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          • 本發(fā)明所提供的一種無人機影像檢索方法、裝置、終端及存儲介質(zhì),所述方法包括:生成訓(xùn)練樣本;對待訓(xùn)練的影像檢索模型進行迭代訓(xùn)練,得到經(jīng)訓(xùn)練的影像檢索模型;獲取待檢索無人機影像集合,將待檢索無人機影像集合中的每個無人機影像依次輸入經(jīng)訓(xùn)練的影像檢索...
          • 本發(fā)明公開了一種機場場面空間相似性度量方法及系統(tǒng),方法包括以下步驟:步驟1,機場場面滑行道表征:生成滑行道路段的向量表示和路段間的概率分布;步驟2,機場場面空間相似性度量:利用路段間的概率分布和滑行道路段向量表示的余弦相似度,分別對機場場面...
          • 本發(fā)明公開了一種海上風(fēng)電安全監(jiān)測信息動態(tài)管理系統(tǒng),涉及海上風(fēng)電安全監(jiān)測領(lǐng)域,包括:數(shù)據(jù)處理單元、信息服務(wù)單元和管理預(yù)測單元。本發(fā)明中,通過數(shù)據(jù)處理模塊中的數(shù)據(jù)清洗模塊、數(shù)據(jù)集成模塊和數(shù)據(jù)融合模塊可實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的清洗、集成和融合,經(jīng)過處理后可實...
          • 本發(fā)明公開了電廠老化數(shù)據(jù)預(yù)警方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),方法包括:獲取實時的電廠數(shù)據(jù),對電廠數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,得到第一電廠數(shù)據(jù);利用第一電廠數(shù)據(jù)構(gòu)建知識圖譜;定義第一推理規(guī)則,利用推理引擎在知識圖譜上執(zhí)行第一推理規(guī)則,得到第一推理結(jié)果;獲取歷史故...
          • 本申請實施例提供的巖性識別模型建立方法、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。該方法包括:獲取第一預(yù)設(shè)數(shù)量的巖性測井?dāng)?shù)據(jù),對第一預(yù)設(shè)數(shù)量的巖性測井?dāng)?shù)據(jù)采用主成分分析法進行處理,以得到第二預(yù)設(shè)數(shù)量的巖性測井?dāng)?shù)據(jù),按照第二預(yù)設(shè)數(shù)量的巖性測井?dāng)?shù)據(jù),建立初...
          • 安卓惡意軟件的演化趨勢之一是惡意行為的多樣化。針對該問題,傳統(tǒng)的二元分類或基于家族的分類方法難以對這些行為進行精細檢測。因此,采用多標(biāo)簽分類方法識別單個惡意軟件樣本中的惡意行為。本專利采用主動學(xué)習(xí)策略,基于專家標(biāo)注的數(shù)據(jù)集,為新數(shù)據(jù)集添加多...
          • 本發(fā)明公開了一種汽車內(nèi)飾包覆件制造方法及內(nèi)飾包覆件,屬于汽車內(nèi)飾技術(shù)領(lǐng)域,通過測量主體輪廓的曲率獲取曲率變化數(shù)據(jù),然后將曲率變化數(shù)據(jù)與第一閾值進行對比,將曲率變化數(shù)據(jù)大于第一閾值的線段設(shè)為突變段,將曲率變化數(shù)據(jù)小于第一閾值的線段設(shè)為平緩段,...
          • 本發(fā)明公開了一種基于整車狀態(tài)下的電子機械卡鉗夾緊力估算方法,屬于汽車EMB控制技術(shù)領(lǐng)域,包括:S1在駕駛員踩下剎車時,車輛中央域控ECU接收信息,車輛靜止則進入步驟S2,如否則進入步驟S3;S2 ECU通過有壓力傳感器的EMB的輸入值,估算...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N高溫柵偏工況下GaN HEMT器件電離總劑量效應(yīng)的仿真方法,具體包括構(gòu)建GaN HEMT器件的二維模型,并對該二維模型進行網(wǎng)格劃分;構(gòu)建并校準(zhǔn)GaN HEMT器件的電學(xué)仿真模型;仿真高溫柵偏可靠性試驗;仿真高溫柵偏工況下Ga...
          • 本發(fā)明公開了一種動態(tài)嵌套式水文模型模塊智能組配方法、傳輸模塊、以及參數(shù)動態(tài)庫,所述方法包括:構(gòu)建水文專用模型模塊庫,其中對每個模塊編寫水文時空兼容性描述文件,以及標(biāo)注流域特征標(biāo)簽,在接收流域模擬需求后通過水文拓撲分析生成模塊連接圖;然后進行...
          • 本發(fā)明公開了一種時空碳排放預(yù)測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),包括:獲取負荷歷史序列數(shù)據(jù);采用第一潮流分析算法進行潮流計算,得到潮流計算結(jié)果;基于潮流計算結(jié)果,通過各個節(jié)點之間的功率傳輸進行碳流分析,得到各個節(jié)點的碳排放系數(shù);構(gòu)建時序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型...
          • 本發(fā)明公開了輸電巡檢無人機的航線任務(wù)管控系統(tǒng),涉及電力巡檢無人機技術(shù)領(lǐng)域,包括數(shù)據(jù)采集端、數(shù)據(jù)分析端、無人機分布端和無人機航線任務(wù)管控端,通過根據(jù)巡檢區(qū)域采集的信息將經(jīng)過巡檢區(qū)域內(nèi)的所有電力輸電線進行巡檢等級劃分,篩選出重點巡檢線路和低巡檢...
          • 本申請公開了一種企業(yè)合規(guī)事件處理方法,包括:提取系統(tǒng)接收管理人員輸入的企業(yè)合規(guī)事件描述、并提取其中的關(guān)鍵要素;解析引擎根據(jù)關(guān)鍵要素,檢索知識圖譜,匹配相關(guān)制度條款,查找相似歷史案例,并調(diào)取員工檔案,輸出結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);合規(guī)決策引擎根據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明涉及基于人類優(yōu)先度的任務(wù)分配方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。方法包括:數(shù)據(jù)輸入步驟,輸入任務(wù)相關(guān)的多模態(tài)數(shù)據(jù);融合步驟,將所述多模態(tài)數(shù)據(jù)進行融合獲得融合特征;計算步驟,根據(jù)融合特征計算各智能體的HPS值;分配步驟,根據(jù)HPS值將任務(wù)分配給智能...
          • 本申請涉及電力系統(tǒng)安全風(fēng)險評估領(lǐng)域,公開了基于軟件物料清單的電力系統(tǒng)軟件安全風(fēng)險評估方法,包括核心組件識別模塊,所述核心組件識別模塊從SBOM中提取組件元數(shù)據(jù),結(jié)合電力系統(tǒng)業(yè)務(wù)邏輯,判斷組件是否屬于關(guān)鍵功能模塊,并將判斷結(jié)果發(fā)送到風(fēng)險權(quán)重計...
          • 本發(fā)明涉及電氣工程管理技術(shù)領(lǐng)域,公開了電力行業(yè)敏捷開發(fā)模式管理中臺安全監(jiān)督檢測系統(tǒng),包括以下模塊:多源數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、智能分析檢測引擎,實時分析檢測敏捷開發(fā)過程中的安全威脅、安全風(fēng)險評估模塊、實時預(yù)警與響應(yīng)模塊。本發(fā)明建立的智...
          • 本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)推廣方法、系統(tǒng)及裝置,其技術(shù)方案要點是包括如下步驟:S1、獲取目標(biāo)推廣產(chǎn)品信息,分析目標(biāo)產(chǎn)品特征;S2、對接數(shù)據(jù)源,采集用戶的行為數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù);S3、根據(jù)用戶的行為數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù),構(gòu)建用...
          • 本發(fā)明提出了一種基于紅外和可見光圖像融合的潤滑油泄漏檢測方法。該方法通過紅外攝像機與可見光攝像機同步采集潤滑油管路的紅外圖像和可見光圖像,對采集的圖像進行預(yù)處理與配準(zhǔn),構(gòu)建潤滑油泄漏檢測網(wǎng)絡(luò)模型,包含特征提取模塊、特征融合模塊和目標(biāo)檢測模塊...
          • 本發(fā)明公開了一種肝細胞癌微血管侵犯預(yù)測系統(tǒng)及其應(yīng)用,該系統(tǒng)包括:數(shù)據(jù)采集模塊、病灶勾畫模塊、圖像預(yù)處理模塊、圖像預(yù)處理與病灶裁剪模塊、分割模塊、瘤周特征提取模塊、特征融合與分類模塊,分割模塊使用分割模型對處理后的病灶區(qū)域圖像進行分割,并將輸...
          • 本研究開發(fā)出一種集Cascade Mask卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與高通量檢測技術(shù)于一體的多靶點微生物快速檢測系統(tǒng),目標(biāo)是提升微生物檢測的通量、精準(zhǔn)度與效率,可應(yīng)用于食品安全、環(huán)境監(jiān)測、臨床診斷等領(lǐng)域。該系統(tǒng)以Cascade Mask R?CNN為基,...
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