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          • 本發(fā)明屬于健康評估技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于深度學(xué)習(xí)和因果推斷的個(gè)性化生物年齡構(gòu)建方法,包括:步驟1:構(gòu)建多維度生物年齡評價(jià)指標(biāo)體系;步驟2:數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理;步驟3:衰老生物標(biāo)志物篩選;步驟4:構(gòu)建多層次多模態(tài)生物年齡模型;步驟5:因果推斷...
          • 本發(fā)明提供一種音色卡片生成方法、聲音克隆方法及3D數(shù)字人視頻生成方法,涉及聲音處理技術(shù)領(lǐng)域,通過用戶提供的目標(biāo)音頻,得到聲音特征、頻譜特征和語音離散編碼序列,并結(jié)合用戶提供的音色描述信息,生成目標(biāo)音頻對應(yīng)的音色卡片,可以實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)音頻的音頻...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N景觀格局度量的高分遙感復(fù)雜場景智能分類方法與裝置,屬于圖像處理或識別技術(shù)領(lǐng)域。針對現(xiàn)有復(fù)雜場景下以分割對象為空間單元的景觀格局度量難以準(zhǔn)確反映精細(xì)空間關(guān)系的問題,以及已有土地覆被分類體系導(dǎo)致景觀格局度量準(zhǔn)確性不足的問題,提出...
          • 本說明書涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種無地圖導(dǎo)航的私車公用報(bào)銷方法及裝置。該方法包括:接收公出任務(wù)數(shù)據(jù),并對公出任務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行解析,生成私車公用報(bào)銷請求;根據(jù)私車公用報(bào)銷請求進(jìn)行系統(tǒng)定位,得到車輛的當(dāng)前坐標(biāo)信息;判斷當(dāng)前坐標(biāo)信息與預(yù)設(shè)的起始...
          • 本發(fā)明涉及一種異構(gòu)設(shè)備間資源自適應(yīng)多任務(wù)聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法、設(shè)備及介質(zhì),其中,方法包括:根據(jù)分布式角色切換策略選擇最具綜合資源能力的設(shè)備作為主機(jī);主機(jī)初始化全局模型,根據(jù)模型規(guī)模調(diào)整機(jī)制將全局模型分割成不同規(guī)模的子模型,并在每個(gè)子模型的出口處添加...
          • 本公開提出一種巷道圍巖動態(tài)變形預(yù)測方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì),該方法包括:對巷道圍巖動態(tài)數(shù)據(jù)參數(shù)信息進(jìn)行特征提取,以確定應(yīng)力波在圍巖中傳播速度變化信息和圍巖在動態(tài)加載下瞬時(shí)應(yīng)變變化速率;根據(jù)應(yīng)力波在圍巖中傳播速度變化信息,確定波速變化指數(shù);...
          • 本發(fā)明公開了一種基于站臺平面圖生成車站聯(lián)鎖表外進(jìn)路的方法,該方法首先將導(dǎo)入的車站平面圖二值化,在二值化圖像中找到始端信號機(jī)、終端信號機(jī)及盡頭調(diào)車信號機(jī)的所在軌道、位置和名稱,生成各始端信號機(jī)、盡頭調(diào)車信號機(jī)至終端信號機(jī)的二叉樹,再通過二叉樹...
          • 本發(fā)明公開了一種基于有限元技術(shù)的零件測量方法,包括如下步驟,100:將預(yù)先制作的待測零件放在測量支架上,選擇部分夾持點(diǎn)用物理夾頭完成夾持;200:對待測零件進(jìn)行掃描并獲取全型面的點(diǎn)云數(shù)據(jù);300:利用計(jì)算機(jī)輔助分析軟件對待測零件建立有限元變...
          • 本說明書實(shí)施例公開了一種基于LLM的漏洞評估方法,該方法從多個(gè)數(shù)據(jù)源中獲取目標(biāo)漏洞對應(yīng)的相關(guān)數(shù)據(jù),并將其輸入LLM,得到LLM輸出的各評價(jià)指標(biāo)分別對應(yīng)的評估結(jié)果,各評價(jià)指標(biāo)用于評估該目標(biāo)漏洞的漏洞利用可行性,根據(jù)各評價(jià)指標(biāo)分別對應(yīng)的評估結(jié)果...
          • 本發(fā)明提供一種基于遲滯特征多級抓取策略的Madelung模型構(gòu)建方法,基于主遲滯環(huán)中豐富的遲滯特征,采用多級相似性縮放的方式建立起CHC的通用表達(dá)式,再結(jié)合權(quán)值疊加策略獲得改進(jìn)的CHC描述方法,由此建立起改進(jìn)的Madelung模型。與傳統(tǒng)方...
          • 本發(fā)明公開了一種基于包絡(luò)估計(jì)的未知聲源數(shù)量移動聲源定位跟蹤方法。本方法為:1)采集待測空間中混合信號并將其轉(zhuǎn)為FOA信號輸入到SpatialNet編碼器,得到混合信號的時(shí)域平均特征;2)將時(shí)域平均特征作為初始狀態(tài)輸入到AttractorCa...
          • 本發(fā)明公開了宿主應(yīng)用調(diào)用軟件開發(fā)工具包的方法和裝置,涉及計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域。該方法的一具體實(shí)施方式包括:宿主應(yīng)用通過移動端操作系統(tǒng)的消息廣播服務(wù)發(fā)送第一調(diào)用請求;軟件開發(fā)工具包通過移動端操作系統(tǒng)的消息訂閱服務(wù)獲取第一調(diào)用請求,處理第一調(diào)用請求生...
          • 本申請涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種機(jī)器人任務(wù)流程管理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì),所述方法包括解析用戶操作指令,生成任務(wù)需求參數(shù),并根據(jù)任務(wù)需求參數(shù)對機(jī)器人的各任務(wù)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行配置,確定執(zhí)行邏輯;根據(jù)任務(wù)變量規(guī)則,動態(tài)連接各執(zhí)行邏輯,生...
          • 本發(fā)明涉及運(yùn)動控制技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種高精度二維運(yùn)動誤差預(yù)測補(bǔ)償?shù)椒ǎ摲椒ㄍㄟ^傳感裝置采集目標(biāo)對象實(shí)時(shí)二維運(yùn)動數(shù)據(jù),經(jīng)小波變換分解得到低頻運(yùn)動趨勢與高頻噪聲分量,利用含小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯濾波模塊的混合預(yù)測模型分別預(yù)測,計(jì)算殘差生成動...
          • 本發(fā)明屬于航空器三維定位技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種通導(dǎo)融合的航空器定位方法及系統(tǒng),系統(tǒng)包括衛(wèi)星通信模塊、GNSS接收機(jī)、地面網(wǎng)絡(luò)模塊、PPP/INS組合定位模塊、RTK/INS組合定位模塊、慣性測量單元、無線電高度表、氣壓高度表、激光測高儀、位置...
          • 本發(fā)明公開了一種星載GNSS?R反演植被光學(xué)深度的反射率校正方法,方法步驟包括:獲取CYGNSS、SMAP、AMSR2、AMSRU、MODIS數(shù)據(jù);對數(shù)據(jù)集進(jìn)行質(zhì)量控制并提取所需變量,計(jì)算地表反射率;將GNSS?R觀測數(shù)據(jù)與輔助數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空...
          • 本發(fā)明適用于電能計(jì)量技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種電壓互感器誤差分析方法、介質(zhì)及終端,包括:S10、獲取實(shí)際電壓互感器電壓幅值、相角,將獲取的實(shí)際動態(tài)生產(chǎn)數(shù)據(jù)作為待分析數(shù)據(jù)集;S20、對步驟S10中的數(shù)據(jù)集去噪,消除異常值,再進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理;S30、對...
          • 本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)生物檢測領(lǐng)域,具體是線粒體丙酮酸轉(zhuǎn)運(yùn)載體2(Mitochondrial pyruvate carrier 2,MPC2)在制備肝癌診斷及預(yù)后評估試劑盒中的應(yīng)用。本發(fā)明發(fā)現(xiàn)MPC2在肝癌中顯著升高,并且與肝癌預(yù)后不良相關(guān),可通過...
          • 本發(fā)明提供一種基于高分辨率空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)溯源方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及大氣污染源追蹤技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:基于氣象場模擬模型模擬真實(shí)氣象環(huán)境中天氣尺度到區(qū)域尺度的氣象現(xiàn)象,確定高分辨率氣象場數(shù)據(jù);將高分辨率氣象場數(shù)據(jù)輸入拉格朗...
          • 本發(fā)明公開了一種HPLC測定艾司奧美拉唑鈉中的潛在基因毒性雜質(zhì)的方法,包括:配制供試品溶液:取艾司奧美拉唑鈉20~100mg,精密稱定,置于10mL量瓶中,加入甲醇超聲使樣品溶解,用甲醇稀釋至刻度,搖勻;配制對照品溶液:取適量4?甲氧基?3...
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