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          • 本發(fā)明公開了基于單目X射線成像的混凝土攪拌過程中骨料運動追蹤方法及系統(tǒng),該系統(tǒng)包括如下:單個X射線源,產(chǎn)生錐形束射線;平板探測器,位于X射線源對側(cè);含有特殊標(biāo)記點的示蹤骨料;圖像采集與處理單元;三維位置與姿態(tài)解算單元;本發(fā)明降低系統(tǒng)成本:相...
          • 本發(fā)明公開了一種膠帶粘接狀態(tài)評估方法及系統(tǒng),涉及智能評估的技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟,篩選關(guān)鍵評估部位,第一判斷后執(zhí)行第一操作,對待評估膠帶進行第一檢測和第二檢測,根據(jù)第一調(diào)控后的檢測參數(shù)得到待分析數(shù)據(jù),聯(lián)合分析得到脫粘嚴重程度和脫粘位置,構(gòu)建...
          • 本發(fā)明涉及肝臟圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種非酒精脂肪肝的早期篩查模型訓(xùn)練方法。該方法通過像素區(qū)域的灰度值以及區(qū)域形狀特征有效篩選出脂肪浸潤區(qū)域并獲得脂肪層顯著度。在灰度直方圖中進行處理,除最高峰之外分析每個峰作為纖維化峰的概率,最終判斷出...
          • 本發(fā)明公開了一種低定量熱敏紙的飽和發(fā)色光密度的簡易測試方法,涉及熱敏材料檢測技術(shù)領(lǐng)域,包括,獲取待測低定量熱敏紙的未顯色表面圖像,并將未顯色表面圖像及初始加熱參數(shù)輸入預(yù)訓(xùn)練的生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型,生成與飽和發(fā)色狀態(tài)對應(yīng)的預(yù)測顯色光密度分布圖像及...
          • 本發(fā)明實施例提供了一種多類別單樣本圖像的生成方法及系統(tǒng),該方法包括:獲取至少兩張圖像;其中,至少兩張圖像各自對應(yīng)的類別不同;基于預(yù)先確定的條件擴散模型,對至少兩張圖像中的每一張圖像分別進行采樣處理,生成至少兩張圖像各自對應(yīng)的目標(biāo)圖像;基于至...
          • 本申請?zhí)峁┮环N對醫(yī)保數(shù)據(jù)進行處理的方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及醫(yī)保數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。本申請?zhí)峁┑膶︶t(yī)保數(shù)據(jù)進行處理的方法包括:確定初始醫(yī)保數(shù)據(jù)對應(yīng)的初始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)以及數(shù)據(jù)安全等級,以及獲取初始醫(yī)保數(shù)據(jù)對應(yīng)的目標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn);基于初始數(shù)據(jù)標(biāo)...
          • 本發(fā)明適用于屬于運輸樞紐的服務(wù)能力評估技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種面向乘客的空鐵聯(lián)運指數(shù)計算方法及計算系統(tǒng),包括以下步驟:數(shù)據(jù)準(zhǔn)備;計算每個機場的進離場航班和高鐵班次時刻之間空鐵聯(lián)運指標(biāo);計算全部機場的進離場航班和高鐵班次時刻之間任意空鐵聯(lián)運指標(biāo)均...
          • 本發(fā)明公開了一種應(yīng)對建設(shè)工程的協(xié)同監(jiān)理方法及系統(tǒng),涉及建設(shè)工程監(jiān)理技術(shù)領(lǐng)域,包括獲取建設(shè)工程的多類基礎(chǔ)信息;基于基礎(chǔ)信息中各類信息的實時變化特征確定差異化協(xié)同監(jiān)理周期信息。本發(fā)明所述的一種應(yīng)對建設(shè)工程的協(xié)同監(jiān)理方法及系統(tǒng),通過覆蓋施工區(qū)域全...
          • 本發(fā)明屬于電網(wǎng)洪澇災(zāi)害評估技術(shù)領(lǐng)域,具體公開提供的涉及一種電網(wǎng)設(shè)施洪澇災(zāi)害易損性動態(tài)評估方法,其通過獲取目標(biāo)區(qū)域電網(wǎng)設(shè)施歷史洪澇事件數(shù)據(jù)集,抽取同質(zhì)洪澇序列組計算失效增長率,并綜合多因素統(tǒng)計災(zāi)害承載易損性評分且動態(tài)更新。實現(xiàn)了對電網(wǎng)設(shè)施在多...
          • 本發(fā)明涉及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)智能生產(chǎn)控制技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)云邊協(xié)同的設(shè)備智能化運行方法及系統(tǒng),通過提取每個產(chǎn)品工業(yè)生產(chǎn)訂單中生產(chǎn)流程信息和生產(chǎn)需求,解析產(chǎn)品工業(yè)生產(chǎn)訂單的彈性生產(chǎn)流程關(guān)聯(lián)信息,查詢?nèi)斯どa(chǎn)資源與工業(yè)生產(chǎn)輔助設(shè)備資源,...
          • 本發(fā)明涉及城市環(huán)衛(wèi)調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種城市環(huán)衛(wèi)車輛動態(tài)調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)。系統(tǒng)包括動態(tài)數(shù)據(jù)集成模塊,從城市環(huán)衛(wèi)管理平臺實時采集多源異構(gòu)動態(tài)作業(yè)數(shù)據(jù),經(jīng)時空關(guān)聯(lián)性清洗和標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換,生成含時間戳標(biāo)記的區(qū)域作業(yè)數(shù)據(jù)倉庫;作業(yè)特征網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模塊,提取多...
          • 本發(fā)明提供了一種基于游客中心綠色施工監(jiān)控管理方法,涉及建筑施工智能化監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域,包括監(jiān)控平臺接收施工終端通過監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)發(fā)送的第一監(jiān)測請求,該請求包含第一施工階段標(biāo)識、第一環(huán)保指標(biāo)閾值和第一異常標(biāo)識,分別用于指示最新施工階段、可執(zhí)行任務(wù)上限和...
          • 本發(fā)明屬于變電站工程監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,涉及到一種基于智能化感知的變電站工程監(jiān)測方法,其基于歷史動作慣性特征、當(dāng)前作業(yè)目標(biāo)約束以及實時位置反饋,動態(tài)生成包含指定吊車吊臂本體及吊裝物體的吊裝軌跡包絡(luò)空間,關(guān)聯(lián)變電站現(xiàn)場其他吊車的吊裝軌跡包絡(luò)空間,標(biāo)...
          • 本發(fā)明公開了一種配電網(wǎng)線損評估方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),其中方法包括對目標(biāo)配電網(wǎng)數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理,得到多維標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù);對多維標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進行分析,識別異常數(shù)據(jù)點,對異常數(shù)據(jù)點進行特征提取,得到時空特征因子;對多維標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進行高維映射,得...
          • 本公開提供一種光熱電站的DNI預(yù)測的方法及裝置,涉及預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:以目標(biāo)電站為中心的預(yù)設(shè)空間范圍,獲取當(dāng)前時刻之前第一時間段的DNI預(yù)測影響因子的監(jiān)測數(shù)據(jù)和第二時間段的DNI預(yù)測影響因子的預(yù)報數(shù)據(jù);對獲取的監(jiān)測數(shù)據(jù)和預(yù)報數(shù)據(jù)進行...
          • 本發(fā)明屬于建筑能源管理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于大數(shù)據(jù)分析的能源管理系統(tǒng)及方法,通過按時段采集空調(diào)出風(fēng)口覆蓋域內(nèi)的人流聚集邊界與方位溫度,構(gòu)建送風(fēng)控制模型,以客流邊界劃定送風(fēng)范圍,結(jié)合限值與適宜溫度差進行梯度送風(fēng)模擬,并依據(jù)模擬結(jié)果預(yù)估基準(zhǔn)...
          • 本公開涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種思維鏈數(shù)據(jù)的質(zhì)量評估方法、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)。包括:首先,獲取目標(biāo)問題對應(yīng)的思維鏈數(shù)據(jù)。其中,思維鏈數(shù)據(jù)包括推理過程和推演答案。之后,基于目標(biāo)問題的標(biāo)準(zhǔn)答案和推演答案,獲取推演答案的正確性得分。獲取推...
          • 本發(fā)明公開一種基于大模型的訴求信息自動分析方法及系統(tǒng),涉及信息處理與人工智能領(lǐng)域;步驟1:對輸入的訴求信息進行預(yù)處理,將預(yù)處理后的訴求信息匯聚形成訴求信息基礎(chǔ)庫,步驟2:利用預(yù)訓(xùn)練的大模型對預(yù)處理后的訴求信息進行特征提取,匯聚形成訴求信息特...
          • 本發(fā)明公開了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軋制規(guī)程自適應(yīng)計算方法及系統(tǒng),涉及冶金工業(yè)自動化與智能制造技術(shù)領(lǐng)域,解決了難以通過構(gòu)建雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型根據(jù)新產(chǎn)生的來料數(shù)據(jù)和實際軋制規(guī)程,調(diào)整和更新自身參數(shù)的技術(shù)問題;包括以下步驟:收集來料數(shù)據(jù),對厚度數(shù)據(jù)進行對數(shù)變...
          • 本發(fā)明涉及機器人自主導(dǎo)航與三維場景重建技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于混合隱式神經(jīng)場的分布式多智能體協(xié)同方法,包括:獲取智能體的場景,對智能體的場景進行特征提取與編碼,得到場景基礎(chǔ)特征矩陣;基于場景基礎(chǔ)特征矩陣,對場景的相機位姿進行計算與優(yōu)化,得到...
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