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          • 本發(fā)明公開了一種融合改進A*算法與自適應遺傳算法的移動機器人路徑規(guī)劃方法與系統(tǒng),通過改進A*算法的動態(tài)權重機制,在障礙密集區(qū)減少冗余搜索,稀疏區(qū)增強路徑探索,兼顧搜索效率與路徑最優(yōu)性;結合自適應遺傳算法解決傳統(tǒng)算法收斂慢、易局部最優(yōu)問題,同...
          • 本發(fā)明涉及一種基于單諧波系統(tǒng)矩陣的雙色磁納米粒子成像方法,包括:分別將兩種不同種類的磁納米粒子樣品移動至中心零磁場點,施加掃描磁場使零磁場點掃描整個成像視場,施加激勵磁場使磁納米粒子發(fā)生磁化,獲取兩種磁納米粒子樣品的磁化頻譜信號;基于兩種磁...
          • 本發(fā)明涉及信號處理領域,公開了一種基于毫米波雷達信號的降噪方法及系統(tǒng),其方法包括以下步驟:采集待去噪的毫米波雷達信號;基于毫米波雷達信號,構建以多尺度Kolmogorov熵的均值與方差的比值的適應度函數(shù);利用海星優(yōu)化搜索算法優(yōu)化變分模態(tài)分解...
          • 本發(fā)明公開了一種基于虛擬現(xiàn)實技術的全場景數(shù)字構建系統(tǒng)及方法,屬于虛擬現(xiàn)實技術領域,所述方法通過多種設備分別采集培訓直播所需的環(huán)境、人物和培訓素材數(shù)據(jù);建立虛擬場景主題庫,根據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)和培訓內容在虛擬場景主題庫中匹配合適的主題場景模板,根據(jù)人...
          • 本發(fā)明涉及智能電網設備安全認證與指紋庫管理技術領域,尤其涉及基于匹配博弈論的電網設備高效指紋庫構建方法及系統(tǒng),包括特征提取、指紋構造、動態(tài)聚類、博弈匹配與全局優(yōu)化流程;基于設備物理缺陷的RF畸變特征與DWT分解技術,確保指紋唯一性與抗偽造能...
          • 本公開涉及一種問答方法、裝置、存儲介質和電子設備,涉及計算機技術領域,該方法包括:獲取待回答的問題;對問題進行用途場景識別,得到問題對應的用途場景;根據(jù)問題對應的用途場景以及問題對應的語義內容,從預設知識庫中確定目標知識條目;通過推理模型對...
          • 本發(fā)明提供一種基于多模態(tài)注意力機制的視頻問答方法和系統(tǒng),方法包括:獲取視頻數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù);文本數(shù)據(jù)至少包括:問題文本和視頻數(shù)據(jù)對應的描述文本;分別從視頻數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù)中提取視覺特征和文本特征,并對視覺特征進行投影,與文本特征對齊;基于注意力...
          • 本發(fā)明涉及氣象數(shù)據(jù)智能處理技術領域,公開了一種動態(tài)融合數(shù)據(jù)空間降尺度方法、系統(tǒng)、設備及介質,方法包括:獲取第一地形數(shù)據(jù)和第一氣象數(shù)據(jù),通過自適應動態(tài)上采樣操作將第一氣象數(shù)據(jù)提升為第二氣象數(shù)據(jù);分別提取第一地形數(shù)據(jù)和第二氣象數(shù)據(jù)的特征;基于動...
          • 本發(fā)明公開了一種SVR燃燒不穩(wěn)定預測方法及系統(tǒng),涉及能源動力與智能控制領域,方法包括:獲取故障燃燒火焰化學發(fā)光信號并生成包含訓練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集的信號數(shù)據(jù)集;基于訓練數(shù)據(jù)集,建立支持向量回歸模型;使用測試數(shù)據(jù)集對支持向量回歸模型進行評估,...
          • 本發(fā)明公開了一種燃氣輪機燃燒溫度預測方法及系統(tǒng),涉及燃氣輪機燃燒溫度監(jiān)測與預測領域,方法包括:獲取燃燒溫度數(shù)據(jù)構建數(shù)據(jù)集并構建包絡線;基于包絡線進行第一判斷,不滿足則重新構建,直至滿足判斷結果;利用終止第一判斷后的包絡線對原始信號進行EMD...
          • 本發(fā)明公開了一種燃氣輪機摻氫燃燒室的三維數(shù)值仿真方法、系統(tǒng)、計算機設備和存儲介質,涉及燃氣輪機技術領域,方法包括:基于待仿真的燃氣輪機燃燒室進行三維造型,構建燃燒室三維實體模型;使用網格劃分工具對燃燒室實體模型進行流場網格劃分,獲取帶有流場...
          • 本發(fā)明公開了一種基于比例公平的異步聯(lián)邦學習通信方法及系統(tǒng),涉及變電站監(jiān)控系統(tǒng)智能化技術領域,包括中心服務器初始化,客戶端從中心服務器下載全局模型;客戶端進行本地模型更新,并將更新后的模型參數(shù)上傳至中心服務器;中心服務器通過聚合模型將各客戶端...
          • 本說明書實施例提供數(shù)據(jù)處理方法、計算機可讀存儲介質、計算機程序產品,其中數(shù)據(jù)處理方法應用于數(shù)據(jù)投放平臺,包括:獲取待檢測業(yè)務資源的待檢測操作數(shù)據(jù),以及所述待檢測業(yè)務資源對應的至少一個參考業(yè)務資源的參考操作數(shù)據(jù);根據(jù)所述待檢測操作數(shù)據(jù)和各參考...
          • 本發(fā)明屬于圖像處理領域,具體涉及一種基于特征融合的輕量化圖像去模糊方法與系統(tǒng),包括:構建LFNet神經網絡模型;所述LFNet神經網絡模型包括編碼器和解碼器,所述編碼器和解碼器內均設有多尺度動態(tài)特征聚合模塊,所述編碼器內還設有多尺度深度注意...
          • 本申請涉及圖像處理技術領域,提出一種個性化圖像生成方法、裝置、電子設備及存儲介質,該方法包括:通過跨模態(tài)自動化標注系統(tǒng)對圖像數(shù)據(jù)、文本描述和實例分割掩碼進行關聯(lián),生成圖像?文本?實例分割掩碼的關聯(lián)數(shù)據(jù)集;基于關聯(lián)數(shù)據(jù)集構建對應的混合訓練數(shù)據(jù)...
          • 本申請實施例提供了一種模型編輯方法、裝置、電子設備及計算機存儲介質。模型編輯方法,包括:在虛擬渲染引擎提供的第一模型展示界面中,展示目標模型;響應于滿足預設的模型編輯條件,在建模軟件提供的第二模型展示界面中展示與目標模型相對應的待編輯模型;...
          • 本發(fā)明公開了一種正負近鄰雙柔性約束的非負表示分類方法,利用K?近鄰算法為每個測試樣本構建正近鄰集,并希望正鄰居集中每個樣本與測試樣本之間的距離盡可能小。同時,考慮到正近鄰集中不同類別樣本會對分類性能造成負面影響,引入負近鄰集。通過負近鄰集,...
          • 本發(fā)明公開了基于深度學習的智能門鎖活體視覺檢測方法及系統(tǒng),涉及智能門鎖技術領域,包括:通過光學測距模塊實時獲取目標人臉與攝像頭的間距參數(shù),并基于所述間距參數(shù)判定是否啟動人臉識別流程;當啟動識別時,對目標人臉執(zhí)行活體檢測驗證,并在驗證通過后同...
          • 本發(fā)明提供了一種基于機器學習的高熵氧化物材料的預測方法、設備和介質,能夠對高熵稀土鈦酸鹽組成元素的進行高效篩選并對其他組成的高熵稀土鈦酸鹽進行熱導率預測。本發(fā)明方法建立了基于機器學習的預測模型,為高熵稀土鈦酸鹽的熱導率的確定提供了更高效的方...
          • 本發(fā)明提供一種面向流調全過程的智能輔助流調方法,涉及大數(shù)據(jù)技術領域,包括:步驟S1,于中心端部署人工智能算力集群;步驟S2,流調員在進行流調時通過持有的移動端登記流調任務,并在執(zhí)行流調任務過程中與中心端進行交互以調用人工智能算力集群對流調對...
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