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          • 本發(fā)明提供了基于多維度因素結(jié)合XGBoost預(yù)測(cè)不孕不育風(fēng)險(xiǎn)的方法,屬于醫(yī)療技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,方法包括收集育齡夫婦雙方多維度的原始數(shù)據(jù),并對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗,得到清洗后的數(shù)據(jù);使用Boruta算法對(duì)清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征選擇,篩選得到包...
          • 本發(fā)明公開了一種肌內(nèi)效貼應(yīng)用輔助方法及相關(guān)設(shè)備。該方法包括:獲取目標(biāo)患者的治療目的信息;獲取所述目標(biāo)患者的生物特征信息;基于所述生理體征信息和治療目的信息分析確定推薦貼布形狀數(shù)據(jù)和推薦貼布尺寸數(shù)據(jù),以控制執(zhí)行裝置基于所述推薦貼布形狀數(shù)據(jù)和推...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的鈦合金葉片流變性能預(yù)測(cè)方法,屬于鈦合金熱加工應(yīng)力分析技術(shù)領(lǐng)域,具體為:步驟1:從擴(kuò)散焊后鈦合金材料中切取若干高溫拉伸試樣;對(duì)所述鈦合金高溫拉伸試樣進(jìn)行試驗(yàn),獲得不同變形條件下的流變曲線;步驟2:利用所述步驟1得...
          • 本發(fā)明涉及一種有遮擋下的異常行為識(shí)別方法及模型,方法包括:S110、獲取用戶的包含遮擋場(chǎng)景的異常行為片段;S120、基于所述包含遮擋場(chǎng)景的異常行為片段,計(jì)算動(dòng)態(tài)特征參數(shù),所述動(dòng)態(tài)特征參數(shù)包括紋理變化、形狀變化或運(yùn)動(dòng)模式中的一個(gè)或多個(gè);S13...
          • 本發(fā)明公開了面向無人機(jī)航拍場(chǎng)景的實(shí)時(shí)語(yǔ)義分割方法及硬件加速系統(tǒng),旨在解決無人機(jī)航拍圖像語(yǔ)義分割的高精度、低延遲要求以及硬件部署問題。發(fā)明設(shè)計(jì)了改進(jìn)型類殘差語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò),基于高效的編碼器?解碼器網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建,優(yōu)化原解碼器為包括空間特征分支和語(yǔ)義特...
          • 本發(fā)明公開了一種基于分形維數(shù)的混凝土結(jié)構(gòu)損傷量化評(píng)估方法,采用相機(jī)獲取結(jié)構(gòu)表面的損傷場(chǎng)信息,設(shè)備簡(jiǎn)單,可方便快速地實(shí)現(xiàn)對(duì)結(jié)構(gòu)大面積的非接觸持續(xù)性監(jiān)測(cè),捕捉結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)損傷過程,基于分形維數(shù)描述結(jié)構(gòu)的損傷水平,捕捉非規(guī)則損傷的演化特性,適用于混...
          • 本發(fā)明公開了一種磁懸浮檢測(cè)車的障礙物檢測(cè)方法,包括:提取待檢測(cè)的軌道起始位置至終止位置對(duì)應(yīng)的軌道模板圖像,以軌道模板圖像的起始位置對(duì)應(yīng)的起始比照?qǐng)D像為基準(zhǔn),將采集的軌道實(shí)時(shí)圖像集與起始比照?qǐng)D像依次進(jìn)行特征提取,基于起始位置的軌道實(shí)時(shí)圖像集相...
          • 本發(fā)明屬于光學(xué)遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于風(fēng)格記憶模塊的泛化性光學(xué)遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)方法。該方法具體過程為:具體過程為:利用衛(wèi)星對(duì)感興趣區(qū)域觀測(cè)所得到的光學(xué)遙感圖像,計(jì)算風(fēng)格基并存儲(chǔ)至風(fēng)格記憶模塊中;利用所述風(fēng)格基,域風(fēng)格適配器對(duì)衛(wèi)...
          • 本發(fā)明公開了一種球面全景影像特征匹配方法、系統(tǒng)、終端及存儲(chǔ)介質(zhì),其中,球面全景影像特征匹配方法包括:獲取球面全景影像,對(duì)所述球面全景影像進(jìn)行預(yù)處理;基于空間約束模型對(duì)預(yù)處理后的所述球面全景影像進(jìn)行篩選,基于篩選后的球面全景影像構(gòu)建場(chǎng)景圖;將...
          • 本發(fā)明公開了基于模板匹配與霍夫變換的冰層厚度檢測(cè)方法,包括以下步驟:S1:采集輸電線上標(biāo)尺的覆冰圖像,并將圖像經(jīng)無線傳輸?shù)椒?wù)終端;S2:對(duì)采集的圖像進(jìn)行去霧處理;S3:標(biāo)尺識(shí)別;S4:導(dǎo)線識(shí)別;S5:根據(jù)識(shí)別的導(dǎo)線信息計(jì)算導(dǎo)線的覆冰厚度。...
          • 本申請(qǐng)公開了一種基于相鄰隧道掌子面的結(jié)構(gòu)面三維重建方法及系統(tǒng),包括:計(jì)算任設(shè)曲線A中經(jīng)中心偏移校正后頂點(diǎn)Ai′坐標(biāo)和任意曲線B中經(jīng)中心偏移校正后與Ai′最近頂點(diǎn)Bj′坐標(biāo);連...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于智能體的輕量化數(shù)字人備課系統(tǒng),屬于智能教學(xué)領(lǐng)域;通過知識(shí)圖譜構(gòu)建與推理、多模態(tài)認(rèn)知智能體、輕量化數(shù)字人生成及智能教學(xué)計(jì)劃輔助四大核心模塊協(xié)同運(yùn)作,解決傳統(tǒng)備課中資源整合低效、教學(xué)內(nèi)容同質(zhì)化及數(shù)字人交互體驗(yàn)不足等問題。知識(shí)...
          • 本公開關(guān)于一種行為關(guān)聯(lián)對(duì)象的信息顯示方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),在預(yù)設(shè)頁(yè)面顯示對(duì)象服務(wù)信息,預(yù)設(shè)頁(yè)面為多個(gè)行為關(guān)聯(lián)對(duì)象集中的一個(gè)行為關(guān)聯(lián)對(duì)象集對(duì)應(yīng)的頁(yè)面,響應(yīng)于對(duì)象服務(wù)信息對(duì)應(yīng)的對(duì)象服務(wù)指令,在預(yù)設(shè)頁(yè)面上半屏顯示對(duì)象服務(wù)頁(yè)面,對(duì)象服務(wù)頁(yè)...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種基于用戶畫像的人工智能廣告生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及人工智能廣告生成技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取用戶行為信息和設(shè)備狀態(tài)信息,用戶行為信息包括歷史行為數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)行為數(shù)據(jù);根據(jù)設(shè)備狀態(tài)信息確定設(shè)備類型和網(wǎng)絡(luò)狀態(tài);...
          • 本發(fā)明提供了一種風(fēng)電機(jī)組散熱技術(shù)改造方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:根據(jù)計(jì)算出的損失電量百分比判斷目標(biāo)風(fēng)電機(jī)組是否達(dá)到技改條件;若判斷出目標(biāo)風(fēng)電機(jī)組達(dá)到技改條件,則對(duì)目標(biāo)風(fēng)電機(jī)組和參考風(fēng)電機(jī)組進(jìn)行散熱能力評(píng)估和散熱仿真分析,確定出至少兩個(gè)...
          • 本發(fā)明基于BIM的綠色建筑生命周期管理系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)模塊、BIM模型模塊、能源管理模塊、施工管理模塊、運(yùn)營(yíng)管理模塊與拆除管理模塊,所述數(shù)據(jù)模塊包括數(shù)據(jù)采集層與數(shù)據(jù)處理層,能在建筑全生命周期內(nèi)實(shí)現(xiàn)高度的信息集成與精準(zhǔn)管控,通過各模塊的協(xié)同運(yùn)作...
          • 本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)的調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域,具體提供了一種源網(wǎng)荷儲(chǔ)一體化協(xié)調(diào)運(yùn)行策略仿真驗(yàn)證方法及裝置,包括:通過待驗(yàn)證源網(wǎng)荷儲(chǔ)一體化協(xié)調(diào)運(yùn)行策略修正待驗(yàn)證源網(wǎng)荷儲(chǔ)一體化協(xié)調(diào)運(yùn)行策略的調(diào)控區(qū)域?qū)?yīng)的源網(wǎng)荷儲(chǔ)仿真模擬系統(tǒng)的功率指令;利用修正后的功率指令...
          • 本發(fā)明公開了一種工業(yè)碳排放數(shù)據(jù)異常管理系統(tǒng)、方法、設(shè)備及介質(zhì),涉及企業(yè)數(shù)據(jù)采集以及處理技術(shù)領(lǐng)域,通過提供生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析模型能夠?qū)崿F(xiàn)采集生產(chǎn)消耗數(shù)據(jù)與碳排放數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù),并實(shí)現(xiàn)通過數(shù)據(jù)異常分析單元,能夠?qū)笃诘纳a(chǎn)計(jì)劃是否會(huì)出現(xiàn)生產(chǎn)異,超過企業(yè)...
          • 本發(fā)明屬于量子通信技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于光學(xué)腔高效噪聲抑制的時(shí)間多模量子記憶裝置,包括:冷原子系統(tǒng),環(huán)形腔,m束寫光、m束讀光、寫采集模塊和讀采集模塊;m束寫光用于沿不同的方向射向冷原子系綜,使其產(chǎn)生不同時(shí)間模式的Stokes光子并產(chǎn)生自...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N線性注意力圖像生成模型的訓(xùn)練方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括確定基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集;對(duì)線性注意力模型進(jìn)行訓(xùn)練,直至得到完成訓(xùn)練的線性注意力模型,且訓(xùn)練中對(duì)每層的圖像標(biāo)記進(jìn)行注意力計(jì)算時(shí),先沿右方向掃描一半通道...
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