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          • 多源文本向量融合的高質(zhì)量文本生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:獲取多個生成式模型在同一任務(wù)下輸出的多源文本集合;通過預訓練模型的嵌入層對多源文本進行向量嵌入,得到多源文本向量集合;將多源文本向量輸入多向量融合層,通過動態(tài)加權(quán)平均算法進...
          • 本發(fā)明公開了一種基于人工智能的工程造價概算設(shè)計優(yōu)化方法,具備以下有益效果:(1)通過引入人工智能技術(shù),自動處理分析大量工程數(shù)據(jù),大幅提高數(shù)據(jù)處理效率;(2)利用人工智能算法對工程數(shù)據(jù)進行多維度分析和校驗,減少人為錯誤;(3)對工程項目的多維...
          • 本發(fā)明公開了一種民航聯(lián)運特殊比例分攤協(xié)議評估系統(tǒng)及評估方法,其中該系統(tǒng)包括:協(xié)議維護模塊、試算條件維護模塊、數(shù)據(jù)篩選模塊、試算分攤模塊、結(jié)果分析模塊;協(xié)議維護模塊用于接收待簽訂的SPA協(xié)議信息;試算條件維護模塊用于接收用戶輸入的參與本次SP...
          • 本申請適用于防雷技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種防雷數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),該方法包括:獲取防雷數(shù)據(jù),所述防雷數(shù)據(jù)包括以下至少一項:防雷器脫扣狀態(tài)數(shù)據(jù)、防雷器漏電流數(shù)據(jù)、防雷器溫度數(shù)據(jù)、雷擊電涌數(shù)據(jù);對所述防雷數(shù)據(jù)進行壽命分析處理,生成壽命...
          • 本發(fā)明提供一種基于全向特征融合的圖像超分辨率重建方法和裝置。該方法包括:獲取待重建的低分辨率圖像,將其輸入至訓練好的圖像超分辨率網(wǎng)絡(luò)進行圖像重建,得到高分辨率圖像;圖像超分辨網(wǎng)絡(luò)包括淺層特征提取模塊、深層特征提取模塊和圖像重構(gòu)模塊;深層特征...
          • 本發(fā)明適用于電力線路巡檢技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于改進YOLO網(wǎng)絡(luò)的電力線路金屬腐蝕檢測與區(qū)域分割方法,其方法包括:將采集的可見光圖像和紅外光譜圖像對齊空間位置;對可見光圖像進行去霧處理后,基于顏色偏移特征和紋理畸變特征判定去霧處理后的圖像是...
          • 本申請公開了一種基于全景圖像的玻璃檢測方法、設(shè)備及介質(zhì),先獲取RGB全景圖像作為原始輸入,然后利用目標檢測模型對圖像進行檢測,得到玻璃區(qū)域分割結(jié)果,接著基于分割結(jié)果得到玻璃區(qū)域預測圖像。其中,檢測模型包括編碼模塊、多途徑特征提取模塊和解碼模...
          • 本發(fā)明公開了一種風致響應(yīng)的玉米位姿多源實時檢測系統(tǒng)、裝置與方法,屬于計算機測控技術(shù)應(yīng)用與農(nóng)業(yè)航空技術(shù),該檢測系統(tǒng)包括:幅擺角檢測模塊用于獲取風場狀態(tài)下玉米植株的姿態(tài)圖像組;加速度檢測模塊通過標記點的運動狀態(tài)獲得風場狀態(tài)下玉米植株的標記點的運...
          • 本發(fā)明涉及一種序列遙感圖像海上多運動艦船目標跟蹤方法,包括:在單幅圖像中采用滑動窗口和自適應(yīng)閾值方法自適應(yīng)獲取海面上的感興趣目標;基于形態(tài)先驗知識和兩兩關(guān)聯(lián)算法,生成序列圖像檢測結(jié)果;構(gòu)建已有軌跡與當前檢測結(jié)果間的相似度矩陣;將已有軌跡和當...
          • 本申請公開了一種自適應(yīng)配準框架的開發(fā)方法及系統(tǒng)。本發(fā)明方法包括將原始圖像輸入配準模型和預先訓練的三維醫(yī)學視覺基礎(chǔ)模型VFM中,所述配準模型用于預測變形場,所述VFM用于通過使用雙圖像視覺查詢?nèi)诤螧IVQF技術(shù)以提取特征向量并生成分割掩碼;利...
          • 本發(fā)明公開一種基于生物視覺特征解析的息肉分割方法受生物視覺機制的深刻啟發(fā),設(shè)計了息肉分割卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該息肉分割卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由編碼器和解碼器。解碼器通過3個核心模塊即并行特征解析模塊、空間通道注意力融合模塊和特征精細模塊協(xié)同工作,提取深度信...
          • 本發(fā)明涉及公共科學平臺的圖像分類與用戶參數(shù)度估計技術(shù)領(lǐng)域,質(zhì)量控制機制篩除不可靠的標注易受到隨機點擊的干擾,且用戶參與度量化與分析方面存在顯著缺陷,本發(fā)明提供一種面向公共平臺用戶參與多任務(wù)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型及分類方法通過集成貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及大規(guī)...
          • 本申請公開了基于雙分支對齊的域自適應(yīng)高光譜圖像分類方法,通過利用優(yōu)化后的教師網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)共享至學生網(wǎng)絡(luò),學生網(wǎng)絡(luò)處理目標域高光譜樣本數(shù)據(jù),得到偽標簽樣本數(shù)據(jù),篩選偽標簽樣本數(shù)據(jù)和目標域高光譜樣本數(shù)據(jù),類別數(shù)量均衡的樣本數(shù)據(jù);基于所述圖結(jié)構(gòu)分支...
          • 本發(fā)明屬于圖像處理領(lǐng)域,公開了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)動態(tài)融合的農(nóng)田遮擋作物識別方法,包括:獲取RGB圖像和深度圖像;通過跨模態(tài)動態(tài)融合模塊融合RGB圖像和深度圖像,提取融合圖像的第一圖像特征和第二圖像特征,自適應(yīng)融合第一圖像特征和第二圖像特征,...
          • 本發(fā)明涉及隧道工程施工技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種面向盾構(gòu)施工的物料智能運輸及安全監(jiān)測系統(tǒng)和方法,所述系統(tǒng)包括視覺感知單元、傳感器網(wǎng)絡(luò)模塊、AI分析中心模塊、安全決策模塊和人機交互界面;本發(fā)明通過視覺感知單元和傳感器網(wǎng)絡(luò)模塊進行數(shù)據(jù)采集,并進行目標...
          • 本發(fā)明公開了一種復雜環(huán)境下的牛尾區(qū)域檢測方法,首先采集牛尾數(shù)據(jù),構(gòu)造數(shù)據(jù)集;然后基于CBS?YOLOV8n模型對復雜環(huán)境下牛尾進行數(shù)據(jù)處理,模型包括CS?Backbone骨干網(wǎng)絡(luò),BS?Neck頸部網(wǎng)絡(luò)和Head頭部網(wǎng)絡(luò);最后基于獲取的數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域,提出的基于自適應(yīng)偽標記與注意力機制的微表情分析方法及系統(tǒng),通過設(shè)計自適應(yīng)偽標記算法和基于融合注意力機制的微表情分析網(wǎng)絡(luò),對于現(xiàn)有方法中偽標記誤差大的問題,自適應(yīng)偽標記算法基于微表情在整個視頻區(qū)間的占比,結(jié)合滑動窗口進...
          • 本申請公開了一種路面塌陷的預警方法及裝置,涉及道路工程技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取監(jiān)測路面的實時路面數(shù)據(jù)和監(jiān)測路面對應(yīng)的歷史路面數(shù)據(jù),并基于實時路面數(shù)據(jù)和歷史路面數(shù)據(jù),確定監(jiān)測路面的實時數(shù)據(jù)變化量;獲取監(jiān)測路面對應(yīng)的數(shù)據(jù)標準值,并將實時數(shù)據(jù)變...
          • 本發(fā)明提供了一種釋放動力學驅(qū)動的采空區(qū)礦井水中硫酸根濃度測算方法,該方法采用釋放動力學驅(qū)動模型進行采空區(qū)礦井水中硫酸根濃度測算。釋放動力學驅(qū)動模型的表達式為: 2025-10-04
          • 本發(fā)明公開了一種基于材料文獻構(gòu)建的知識圖譜的復合材料拉伸強度性能預測方法,包括以下步驟:S1、根據(jù)預定義的實體與關(guān)系類型,對相關(guān)的材料科學文獻進行標注,從而構(gòu)建用于模型訓練的材料文獻數(shù)據(jù)集;S2、利用步驟S1構(gòu)建的材料文獻數(shù)據(jù)集,訓練一個聯(lián)...
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