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          • 本發(fā)明公開了一種基于內(nèi)容分析的多智能體自動修圖系統(tǒng),包括步驟1:本步驟接收原始圖像輸入,調(diào)用經(jīng)過微調(diào)的多模態(tài)大模型對圖像進行聯(lián)合語義?視覺分析,提取圖像中的關(guān)鍵語義要素,包括但不限于背景協(xié)調(diào)度、光照條件、人物發(fā)型清晰度、天氣優(yōu)劣、構(gòu)圖布局合...
          • 本發(fā)明實施例公開了一種圖像處理方法、裝置、設備和介質(zhì),其中,方法包括:響應于圖像處理配置操作,確定第一圖像和針對第一圖像進行圖像放大處理的參數(shù);根據(jù)參數(shù)對第一圖像進行圖像分割,得到多個尺寸為圖像分塊尺寸的第一圖像塊;針對每個第一圖像塊進行離...
          • 本發(fā)明屬于水質(zhì)監(jiān)測技術(shù)領域,本發(fā)明公開了一種園區(qū)供水管網(wǎng)水質(zhì)綜合監(jiān)測預警方法,包括:確定供水管網(wǎng)中的水質(zhì)采集點,在同一時間序列采集水質(zhì)采集點的水質(zhì)數(shù)據(jù)和對應的水質(zhì)標簽;對水質(zhì)數(shù)據(jù)進行能量評估,獲得點位能量;將點位能量劃分為若干點位分級簇,對...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領域,公開了一種區(qū)域運輸任務的智能分配與高效率執(zhí)行方法及系統(tǒng),通過獲取目標工業(yè)供應區(qū)域的區(qū)域運輸任務集,構(gòu)建每個供應鏈節(jié)點在任務執(zhí)行控制時段的區(qū)域運輸控制參考信息集,通過獲取供應鏈生產(chǎn)運輸資源,根據(jù)每個供應鏈節(jié)點的倉儲...
          • 本申請涉及質(zhì)量檢測技術(shù)領域,尤其涉及一種絕緣電纜生產(chǎn)質(zhì)量檢測方法及系統(tǒng),方法包括:依據(jù)多種生產(chǎn)設備的生產(chǎn)參數(shù)序列構(gòu)建多個實時參數(shù)特征;將多個實時特征輸入孤立森林中的孤立樹,依據(jù)各孤立樹歸一化的預設權(quán)重對輸出的異常值進行加權(quán),得到綜合異常值;...
          • 本發(fā)明公開了基于源網(wǎng)荷儲的多能互補智慧能源的能量管理系統(tǒng),涉及能源調(diào)度管理技術(shù)領域,包括智能感知單元、智能控制單元和數(shù)據(jù)管理單元;本發(fā)明通過智能感知單元獲取能量來源系統(tǒng)和園區(qū)以及企業(yè)內(nèi)部各種能源控制系統(tǒng)的能源供應數(shù)據(jù),并實時采集能源介質(zhì)生產(chǎn)...
          • 本發(fā)明涉及風險防控技術(shù)領域,具體為一種電力工程施工現(xiàn)場安全管理方法及系統(tǒng),包括以下步驟,基于施工人員定位與作業(yè)路徑,分析其與高壓電纜敷設點的空間關(guān)系,篩選并調(diào)整路徑節(jié)點,判別駐留異常人員分布,結(jié)合區(qū)域人員密度及氣象變化,動態(tài)評估工況風險水平...
          • 本發(fā)明提供了基于STGAT?informer的電動汽車城際拼車任務中的充電調(diào)度方法及裝置,涉及城際電動網(wǎng)約車充電調(diào)度技術(shù)領域,通過實時獲取城際往返城市間的乘客拼車需求、車輛狀態(tài)與充電站資源數(shù)據(jù),構(gòu)建雙層優(yōu)化模型:上層以最小化車輛充電成本為目...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环NRPA機器人集群協(xié)同管理方法及系統(tǒng),涉及RPA機器人管理的技術(shù)領域,所述方法包括:是否存在任務執(zhí)行請求,存在則解析生成目標任務并執(zhí)行任務判斷的步驟,不存在則間隔預設時長后重新判定;若目標任務含多個子任務,則為子任務添加標簽并...
          • 本發(fā)明公開了基于適宜性評價的海洋立體空間高潛力區(qū)識別布局方法,涉及海洋空間規(guī)劃管理技術(shù)領域,收集海域自然、社會、生態(tài)數(shù)據(jù)及歷史立體確權(quán)項目案例,進行預處理構(gòu)建海域立體空間基礎數(shù)據(jù)庫;基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡分析歷史立體確權(quán)案例,構(gòu)建用海活動?空間層關(guān)...
          • 本發(fā)明公開了一種土壤結(jié)構(gòu)智能改良方法及系統(tǒng),具體涉及土壤結(jié)構(gòu)改良技術(shù)領域;是通過采集目標耕地區(qū)域的原始土壤樣本數(shù)據(jù)構(gòu)建基礎數(shù)據(jù)集,經(jīng)過標準化與歸一化處理后,采用多維特征映射模型重構(gòu)土壤結(jié)構(gòu)狀態(tài)圖譜;并通過結(jié)構(gòu)模式識別提取影響耕作性能的關(guān)鍵結(jié)...
          • 本發(fā)明涉及灌溉用水技術(shù)領域,公開了一種基于動態(tài)數(shù)據(jù)管理的灌區(qū)用水優(yōu)化方法及系統(tǒng),該方法包括:收集灌區(qū)工程及監(jiān)測站點基礎數(shù)據(jù)、灌區(qū)監(jiān)測站點數(shù)據(jù)、接入灌區(qū)內(nèi)各分水口水量監(jiān)測數(shù)據(jù)、集成渠系及地塊地理信息拓撲數(shù)據(jù),構(gòu)建數(shù)字化檔案庫;根據(jù)數(shù)字化檔案庫...
          • 本發(fā)明公開了一種虛擬電廠動態(tài)優(yōu)化的控制管理方法,包括:確定虛擬電廠的管理范圍,根據(jù)決策變量和連接節(jié)點,構(gòu)建局部成本和收益函數(shù)、協(xié)同成本函數(shù);將虛擬電廠拆分成若干虛擬電廠單元,構(gòu)建虛擬電廠單元匹配優(yōu)化的目標函數(shù);利用遺傳算法和虛擬電廠單元匹配...
          • 本申請實施例提供一種跨媒體檢索中的多模態(tài)知識圖譜構(gòu)建方法,方法包括:通過線性變換層將提取到的多模態(tài)特征映射到多模態(tài)特征空間;在多模態(tài)特征空間中,根據(jù)自注意力機制計算各模態(tài)特征的模態(tài)內(nèi)注意力權(quán)重,根據(jù)交叉注意力機制計算不同模態(tài)特征的跨模態(tài)注意...
          • 本申請實施例提供一種基于聯(lián)邦學習的多模態(tài)通專模型協(xié)同訓練方法,通過接收待檢索數(shù)據(jù),提取待檢索數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征,并基于數(shù)據(jù)特征建立多模態(tài)數(shù)據(jù)索引;基于多模態(tài)數(shù)據(jù)索引,通過注意力機制處理數(shù)據(jù)特征,并得到融合數(shù)據(jù)特征;將融合數(shù)據(jù)特征輸入至檢索通用模...
          • 本申請實施例提供?一種基于增量學習的多模態(tài)通專模型自演進方法及系統(tǒng),通過接收當前目標任務和當前目標任務對應的多模態(tài)數(shù)據(jù),確定對應的已訓練的目標通專模型;提取多模態(tài)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征,得到多模態(tài)數(shù)據(jù)特征,通過目標專用模型處理多模態(tài)數(shù)據(jù)特征和多模態(tài)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于增強型地熱系統(tǒng)熱流固化多場耦合建模方法,屬于油氣田開采技術(shù)領域,包括生成兩組隨機數(shù)作為裂縫中心位置,并根據(jù)裂縫中心位置、跡長以及方向確定隨機裂縫端點坐標,根據(jù)確定的隨機裂縫端點坐標形成初始光滑裂縫網(wǎng)格;根據(jù)所述初始光滑裂...
          • 本發(fā)明公開了一種基于氣泡注意力機制的管道內(nèi)多相流壓力特征預測方法,屬于氣液多相流壓力預測技術(shù)領域。本發(fā)明的預測方法包括步驟:獲取若干壓力時間序列數(shù)據(jù)并劃分為訓練集、測試集;將壓力時間序列數(shù)據(jù)分解為低波動、高波動序列;建立由低波動序列ARIM...
          • 本發(fā)明公開了一種真空密封泄漏率預測方法、裝置、設備及介質(zhì),所述方法包括:根據(jù)法蘭密封面的加工方式構(gòu)建法蘭密封面的三維微觀形貌模型;基于三維微觀形貌模型建立不同接觸狀態(tài)下密封接觸界面間的泄漏微通道并分析通道特性,確定不同接觸狀態(tài)的泄漏微通道中...
          • 本發(fā)明涉及復合體空間碎片的偏振度計算方法,具體涉及一種基于微面元pBRDF模型的復合體空間碎片偏振度計算方法,解決了現(xiàn)有偏振度計算方法真實性和準確性較差的技術(shù)問題。本發(fā)明提供的基于微面元pBRDF模型的復合體空間碎片偏振度計算方法針對復合體...
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