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          • 本發(fā)明涉及醫(yī)療審查技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于多模態(tài)信息處理的倫理審查智能系統(tǒng),該系統(tǒng)包括用戶模塊、形式審查模塊、提取模塊、指定模塊、審批模塊、限時(shí)模塊、提醒模塊、跟蹤模塊和下載模塊。通過自然語言處理技術(shù)和結(jié)構(gòu)化表格解析,系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)申請文件的自...
          • 本發(fā)明公開了一種基于注意力權(quán)重分配與自適應(yīng)殘差學(xué)習(xí)的基因組預(yù)測模型,屬于基因組選擇技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括以下技術(shù)步驟:獲取基因遺傳多態(tài)性位點(diǎn)的012編碼矩陣,使用多層感知機(jī)(MLP)計(jì)算每個(gè)SNP位點(diǎn)的權(quán)重,并通過自適應(yīng)殘差學(xué)習(xí)機(jī)制將輸入特...
          • 本發(fā)明公開基于機(jī)器視覺的自動化養(yǎng)雞設(shè)備中雞只健康狀態(tài)評估方法及系統(tǒng),涉及智能評估技術(shù)領(lǐng)域,通過固定和移動攝像頭的協(xié)同工作,分別采集健康雞只和待評估雞只的圖像信息,生成第一圖像數(shù)據(jù)和第二圖像數(shù)據(jù),利用預(yù)設(shè)圖像分析算法和深度學(xué)習(xí)技術(shù)提取健康雞只...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字孿生的沖壓設(shè)備構(gòu)建方法,首先,構(gòu)建沖壓設(shè)備的數(shù)字孿生系統(tǒng),包括:物理層、數(shù)字層、虛擬層和應(yīng)用層;然后,在物理層進(jìn)行沖壓設(shè)備的三維建模和多物理量仿真模擬,反映設(shè)備真實(shí)形態(tài);在數(shù)字層進(jìn)行沖壓設(shè)備的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與處理,并構(gòu)...
          • 一種基于大語言模型的多模態(tài)融合室內(nèi)定位方法,通過融合多模態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)建包含幾何和紋理信息的室內(nèi)環(huán)境稠密點(diǎn)云地圖,利用大語言模型根據(jù)室內(nèi)環(huán)境稠密點(diǎn)云地圖生成各個(gè)場景語義文本描述,再將場景語義文本描述構(gòu)建為場景語義樹;當(dāng)實(shí)時(shí)收到多模態(tài)指令觸發(fā)時(shí),通...
          • 本申請涉及一種線特征跟蹤方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),其中,方法包括:對原始圖像進(jìn)行增強(qiáng),以得到滿足預(yù)設(shè)提取條件的增強(qiáng)圖像;獲取增強(qiáng)圖像的點(diǎn)特征數(shù)量,基于點(diǎn)特征數(shù)量和增強(qiáng)圖像確定提取目標(biāo),以基于提取目標(biāo)從增強(qiáng)圖像中提取相應(yīng)數(shù)量的線特征,并...
          • 本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)影像技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于胸部CT參數(shù)的COPD預(yù)警方法及系統(tǒng),包括以下步驟:基于胸部CT影像數(shù)據(jù),提取肺葉解剖區(qū)域的像素?cái)?shù)據(jù),分割氣道樹結(jié)構(gòu),識別支氣管壁邊界,篩選梯度變化點(diǎn),生成氣道壁邊界點(diǎn)集。本發(fā)明中,通過細(xì)化肺葉解剖...
          • 本申請涉及一種隧道襯砌病害識別方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì),涉及隧道襯砌病害識別領(lǐng)域。方法包括:獲取針對隧道襯砌采集的多個(gè)部分圖像;將多個(gè)部分圖像進(jìn)行拼接,獲得隧道展開圖像;將隧道展開圖像輸入至已訓(xùn)練的濕漬病害模型,以通過濕漬病害模型提取隧道...
          • 本發(fā)明的一種X光機(jī)封裝器件焊點(diǎn)圖像自動智能檢測方法包括:1)編輯X光機(jī)自動走位腳本;2)運(yùn)行X光機(jī)自動走位腳本,采集封裝器件圖像并保存至指定文件;3)腳本運(yùn)行的同時(shí)開啟圖像監(jiān)聽,當(dāng)指定文件有圖像生成時(shí),按照指定規(guī)則對圖像進(jìn)行命名并保存;4)...
          • 本發(fā)明公開了一種廢鋼壓塊質(zhì)量評價(jià)方法,包括以下步驟:對待評估車輛的廢鋼壓塊進(jìn)行隨機(jī)抽樣,通過隨機(jī)搖號確定每個(gè)廢鋼壓塊的分解部位;按照分解部位對廢鋼壓塊進(jìn)行切割操作,切割完成后收集并稱量每車全部廢鋼壓塊后所產(chǎn)生的灰渣總重量;將稱量得到的灰渣總...
          • 本申請適用于模型訓(xùn)練技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于模型預(yù)訓(xùn)練的差分隱私聯(lián)邦學(xué)習(xí)抗噪方法及系統(tǒng),該方法包括:服務(wù)器通過公共數(shù)據(jù)集對目標(biāo)模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,得到目標(biāo)模型的初始模型參數(shù);根據(jù)初始模型參數(shù)和預(yù)設(shè)超參數(shù),確定多個(gè)用戶終端對目標(biāo)模型進(jìn)行本地訓(xùn)練的...
          • 本公開提供了一種知識圖譜構(gòu)建方法、裝置及設(shè)備,所述方法包括基于目標(biāo)場景,采用自頂向下的構(gòu)建方式構(gòu)建知識圖譜的本體框架;獲得目標(biāo)場景的源數(shù)據(jù);基于本體框架,利用遠(yuǎn)程監(jiān)督學(xué)習(xí)方法提取源數(shù)據(jù)中的圖譜數(shù)據(jù);將圖譜數(shù)據(jù)中的第一實(shí)體、第一實(shí)體關(guān)系和第一...
          • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,提供一種待辦任務(wù)生成方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì),所述方法包括:獲取多個(gè)標(biāo)注任務(wù)以及各標(biāo)注任務(wù)的描述文本;基于各標(biāo)注任務(wù)的描述文本,對各標(biāo)注任務(wù)進(jìn)行機(jī)器語言轉(zhuǎn)寫,得到各標(biāo)注任務(wù)對應(yīng)的轉(zhuǎn)寫任務(wù);基于各標(biāo)注任務(wù)的描述...
          • 本發(fā)明提供了一種超臨界水堆定位格架處的熱工水力預(yù)測方法及裝置,涉及反應(yīng)堆熱工水力預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取待測反應(yīng)堆的幾何參數(shù)數(shù)據(jù)和物理參數(shù)數(shù)據(jù);基于幾何參數(shù)數(shù)據(jù)和物理參數(shù)數(shù)據(jù)建立待測反應(yīng)堆的多通道模型;將局部物理參數(shù)數(shù)據(jù)輸入至訓(xùn)練后的...
          • 本發(fā)明涉及匝道設(shè)計(jì)領(lǐng)域,具體公開了一種基于場景仿真的高速公路出口匝道容錯(cuò)車道改進(jìn)方法,在當(dāng)前匝道設(shè)計(jì)方案中提取匝道幾何數(shù)據(jù),并搭建基于BIM三維匝道模型的多模態(tài)智能仿真場景;通過多模態(tài)仿真引擎在多模態(tài)智能仿真場景中引入預(yù)設(shè)極限交通流,并執(zhí)行...
          • 本發(fā)明公開了一種設(shè)備模擬訓(xùn)練系統(tǒng)及其構(gòu)建方法,該系統(tǒng)包括:仿真模塊,根據(jù)系統(tǒng)模擬范圍程度對艙室設(shè)備進(jìn)行仿真建模,并獲取各工況下仿真計(jì)算參數(shù),進(jìn)行數(shù)據(jù)處理后,傳輸給虛擬場景構(gòu)建模塊,讀取并處理虛擬場景模塊中的交互操作信息,用于仿真模型的反饋計(jì)...
          • 本申請?zhí)峁┮环N水下航行器艉部殼體結(jié)構(gòu)降噪方法,涉及水下航行器降噪的技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取水下航行器的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)以及運(yùn)行過程中的振動信號;根據(jù)振動信號確定針對水下航行器的降噪目標(biāo);獲取針對水下航行器的約束條件;基于流體動力學(xué)仿真模擬,分析水下...
          • 本發(fā)明公開了一種光伏邊坡的交能融合設(shè)計(jì)方法,屬于公路工程及光伏發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明要解決的技術(shù)問題為將光伏太陽能板放置于公路邊坡上后,如何實(shí)現(xiàn)邊坡的排水導(dǎo)水以及如何設(shè)計(jì)光伏發(fā)電系統(tǒng)的走線布局、通風(fēng)散熱、檢修維護(hù)、儲能設(shè)施、交通安全性能、風(fēng)荷...
          • 本發(fā)明涉及源代碼漏洞檢測技術(shù)等領(lǐng)域,公開了一種上下文敏感的權(quán)重聚合源代碼特征提取方法,有效地提取了代碼的控制流特征信息、語義信息和文本信息,使用joern工具初步解析源代碼文件,得到對應(yīng)的代碼屬性圖和程序依賴圖;從代碼屬性圖中提取控制流對應(yīng)...
          • 本發(fā)明涉及自然語言處理和計(jì)算機(jī)視覺的交叉技術(shù)等領(lǐng)域,公開了一種基于領(lǐng)域泛化的多模態(tài)虛假新聞檢測方法,通過融合文本和圖像信息以及構(gòu)建跨域三元組計(jì)算跨域損失,來提高虛假新聞檢測模型的準(zhǔn)確性和泛化能力,使虛假新聞檢測模型能夠在未知領(lǐng)域的虛假新聞檢...
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