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								      本申請?zhí)岢鲆环N曝光埋點方法，曝光埋點裝置以及計算機存儲介質(zhì)。所述曝光埋點方法包括：響應于應用程序啟動，初始化配置類實例；利用所述配置類實例初始化曝光控制器；通過所述曝光控制器按照所述配置類實例的有效曝光時長初始化定時器；按照所述定時器輪詢定...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于設備測試技術領域，提供了一種設備測試方法、裝置、電子設備及計算機程序產(chǎn)品。方法應用于待測試設備，待測試設備中燒錄有發(fā)布軟件，且與目標設備通信連接，方法包括：在待測試設備上電后，加載發(fā)布軟件；檢測是否接收到由目標設備發(fā)送的測試指令...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種通信接口模擬系統(tǒng)、數(shù)據(jù)傳輸方法、設備和介質(zhì)。通信接口模擬系統(tǒng)包括自定義指令集內(nèi)核和自定義指令執(zhí)行單元，通過多個自定義指令接口進行連接，任務驅(qū)動單元控制自定義指令執(zhí)行單元中的目標通用接口組內(nèi)的目標時鐘線子接口和第一數(shù)據(jù)子接口處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于情景推送的知識庫的實現(xiàn)方法及系統(tǒng)，包括步驟S1：進行知識情景建模，得到情景模型；步驟S2：采集當前知識情景的相關數(shù)據(jù)；步驟S3：篩選當前知識情景的相關數(shù)據(jù)中與用戶情景相關的知識情景，形成候選知識情景集；步驟S4：將候選知...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N日志分類方法及計算設備，涉及信息處理技術領域，可以準確識別日志的類型。具體方案應用于計算設備中，包括：響應于接收到待分類日志，查詢待分類日志的發(fā)送方對應的日志列表，其中，日志列表中預存有發(fā)送方至少一個日志類型對應的日志樣例；根...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于電力作業(yè)環(huán)境的安全監(jiān)測方法及系統(tǒng)，涉及電力作業(yè)安全管理技術領域，包括采集第一數(shù)據(jù)和第二數(shù)據(jù)，結(jié)合第一數(shù)據(jù)和第二數(shù)據(jù)進行實時分析；通過第一模型識別第一狀態(tài)，并進行評估生成第一評估分數(shù)；通過第一方法預測第一行為模式，調(diào)整第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及多模態(tài)大模型技術領域，尤其涉及基于多模態(tài)融合與大模型的外周磁刺激評價方法及系統(tǒng)，包括：獲取外周磁刺激過程中的多模態(tài)數(shù)據(jù)，并對多模態(tài)數(shù)據(jù)進行時空對齊和特征標準化處理，構建具有時間戳關聯(lián)的融合數(shù)據(jù)集；將融合數(shù)據(jù)集輸入預訓練的多模態(tài)大模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于實時損傷檢測的結(jié)構強度性能實時評估方法，包括：對三維仿真分析模型進行修正更新；利用修正后的三維仿真分析模型進行承力工況模擬仿真分析；基于承力工況模擬仿真分析結(jié)果，建立數(shù)字孿生評價模型；對典型損傷驗證等效試件進行損傷承力驗...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種模型?數(shù)據(jù)驅(qū)動的輸電線路山火故障檢測方法及系統(tǒng)，涉及輸電線路山火故障檢測技術領域，包括通過獲取兩端電壓電流錄波數(shù)據(jù)并實現(xiàn)信號同步，構建適應不同線路長度的等值數(shù)學模型；結(jié)合模型與錄波數(shù)據(jù)建立故障支路參數(shù)識別模型，采用特征提取方...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖對比學習領域，涉及一種基于拓撲基本原理增強的圖對比學習方法和系統(tǒng)。準備數(shù)據(jù)集并初始化神經(jīng)網(wǎng)絡；分別計算節(jié)點級和子結(jié)構級拓撲基本原理學習模塊的損失Ln和Ls；計算圖對比學習損失
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種基于大模型的請求處理方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，涉及機器學習與自然語言處理等人工智能技術領域。具體實現(xiàn)方案為：獲取用戶的處理請求；基于所述用戶的處理請求，采用預先生成的深度草稿模型和預先訓練的目標模型，分別進行循環(huán)解碼和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種電力系統(tǒng)容量規(guī)劃方法，包括：建立具有內(nèi)生不確定性的電力系統(tǒng)魯棒容量規(guī)劃模型；采用Benders分解算法將電力系統(tǒng)魯棒容量規(guī)劃模型分解為單個主問題和一系列子問題進行迭代求解，得到最優(yōu)解；將最優(yōu)解作為最優(yōu)的電力系統(tǒng)魯棒容量規(guī)劃方案...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種考慮出行成本的活動鏈時間分配行為建模方法，包括獲取車輛的出行軌跡，根據(jù)活動相關屬性及個體自身屬性對個體偏好的影響，計算活動的固有效用，基于到達活動地點所必需的出行相關屬性對個體偏好的影響，計活動的出行負效用，構建綜合考慮活動...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種基于多目立體視覺與超分辨的條紋投影圖像增強方法及裝置、電子設備和存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取包含投射有條紋圖案的待測物體的主視圖像，以及側(cè)視圖像；對側(cè)視圖像進行重建，得到重建側(cè)視圖像，重建側(cè)視圖像的質(zhì)量優(yōu)于所述側(cè)視圖像；確定重建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雙向?qū)哟螀f(xié)同注意力的腦膠質(zhì)瘤患者生存預測方法，首先獲取患者的病理圖像及其多參數(shù)MRI并進行病理圖像特征提取及放射學影像特征提取；隨后通過第一雙向?qū)哟螀f(xié)同注意力模塊和第二雙向?qū)哟螀f(xié)同注意力模塊進行兩階段的深度融合，得到最終...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于自適應標簽分布的胎兒腦齡估計網(wǎng)絡訓練方法，屬于醫(yī)學圖像處理技術領域，其訓練方法包括：將胎兒大腦磁共振圖像輸入初始胎兒腦齡估計網(wǎng)絡，得到腦齡預測分布，根據(jù)腦齡預測分布和對應真實腦齡確定預測損失；根據(jù)真實腦齡構建腦齡目標標簽...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于分層深度估計的座艙特征融合雙耳追蹤方法，該方法包括以下步驟：首先，基于單目相機采集視頻流，利用多尺度深度估計算法生成乘員視頻的深度圖，并結(jié)合固定背景邊緣檢測提取座艙幾何特征；其次，通過面部關鍵點檢測提取多面部特征(如眼間距...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于圖像處理技術領域，提供了一種圖像分割方法、裝置、終端設備及計算機程序產(chǎn)品，所述方法包括：獲取待處理圖像；將待處理圖像輸入至已訓練的圖像分割模型進行處理，得到待處理圖像對應的初始分割掩膜；對初始分割掩膜進行邊緣增強處理，得到目標分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及信號檢測領域，特別是一種基于Seg?Yolo模型的非合作無人機突發(fā)頻點檢測方法及設備。本發(fā)明提出的Seg?Yolo模型，完全不需要非合作無人機信號的先驗序列，也不需要對具體序列進行預測，能夠直接實現(xiàn)時頻圖中連續(xù)的、非連續(xù)的、重疊的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于yolov8分類的變電站表計類型及量程識別方法，方法為：獲取變電現(xiàn)場圖片并輸入yolov8進行儀表檢測得到儀表類型；當檢測到儀表為關注的儀表類型時，對儀表的矩形區(qū)域進行截取并獲得儀表所屬的大類名稱；再儀表區(qū)域截圖輸入訓練好的...
								
            
							
            
							
						
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