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          • 本申請公開了一種圖像處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),方法包括:獲取魚眼相機(jī)拍攝的待處理圖像,待處理圖像中包括待處理目標(biāo);基于第一目標(biāo)區(qū)域確定待處理目標(biāo)到魚眼相機(jī)的距離,所述第一目標(biāo)區(qū)域是待處理圖像中待處理目標(biāo)的預(yù)設(shè)部分所在區(qū)域的方案。本申請各實(shí)...
          • 本發(fā)明涉及光伏設(shè)備雙光源圖像的融合領(lǐng)域,尤其涉及一種光伏設(shè)備雙光源圖像的融合方法及系統(tǒng),包括:采集光伏雙光圖像數(shù)據(jù);對光伏雙光圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn),得到配準(zhǔn)數(shù)據(jù);對配準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行低秩稀疏分解,在模型中訓(xùn)練,得到目標(biāo)融合圖像;對目標(biāo)融合圖像進(jìn)行故障...
          • 本發(fā)明公開了一種融合大模型技術(shù)的現(xiàn)貨交易輔助決策方法及系統(tǒng),屬于現(xiàn)貨交易輔助決策方法技術(shù)領(lǐng)域,通過本發(fā)明的分析模型,在考慮用戶情緒數(shù)據(jù)和意見領(lǐng)袖動態(tài)數(shù)據(jù)綜合影響的基礎(chǔ)上,更準(zhǔn)確地衡量某個(gè)特征對于金融事件分類的信息增益,為金融決策、風(fēng)險(xiǎn)評估提...
          • 本發(fā)明公開了智能民航安全管理系統(tǒng)中的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測與優(yōu)化算法,涉及風(fēng)險(xiǎn)管控技術(shù)領(lǐng)域,用于改善非計(jì)劃檢修作業(yè)導(dǎo)致的模塊適配性低導(dǎo)致安全隱患問題,包括在機(jī)體進(jìn)行飛行作業(yè)前后進(jìn)行自檢判斷機(jī)體是否出現(xiàn)間歇類模塊作業(yè)中替換情況,根據(jù)判斷結(jié)果選擇是否進(jìn)入評分...
          • 本申請公開了一種約車訂單處理方法、裝置以及服務(wù)器,該方法包括接收約車訂單;獲取與約車訂單相關(guān)的多個(gè)歷史出行訂單,并基于多個(gè)歷史出行訂單,預(yù)測乘客就位時(shí)長;獲取多個(gè)候選車輛的預(yù)估接駕時(shí)長,將多個(gè)候選車輛的預(yù)估接駕時(shí)長與乘客就位時(shí)長進(jìn)行比對,選...
          • 本發(fā)明涉及人工智能與智能決策技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于世界模型的增強(qiáng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法。其中,該方法包括:S100,智能體從環(huán)境中接收當(dāng)前時(shí)刻環(huán)境狀態(tài),并將當(dāng)前時(shí)刻決策與當(dāng)前時(shí)刻環(huán)境狀態(tài)進(jìn)行融合,生成當(dāng)前時(shí)刻表征向量;S102,智能體將當(dāng)前時(shí)刻表征...
          • 本發(fā)明涉及認(rèn)知建模技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種基于認(rèn)知三角心理機(jī)制的擬人智能體框架及方法。包括:設(shè)計(jì)了心理機(jī)制智能體,具體為一個(gè)基于認(rèn)知三角的框架,其中情感、思維和行為相互作用,形成智能體的認(rèn)知行為結(jié)構(gòu)。情感模塊本發(fā)明引入層次情感模型,思維模塊本...
          • 本申請涉及一種文本改寫方法、裝置及電子設(shè)備,所述方法包括:對原始文本段進(jìn)行內(nèi)容改寫處理,生成初始改寫文本段,其中,所述原始文本段包括至少一個(gè)原始文本塊;在所述初始改寫文本段中確定每個(gè)所述原始文本塊分別對應(yīng)的改寫文本塊;將每個(gè)所述原始文本塊的...
          • 本發(fā)明涉及航空發(fā)動機(jī)及燃?xì)廨啓C(jī)領(lǐng)域,公開了一種帽罩開孔方式與燃燒室頭部進(jìn)氣匹配設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng),通過將各頭部帽罩基準(zhǔn)孔型面連通形成帽罩孔。本發(fā)明能夠減少相鄰帽罩基準(zhǔn)孔型面間的隔斷數(shù)量,提升靜壓恢復(fù)系數(shù),有利于流動穩(wěn)定性,最大程度避免氣流脈動及...
          • 本發(fā)明提供一種垂直發(fā)射的剛性體水下運(yùn)動過程確信可靠性評估方法。涉及確信可靠性評估技術(shù)領(lǐng)域,包括:確定影響剛性體水下運(yùn)動過程的因素,以及影響可靠性的關(guān)鍵性能參數(shù);進(jìn)行區(qū)域建模;確定環(huán)境因素和發(fā)射參數(shù)的可行空間域,采用拉丁超立方抽樣方法確定實(shí)驗(yàn)...
          • 本發(fā)明公開了一種多點(diǎn)系泊圓筒型FPSO動力響應(yīng)及系泊纜構(gòu)型數(shù)字孿生方法,該多點(diǎn)系泊圓筒型FPSO動力響應(yīng)及系泊纜構(gòu)型數(shù)字孿生方法包括以下步驟:S1、取其中一個(gè)海況組合進(jìn)行分析;S2、數(shù)值模擬計(jì)算;S3、使用三階傅里葉級數(shù)對每根系泊纜構(gòu)型進(jìn)行...
          • 本發(fā)明公開了一種外轉(zhuǎn)子永磁同步電機(jī)轉(zhuǎn)矩優(yōu)化方法,包括以下步驟:1)設(shè)計(jì)參數(shù)選擇:選擇電機(jī)定子槽的關(guān)鍵特性,作為設(shè)計(jì)參數(shù),包括槽肩高度Hs1、齒長Hs2、弦長Bs0和槽肩寬度B...
          • 本發(fā)明涉及航空發(fā)動機(jī)零件的振動設(shè)計(jì)領(lǐng)域,公開了一種風(fēng)扇轉(zhuǎn)子葉片模態(tài)疊加振動優(yōu)化設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng),通過風(fēng)扇轉(zhuǎn)子葉片的頻率線以及不同激振因素下的激振線,獲得風(fēng)扇轉(zhuǎn)子葉片的坎貝爾圖,以確定風(fēng)扇轉(zhuǎn)子葉片的模態(tài)疊加共振點(diǎn);通過分析各個(gè)模態(tài)共振點(diǎn)的響應(yīng)幅...
          • 本發(fā)明涉及航空發(fā)動機(jī)及燃?xì)廨啓C(jī)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種考慮轉(zhuǎn)子系統(tǒng)模態(tài)優(yōu)化的阻尼器設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng),通過建立包含轉(zhuǎn)子軸模型、轉(zhuǎn)子連接螺栓環(huán)向等效模型和葉片環(huán)向等效模型的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的有限元分析簡化模型,對轉(zhuǎn)子系統(tǒng)進(jìn)行剛度分析,以調(diào)整轉(zhuǎn)子軸向截面剛度,...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及動態(tài)隱私遮蓋的智能眼鏡圖像處理系統(tǒng),包括有多模態(tài)感知層、目標(biāo)檢測模塊、實(shí)時(shí)遮擋層和自適應(yīng)調(diào)節(jié)模塊;本發(fā)明相對于現(xiàn)有技術(shù)依賴單一時(shí)間戳或粗略配準(zhǔn)導(dǎo)致時(shí)空對齊精度不足、多坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換易產(chǎn)生累積誤差,且特征提取模...
          • 本發(fā)明公開了一種虛擬電廠可信交易優(yōu)化與隱私保護(hù)方法及系統(tǒng),涉及虛擬電廠應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域,包括構(gòu)建主鏈與側(cè)鏈的分層架構(gòu);通過中間市場價(jià)格定價(jià)機(jī)制根據(jù)供需差異動態(tài)生成中間市場價(jià)格參數(shù),并基于加密交易決策完成分布式資源運(yùn)行優(yōu)化;通過拜占庭容錯(cuò)共識算法...
          • 基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)連通增強(qiáng)的合約漏洞檢測方法及裝置,能夠同時(shí)考慮智能合約的序列和結(jié)構(gòu)信息,從而全面理解智能合約代碼中的特征和關(guān)系,具有更好的對抗性和魯棒性,能更全面、準(zhǔn)確地檢測智能合約漏洞。方法包括:(1)將智能合約源代碼表示為圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù),...
          • 本申請涉及智能檢測領(lǐng)域,提供了一種多模態(tài)電梯部件生產(chǎn)質(zhì)量檢測與分析裝置及方法,其首先同步采集電梯部件表面圖像及運(yùn)行聲音信號,利用深度學(xué)習(xí)分別提取視覺特征和聲學(xué)特征形成高維編碼向量,隨后通過特征無監(jiān)督增強(qiáng)對兩類向量進(jìn)行內(nèi)部相結(jié)構(gòu)解析動態(tài)分離出...
          • 本發(fā)明提供了一種結(jié)構(gòu)安全人工智能評估方法及設(shè)備,通過監(jiān)測到的歷史時(shí)序數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測對象結(jié)構(gòu)安全預(yù)測的方法,包括:歷史時(shí)序數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分割、訓(xùn)練算法模型、評估模型性能、使用實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)安全預(yù)測、可視化預(yù)測結(jié)果六個(gè)階段,...
          • 本發(fā)明涉及電子元器件壽命預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于高斯過程回歸與LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的IGBT壽命預(yù)測方法。收集IGBT器件的集射尖峰電壓數(shù)據(jù),并對其進(jìn)行預(yù)處理,再其分解為若干個(gè)反映測量噪聲的IMFs和一個(gè)反映整體退化趨勢的殘差;使用LSTM...
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