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          • 本申請涉及一種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的語種翻譯方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。所述方法包括:獲取待翻譯的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和目標(biāo)語種;獲取目標(biāo)語種對應(yīng)的初始翻譯提示詞,將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和初始翻譯提示詞輸入翻譯模型進(jìn)行語言翻譯,得到業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對應(yīng)...
          • 本發(fā)明涉及一種卷積計(jì)算單元及傳感器內(nèi)處理電路,其中,卷積計(jì)算單元包括:吉爾伯特乘法電路,用于對經(jīng)過處理后的圖像像素值的差分電壓與卷積核的權(quán)重的差分電壓進(jìn)行電壓相乘;開關(guān)電容電路,用于對所述電壓相乘的結(jié)果進(jìn)行加權(quán)計(jì)算。本發(fā)明在吉爾伯特乘法器的...
          • 本發(fā)明公開了一種基于遷移和查詢的集成對抗攻擊方法,包括將服從均勻分布的隱變量作為優(yōu)化變量,并對其進(jìn)行降維;通過所訓(xùn)練的生成器將隱變量轉(zhuǎn)化為對抗擾動;將優(yōu)化變量輸入到生成器中并輸出與輸入圖像相同維數(shù)的擾動矩陣;將對抗擾動添加至干凈圖像中得到對...
          • 本發(fā)明屬于量子信息隱藏領(lǐng)域,尤其涉及一種基于糾錯碼與量子自編碼的量子信息隱藏方法,包括:通過構(gòu)建載體態(tài)數(shù)據(jù)和秘密量子態(tài)數(shù)以及受噪聲影響的隱寫態(tài),設(shè)置量子自編碼的初始參量,將受噪聲影響的隱寫態(tài)經(jīng)過量子自編碼器中的編碼器、并行解碼器以及融合解碼...
          • 本發(fā)明涉及一種基于保安非固定場所流動上崗管理智能統(tǒng)計(jì)算法,解決的是不科學(xué)、效率低、實(shí)時(shí)性低、保安一段時(shí)間重復(fù)上崗的技術(shù)問題,通過采用步驟1,進(jìn)行多源數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理;步驟2,完成動態(tài)任務(wù)規(guī)劃建模;步驟3,進(jìn)行保安均衡配置計(jì)算;步驟4,完成行...
          • 本申請公開了一種分布式儲熱裝置的能量管理系統(tǒng)及方法,涉及智能管理領(lǐng)域,具體地,電能分配依用戶逐時(shí)電負(fù)荷與燃?xì)鈾C(jī)組額定功率比較進(jìn)行;熱能分配依據(jù)余熱回收裝置供能與用戶逐時(shí)能量需求比較開展;控制儲熱裝置實(shí)現(xiàn)熱能存儲和釋放控制;儲熱裝置容量則按N...
          • 本申請公開了一種基于多因素匹配的智能推薦方法及系統(tǒng),涉及信息技術(shù)應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:分別根據(jù)企業(yè)任務(wù)需求和個人求職者的求職需求生成多維匹配因子,基于推薦模型對所述多維匹配因子進(jìn)行卷積處理,得到推薦因子,對所述推薦因子進(jìn)行加權(quán)求和,生成...
          • 本發(fā)明涉及一種核事故工況下關(guān)鍵安全設(shè)備分析及可用性判斷方法、設(shè)備。該方法包括以下步驟:確定核事故應(yīng)急狀態(tài)下的關(guān)鍵安全設(shè)備。預(yù)設(shè)有以下可用性判斷條件:條件1:關(guān)鍵安全設(shè)備的支持系統(tǒng)不可用。條件2:關(guān)鍵安全設(shè)備的在線情況出現(xiàn)異常。條件3:從關(guān)鍵...
          • 本申請公開了一種審計(jì)計(jì)劃的確定方法、裝置及電子設(shè)備。其中,該方法包括:從多個數(shù)據(jù)源獲取與審計(jì)對象相關(guān)聯(lián)的原始數(shù)據(jù),其中,原始數(shù)據(jù)包含結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取結(jié)構(gòu)化的目標(biāo)數(shù)據(jù),其中,目標(biāo)數(shù)據(jù)為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N多模態(tài)遙感與知識圖譜的城市規(guī)劃決策方法及系統(tǒng),方法包括:集成多源異構(gòu)數(shù)據(jù),采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星遙感影像中光學(xué)影像與SAR數(shù)據(jù)的特征對齊與融合,生成城市地物特征向量;關(guān)聯(lián)城市地物特征向量與城市規(guī)劃政策數(shù)據(jù)庫,輸出違規(guī)建設(shè)預(yù)...
          • 本發(fā)明公開了一種課程考核評價(jià)反饋系統(tǒng)及方法,通過采集學(xué)生的線下課堂數(shù)據(jù)與線上課堂數(shù)據(jù)的第一模態(tài)評估數(shù)據(jù)與第二模態(tài)評估數(shù)據(jù)進(jìn)行分析評估項(xiàng)因子,計(jì)算初始的總學(xué)習(xí)評分函數(shù),了解到學(xué)生的成績;同時(shí)尋找初始的總學(xué)習(xí)評分函數(shù)中的目標(biāo)脆弱的評分項(xiàng)因子反映...
          • 本申請涉及一種重載鐵路軌道質(zhì)量檢測方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。方法包括:根據(jù)目標(biāo)線路的線路類型分布信息,將目標(biāo)線路劃分為對應(yīng)于各線路類型的單元區(qū)段;根據(jù)各單元區(qū)段在多個檢測時(shí)間點(diǎn)的軌道檢測數(shù)據(jù),得到各單元區(qū)段...
          • 本發(fā)明公開了一種智慧畜牧養(yǎng)殖溯源方法及系統(tǒng),該方法基于微服務(wù)架構(gòu)搭建智慧畜牧養(yǎng)殖溯源系統(tǒng)總體框架,采用Spr ing Cloud Al ibaba作為微服務(wù)技術(shù)棧;通過物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備采集牲畜生理數(shù)據(jù)和環(huán)境參數(shù),建立牲畜電子檔案;構(gòu)建AI智能分析...
          • 本發(fā)明公開了一種基于熵權(quán)Topsis法的低碳建筑評價(jià)方法,屬于低碳建筑評價(jià)領(lǐng)域;包括如下步驟:通過搜集建筑所在氣候區(qū)的低碳建筑各指標(biāo)數(shù)據(jù);構(gòu)建評價(jià)指標(biāo)體系,評價(jià)指標(biāo)涵蓋建筑結(jié)構(gòu)、內(nèi)外環(huán)境、經(jīng)濟(jì)因素、社會因素等范疇,利用熵權(quán)法確定各指標(biāo)權(quán)重;...
          • 本發(fā)明公開了一種基于模糊熵的發(fā)動機(jī)射線圖像局部增強(qiáng)方法。該方法包括:獲取初始發(fā)動機(jī)射線圖像;對初始發(fā)動機(jī)射線圖像進(jìn)行處理,得到全局色調(diào)映射圖像;通過三態(tài)中值濾波器對全局色調(diào)映射圖像進(jìn)行濾波處理,得到目標(biāo)濾波圖像;基于模糊熵對目標(biāo)濾波圖像進(jìn)行...
          • 本發(fā)明公開了基于牙片影像上下頜的實(shí)際咬合錯位咬合關(guān)系的識別方法,涉及影像識別技術(shù)領(lǐng)域,該方法通過構(gòu)建云端牙片識別服務(wù)器,并結(jié)合影像數(shù)據(jù)庫的云連接技術(shù),能夠自動化處理大規(guī)模牙片影像集。每一顆牙齒的實(shí)際中心點(diǎn)坐標(biāo)提取、牙齒間距擬合以及偏差計(jì)算,...
          • 本發(fā)明涉及PCB板檢測技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于機(jī)器視覺的多工位PCB板檢測方法及系統(tǒng)。該方法包括以下步驟:識別多個工位的攝像頭位置,并進(jìn)行自適應(yīng)焦距調(diào)整,從而得到每一個攝像頭的自適應(yīng)焦距參數(shù);根據(jù)所述自適應(yīng)焦距參數(shù)進(jìn)行多工位PCB板并行視...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多尺度小波變換的BEVFusion工業(yè)巡檢機(jī)器人定位方法,通過離散小波變換對多模態(tài)傳感器輸入特征進(jìn)行多頻域分解,分離出低低頻、高低頻、低高頻與高高頻信息,并結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)提取后特征的增強(qiáng)。具體而...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的同步定位與建圖方法,包括:利用深度學(xué)習(xí)模型提取圖像特征,獲得特征點(diǎn)概率張量和描述符張量;根據(jù)幀間特征關(guān)系以及幀內(nèi)特征關(guān)系自適應(yīng)地篩選特征點(diǎn)概率張量中的特征點(diǎn),生成篩選后的特征點(diǎn)集合;利用篩選后的特征點(diǎn)集合和描述...
          • 本發(fā)明公開了一種基于背景平面點(diǎn)云的反光物料機(jī)器人抓取位姿檢測方法,包括以下步驟:1)采集場景點(diǎn)云并進(jìn)行預(yù)處理,分離物料與工作臺背景點(diǎn)云;2)對物料點(diǎn)云進(jìn)行三維目標(biāo)檢測,實(shí)現(xiàn)粗定位;3)對各物料點(diǎn)云進(jìn)行邊界提取,分離內(nèi)外邊界、點(diǎn)排序并進(jìn)行邊界...
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