(biāo)特征確定特征向量和目標(biāo)關(guān)系矩陣,基于特征向量和目標(biāo)關(guān)系矩陣構(gòu)建關(guān)系圖;將特...
          • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于人工智能的籃球?qū)鼓芰y(cè)試方法及系統(tǒng),包括以下步驟:基于穿戴設(shè)備的收集數(shù)據(jù),通過(guò)對(duì)籃球運(yùn)動(dòng)員的生理活動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控,優(yōu)化信息的完整性和可訪問(wèn)性,生成運(yùn)動(dòng)員生理數(shù)據(jù)集。本發(fā)明中,通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控籃球運(yùn)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種端到端的基于Mamba塊的非完備信息下高速導(dǎo)彈意圖預(yù)測(cè)方法,包括如下步驟:步驟1、數(shù)據(jù)預(yù)處理并構(gòu)建時(shí)間序列矩陣;步驟2、根據(jù)步驟1中的時(shí)間序列矩陣,基于SMA?GRU進(jìn)行非完備數(shù)據(jù)處理;步驟3、基于Mamba塊的雙通道特征編...
          • 本發(fā)明涉及信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域,提供了多頻生物電信號(hào)抗干擾方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì);多頻生物電信號(hào)抗干擾方法,包括:同步采集多通道的多頻段生物電信號(hào);基于時(shí)頻分析規(guī)則,對(duì)各通道的所述多頻段生物電信號(hào)進(jìn)行頻域分解,提取干擾頻率分量;根據(jù)識(shí)別的干...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種電力設(shè)備模塊化實(shí)時(shí)更新系統(tǒng),屬于電力設(shè)備自動(dòng)化技術(shù)領(lǐng)域,包括設(shè)備模塊化模塊,將電力設(shè)備進(jìn)行劃分得到電力設(shè)備子模塊;數(shù)據(jù)獲取模塊,獲取電力設(shè)備子模塊的更新數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊,對(duì)更新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,得到預(yù)處理后的更新數(shù)據(jù),預(yù)測(cè)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種位流文件處理方法、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì),屬于集成電路技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取已被壓縮的第一位流文件,第一位流文件包括至少一個(gè)區(qū)域數(shù)據(jù),每個(gè)區(qū)域數(shù)據(jù)包括多個(gè)數(shù)據(jù)組,每個(gè)數(shù)據(jù)組包括相互關(guān)聯(lián)的一個(gè)配置內(nèi)容與至少一個(gè)配置地址,一個(gè)區(qū)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N虛擬組件的對(duì)齊方法、裝置、終端設(shè)備、以及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括:在待創(chuàng)建虛擬空間中生成對(duì)齊模型,對(duì)齊模型的形態(tài)符合針對(duì)多個(gè)待對(duì)齊虛擬組件預(yù)設(shè)的對(duì)齊狀態(tài);響應(yīng)作用于對(duì)齊模型的移動(dòng)操作,控制對(duì)齊模型在待創(chuàng)建虛擬空間中移動(dòng)...
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