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          • 本發(fā)明公開了一種融合改進(jìn)A*算法與自適應(yīng)遺傳算法的移動機(jī)器人路徑規(guī)劃方法與系統(tǒng),通過改進(jìn)A*算法的動態(tài)權(quán)重機(jī)制,在障礙密集區(qū)減少冗余搜索,稀疏區(qū)增強(qiáng)路徑探索,兼顧搜索效率與路徑最優(yōu)性;結(jié)合自適應(yīng)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(diǎn),施加掃描磁場使零磁場點(diǎn)掃描整個(gè)成像視場,施加激勵(lì)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(lǐng)域,公開了一種基于毫米波雷達(dá)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(dá)信號;基于毫米波雷達(dá)信號,構(gòu)建以多尺度Kolmogorov熵的均值與方差的比值的適應(yīng)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(shí)技術(shù)的全場景數(shù)字構(gòu)建系統(tǒng)及方法,屬于虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)領(lǐng)域,所述方法通過多種設(shè)備分別采集培訓(xùn)直播所需的環(huán)境、人物和培訓(xùn)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(xùn)內(nèi)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(wǎng)設(shè)備安全認(rèn)證與指紋庫管理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于匹配博弈論的電網(wǎng)設(shè)備高效指紋庫構(gòu)建方法及系統(tǒng),包括特征提取、指紋構(gòu)造、動態(tài)聚類、博弈匹配與全局優(yōu)化流程;基于設(shè)備物理缺陷的RF畸變特征與DWT分解技術(shù),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(zhì)和電子設(shè)備,涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取待回答的問題;對問題進(jìn)行用途場景識別,得到問題對應(yīng)的用途場景;根據(jù)問題對應(yīng)的用途場景以及問題對應(yīng)的語義內(nèi)容,從預(yù)設(shè)知識庫中確定目標(biāo)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(jī)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(yīng)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(jìn)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(shù)領(lǐng)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(shè)備及介質(zhì),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(yīng)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(yù)測方法及系統(tǒng),涉及能源動力與智能控制領(lǐng)域,方法包括:獲取故障燃燒火焰化學(xué)發(fā)光信號并生成包含訓(xùn)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(xùn)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(jìn)行評估,...
          • 本發(fā)明公開了一種燃?xì)廨啓C(jī)燃燒溫度預(yù)測方法及系統(tǒng),涉及燃?xì)廨啓C(jī)燃燒溫度監(jiān)測與預(yù)測領(lǐng)域,方法包括:獲取燃燒溫度數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集并構(gòu)建包絡(luò)線;基于包絡(luò)線進(jìn)行第一判斷,不滿足則重新構(gòu)建,直至滿足判斷結(jié)果;利用終止第一判斷后的包絡(luò)線對原始信號進(jìn)行EMD...
          • 本發(fā)明公開了一種燃?xì)廨啓C(jī)摻氫燃燒室的三維數(shù)值仿真方法、系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì),涉及燃?xì)廨啓C(jī)技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:基于待仿真的燃?xì)廨啓C(jī)燃燒室進(jìn)行三維造型,構(gòu)建燃燒室三維實(shí)體模型;使用網(wǎng)格劃分工具對燃燒室實(shí)體模型進(jìn)行流場網(wǎng)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(xué)習(xí)通信方法及系統(tǒng),涉及變電站監(jiān)控系統(tǒng)智能化技術(shù)領(lǐng)域,包括中心服務(wù)器初始化,客戶端從中心服務(wù)器下載全局模型;客戶端進(jìn)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(wù)器;中心服務(wù)器通過聚合模型將各客戶端...
          • 本說明書實(shí)施例提供數(shù)據(jù)處理方法、計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,其中數(shù)據(jù)處理方法應(yīng)用于數(shù)據(jù)投放平臺,包括:獲取待檢測業(yè)務(wù)資源的待檢測操作數(shù)據(jù),以及所述待檢測業(yè)務(wù)資源對應(yīng)的至少一個(gè)參考業(yè)務(wù)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(lǐng)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(gòu)建LFNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;所述LFNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括編碼器和解碼器,所述編碼器和解碼器內(nèi)均設(shè)有多尺度動態(tài)特征聚合模塊,所述編碼器內(nèi)還設(shè)有多尺度深度注意...
          • 本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,提出一種個(gè)性化圖像生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),該方法包括:通過跨模態(tài)自動化標(biāo)注系統(tǒng)對圖像數(shù)據(jù)、文本描述和實(shí)例分割掩碼進(jìn)行關(guān)聯(lián),生成圖像?文本?實(shí)例分割掩碼的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集;基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集構(gòu)建對應(yīng)的混合訓(xùn)練數(shù)據(jù)...
          • 本申請實(shí)施例提供了一種模型編輯方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)存儲介質(zhì)。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(biāo)模型;響應(yīng)于滿足預(yù)設(shè)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(biāo)模型相對應(yīng)的待編輯模型;...
          • 本發(fā)明公開了一種正負(fù)近鄰雙柔性約束的非負(fù)表示分類方法,利用K?近鄰算法為每個(gè)測試樣本構(gòu)建正近鄰集,并希望正鄰居集中每個(gè)樣本與測試樣本之間的距離盡可能小。同時(shí),考慮到正近鄰集中不同類別樣本會對分類性能造成負(fù)面影響,引入負(fù)近鄰集。通過負(fù)近鄰集,...
          • 本發(fā)明公開了基于深度學(xué)習(xí)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(shù)領(lǐng)域,包括:通過光學(xué)測距模塊實(shí)時(shí)獲取目標(biāo)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(dāng)啟動識別時(shí),對目標(biāo)人臉執(zhí)行活體檢測驗(yàn)證,并在驗(yàn)證通過后同...
          • 本發(fā)明提供了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的高熵氧化物材料的預(yù)測方法、設(shè)備和介質(zhì),能夠?qū)Ω哽叵⊥菱佀猁}組成元素的進(jìn)行高效篩選并對其他組成的高熵稀土鈦酸鹽進(jìn)行熱導(dǎo)率預(yù)測。本發(fā)明方法建立了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測模型,為高熵稀土鈦酸鹽的熱導(dǎo)率的確定提供了更高效的方...
          • 本發(fā)明提供一種面向流調(diào)全過程的智能輔助流調(diào)方法,涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)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(diào)員在進(jìn)行流調(diào)時(shí)通過持有的移動端登記流調(diào)任務(wù),并在執(zhí)行流調(diào)任務(wù)過程中與中心端進(jìn)行交互以調(diào)用人工智能算力集群對流調(diào)對...
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