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          • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,提供一種模型加速方法、裝置及設(shè)備,該方法包括:獲取Transformer模型當前產(chǎn)生的圖像處理任務,將圖像處理任務對應的非線性函數(shù)分解成計算圖;計算圖中的節(jié)點表示非線性函數(shù)中的圖像處理計算操作,邊表示圖像處理計算...
          • 本發(fā)明涉及一種端對端的跨模態(tài)變化檢測系統(tǒng),解決僅使用歷史土地利用分類數(shù)據(jù)與當期遙感影像的土地變更調(diào)查的變化檢測問題。提出了一種名為跨模態(tài)補丁對齊網(wǎng)絡(luò)的新型深度學習模型,該模型彌合了地圖和圖像之間用于跨模態(tài)變化檢測的不同模態(tài)之間的差距,使用經(jīng)...
          • 本發(fā)明提供了一種病變圖像自動化分割方法、系統(tǒng)及裝置,涉及病變圖像分割技術(shù)領(lǐng)域,方法主要包括:采集被測器官的三維圖像;從所述三維圖像中識別器官輔助線;按照器官輔助線走向,劃分出候選區(qū)域圖像;對所述候選區(qū)域圖像進行切割,得到三維子塊;基于預測策...
          • 本發(fā)明提供了一種病變圖像自動化測量方法、系統(tǒng)及裝置,涉及病變圖像測量技術(shù)領(lǐng)域,方法主要包括:基于被測器官的醫(yī)學分割圖像,包括根據(jù)醫(yī)學原始圖像獲得的病變分割及組織分割;將病變分割作為目標,選擇所述目標相鄰的組織分割作為基準;對所述基準進行邊界...
          • 本申請涉及一種酒體勾調(diào)方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)。主要技術(shù)方案包括:獲取多種半成品酒體的理化指標數(shù)據(jù);基于目標酒體的質(zhì)量要求,建立包含理化指標約束范圍的目標酒體標準模型;根據(jù)所述目標酒體標準模型和所述半成品酒體的理化數(shù)據(jù),通過目標規(guī)劃算法生...
          • 本發(fā)明公開了基于多級模糊評價模型的電力客戶價值評估的方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),屬于智能數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,包括:確定電力客戶價值評價指標,基于決策樹訓練客戶價值分類模型,提取評價指標的分類閾值,根據(jù)分類閾值動態(tài)調(diào)整隸屬度函數(shù),基于優(yōu)化后的隸屬度...
          • 本申請涉及一種基于多源數(shù)據(jù)的園區(qū)碳排放用電優(yōu)化方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。所述方法包括:獲取企業(yè)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)和園區(qū)開發(fā)強度數(shù)據(jù);基于企業(yè)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)生成企業(yè)碳排放用電特征數(shù)據(jù);將企業(yè)碳排放用電特征數(shù)據(jù)和園區(qū)開發(fā)強度數(shù)據(jù)輸入至企業(yè)發(fā)展預測模型中,...
          • 本發(fā)明涉及一種基于服務指標感知復用的分離式大語言模型推理方法和系統(tǒng),用于對多個工作節(jié)點進行調(diào)度,在同一工作節(jié)點以SLO感知的方式協(xié)同調(diào)度Prefill和Decode任務,通過記錄Decode操作時間與TPOT時間的差值(即TPOT松弛),當...
          • 本發(fā)明公開了面向復雜工業(yè)場景的多維數(shù)據(jù)融合監(jiān)控方法及系統(tǒng),屬于工業(yè)自動化與數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,包括對工業(yè)設(shè)備的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行可信度評估與自修復處理;對修復后的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行跨模態(tài)時序?qū)R,并強化時序?qū)R精度;基于設(shè)備實時工況動態(tài)調(diào)整多源異...
          • 本發(fā)明公開了一種電力系統(tǒng)遠程修復數(shù)據(jù)的保護方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。該方法包括:獲取電力系統(tǒng)中嵌入式設(shè)備發(fā)送的加密狀態(tài)數(shù)據(jù),并對加密狀態(tài)數(shù)據(jù)進行解密得到解密狀態(tài)數(shù)據(jù);使用差分隱私算法對解密狀態(tài)數(shù)據(jù)中的待保護數(shù)據(jù)加入噪聲,得到噪聲狀態(tài)數(shù)據(jù);將噪...
          • 本發(fā)明屬于智能設(shè)備領(lǐng)域,尤其涉及一種基于流式細胞術(shù)自動判別白血病類型的系統(tǒng)。本發(fā)明目的是解決現(xiàn)有技術(shù)存在識別白血病準確率低的問題的問題。提供了一種基于流式細胞術(shù)自動判別白血病類型的系統(tǒng),包括:數(shù)據(jù)采集模塊、特征解析模塊以及預測診斷模塊;所述...
          • 本公開涉及一種代碼檢測方法、設(shè)備及存儲介質(zhì),將代碼審查平臺與靜態(tài)掃描相結(jié)合,通過從代碼從代碼審查平臺上獲取待審核的代碼,對代碼進行靜態(tài)掃描,得到代碼中存在的錯誤的信息,將代碼中存在的錯誤的信息發(fā)送給代碼審查平臺進行顯示,實現(xiàn)了代碼的自動審查...
          • 本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)處理方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:接收業(yè)務系統(tǒng)發(fā)送的多個任務創(chuàng)建請求,創(chuàng)建多個業(yè)務任務;結(jié)合各業(yè)務任務的處理優(yōu)先級和關(guān)聯(lián)指數(shù),生成多個業(yè)務任務的第一處理順序;根據(jù)各業(yè)務任務的資源占用量對第一處...
          • 本發(fā)明涉及一種基于兩級任務分配算法的無人機任務執(zhí)行方法及系統(tǒng),其方法包括如下步驟:獲取多個無人機的載荷信息;根據(jù)載荷信息選擇任務分配方法;當任務分配方法被選擇為第一級任務分配方法時,采用最近鄰搜索方法與匈牙利匹配算法進行多線程并行計算,以匹...
          • 本發(fā)明屬于車輛導航技術(shù)領(lǐng)域,提供了面向矢量場的機器人導航避障方法、系統(tǒng)及自動駕駛車輛,其技術(shù)方案為:使用多種行進方向的啟發(fā)式算法,有三種行進模式:逃離模式,可直達模式,不可直達模式;逃離模式設(shè)置碰撞區(qū)間,避免了巡檢機器人進入狹窄通道受阻同時...
          • 本發(fā)明提供了基于環(huán)境感知的半導體封裝控制參數(shù)自適應方法與系統(tǒng),屬于半導體封裝技術(shù)領(lǐng)域,包括,對半導體封裝裝置進行模塊與區(qū)域的配置,對周圍的區(qū)域進行感知,獲取控制參數(shù)數(shù)組與控制信息調(diào)整表,獲取環(huán)境溫度,之后構(gòu)建領(lǐng)地,通過等分與劃分操作獲取各組...
          • 一種深度空間三維變形監(jiān)測方法、裝置及電子設(shè)備,涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。在該方法中,通過監(jiān)測陣列獲取各個監(jiān)測單元的重力加速度;根據(jù)重力加速度計算第二監(jiān)測單元相對于第一監(jiān)測單元的位移變化量;基于位移變化量確定各個監(jiān)測單元相對于預設(shè)基準位置的目標位移變...
          • 本發(fā)明涉及記碼裝置技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種驗布機的記碼裝置,主要包括支撐軸、裝置本體,其中,支撐軸至少設(shè)有兩個,各支撐軸上均設(shè)有若干裝置本體,各裝置本體以待記碼布料為中心對稱均勻分布,各支撐軸以待記碼布料為中心對稱分布于待記碼布料的上下兩側(cè);各...
          • 本發(fā)明涉及移動廁所技術(shù)領(lǐng)域,且公開了零碳移動廁所,包括底座和頂蓋,所述頂蓋設(shè)置在底座的上方,所述底座和頂蓋相對應一側(cè)的連接處分別環(huán)繞固定連接有封板,上方所述封板的底部設(shè)有延伸卡板,下方所述封板的內(nèi)壁開設(shè)有卡槽,兩個所述封板相對應的一側(cè)卡接設(shè)...
          • 本發(fā)明公開了一種應用于寬度受限防洪渠的組合式景觀護岸結(jié)構(gòu)及施工方法,結(jié)構(gòu)包括自下向上成階梯式布設(shè)的生態(tài)石籠結(jié)構(gòu)、懸臂式花槽擋墻結(jié)構(gòu)、臺階型生態(tài)護坡結(jié)構(gòu)及智能灌溉控制系統(tǒng),生態(tài)石籠結(jié)構(gòu)位于渠底標高以下由多層蜂巢網(wǎng)孔生態(tài)石籠堆疊而成;懸臂式花槽...
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