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          • 本發(fā)明公開了一種基于集成學習的發(fā)動機渦輪軸序貫優(yōu)化設計方法,包括:使用有限元方法進行航空發(fā)動機渦輪軸的參數(shù)化建模,并確定設計變量;基于渦輪軸結(jié)構(gòu)確定優(yōu)化的目標函數(shù)以及約束條件;利用目標函數(shù)和約束條件構(gòu)造訓練點集,利用訓練點集通過集成學習算法...
          • 本發(fā)明提供一種Tensor Core加速的混合精度代數(shù)多重網(wǎng)格解法器實現(xiàn)方法及系統(tǒng),該方法包括:在AMG解法器設置階段,對需要參與SpGEMM算法計算的矩陣進行格式轉(zhuǎn)換,得到格式轉(zhuǎn)換后的矩陣,并使用Tensor Core進行SpGEMM計算...
          • 本發(fā)明公開了一種基于AI的新能源汽車壓鑄件工藝參數(shù)智能優(yōu)化方法和系統(tǒng),所述智能優(yōu)化方法包括以下步驟:(1)數(shù)據(jù)采集與預處理;(2)數(shù)字孿生模型構(gòu)建;(3)AI模型訓練;(4)工藝參數(shù)優(yōu)化;(5)實時反饋與迭代優(yōu)化;(6)系統(tǒng)集成與自動化控制...
          • 本發(fā)明涉及建筑節(jié)能改造技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種會展建筑空調(diào)能耗基準值的計算方法和裝置。其中,該方法包括:S1、獲取某一時間段內(nèi)每一場會展空調(diào)使用的基礎數(shù)據(jù);S2、對所述基礎數(shù)據(jù)進行計算,以得到該時間段內(nèi)逐月空調(diào)系統(tǒng)能耗指標值;S3、對該時間段內(nèi)...
          • 本發(fā)明創(chuàng)新提供了基于大數(shù)據(jù)與AI算法的城鄉(xiāng)公交線網(wǎng)優(yōu)化與智能調(diào)度方法,生成站點需求程度;預設有公交線路數(shù)量,并獲取站點需求程度,并通過需求策略生成需求頻次,并根據(jù)需求頻次,隨機生成公交車路徑方案組,所述需求頻次反應站點在公交路徑方案組中出現(xiàn)...
          • 本申請涉及物料配置技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種物料配置方法及裝置,該方法包括:確定物料的綜合價值分值,篩選綜合價值分值在第一閾值范圍內(nèi)的物料;對篩選的物料進行兼容性校驗,確定物料的整體配置信息;根據(jù)物料的整體配置信息計算評估分值,篩選評估分值在第...
          • 本發(fā)明公開了汽車殘值管理及預測系統(tǒng),屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。收集汽車的外觀圖像,使用YOLO算法進行汽車外觀損傷檢測,得到汽車外觀損傷集;建立汽車外觀損傷標準庫與汽車外觀損傷集的關(guān)聯(lián),評估汽車不同位置的損傷程度,計算汽車損傷折舊率;構(gòu)建并訓練...
          • 本發(fā)明屬于智能信息系統(tǒng)管理領(lǐng)域,具體公開了本發(fā)明的智能推廣系統(tǒng),融合多源數(shù)據(jù)采集、預處理、用戶畫像構(gòu)建、推廣策略生成、執(zhí)行監(jiān)控及反饋優(yōu)化等模塊。借助基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合的用戶畫像構(gòu)建算法與基于強化學習的動態(tài)推廣策略優(yōu)化算法,精準描繪用戶特征...
          • 本發(fā)明公開了一種基于AI深度學習的壓鑄結(jié)構(gòu)件缺陷智能檢測系統(tǒng)和方法,所述智能檢測系統(tǒng)包括用于采集壓鑄結(jié)構(gòu)件的表面圖像和內(nèi)部結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集模塊、用于對采集到的圖像和數(shù)據(jù)進行去噪、歸一化和增強處理的數(shù)據(jù)預處理模塊、用于識別壓鑄結(jié)構(gòu)件的表面和...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N模版生成方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì),方法包括:獲取針對承載于目標體的樣本對象的初始圖像;所述初始圖像包括所述目標體,所述樣本對象包括至少一個對象元素;將所述初始圖像輸入至訓練好的檢測模型,得到針對樣本對象中各對象元素的檢...
          • 本發(fā)明提供一種車鉤位置檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì),應用于視覺檢測技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:采用形態(tài)學方法對待檢測圖像進行圖像預處理,確定待檢測圖像對應的特征圖像;待檢測圖像中包括車鉤,特征圖像中包括多個第一候選區(qū)域;根據(jù)預設的特征篩選條...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N視覺定位方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì);所述方法包括:確定相機的內(nèi)參信息和外參信息;獲取所述相機輸出的圖像中的視覺識別點;確定所述視覺識別點與設備設定的目標中心點之間的像素偏差距離;基于所述像素偏差距離、所述內(nèi)參信息和所述外...
          • 本發(fā)明實施例涉及多媒體技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于動畫庫制作視頻的方法、裝置、設備及存儲介質(zhì),方法為獲取目標畫布元素,目標畫布元素為畫布中的需要添加動畫效果的一個元素;從預設動畫對象庫中獲取目標動畫對象,預設動畫對象庫為基于JavaScript...
          • 本發(fā)明涉及光場顯示技術(shù)領(lǐng)域,公開一種軟硬件協(xié)同優(yōu)化的透視混合現(xiàn)實方法及裝置,該方法包括:對透視混合現(xiàn)實光學系統(tǒng)的透明OLED顯示器的與液晶微透鏡陣列的結(jié)構(gòu)參數(shù),以及遮擋補償網(wǎng)絡進行聯(lián)合訓練,得到透明OLED顯示器與液晶微透鏡陣列的最佳結(jié)構(gòu)參...
          • 本申請公開了一種圖像分割模型的訓練方法、圖像分割方法及裝置,所述方法包括:獲取樣本待處理圖像;樣本待處理圖像包括樣本對象圖像和樣本背景圖像;樣本對象圖像標注了樣本對象圖像標簽;樣本背景圖像標注了樣本背景圖像標簽;將樣本對象特征與第一權(quán)重進行...
          • 本公開提供了一種表格信息提取方法、裝置、設備及存儲介質(zhì),所述方法包括:獲取待提取的表格圖像;確定所述表格圖像的所有輪廓和輪廓的父子階關(guān)系,所述輪廓包括表格輪廓和文本輪廓;基于所述表格輪廓、所述文本輪廓以及所述輪廓的父子階關(guān)系確定單元格輪廓;...
          • 本發(fā)明適用于地墊領(lǐng)域,公開了老人跌倒告警方法及智能地墊,該方法包括:實時采集智能地墊的表面形變數(shù)據(jù),生成三維壓力分布時序數(shù)據(jù),并壓力形變加速度、壓力分布離散度及形變區(qū)域;當壓力形變加速度、壓力分布離散度及形變區(qū)域分別滿足第一條件、第二條件和...
          • 本發(fā)明涉及一種適用于數(shù)字視聽場所的自動生成MV的方法、介質(zhì)和設備,該方法能夠基于用戶上傳的圖像和歌曲參數(shù)自動生成MV文件,極大提升MV文件的生成效率,且在生成MV文件過程中,充分考慮到了歌詞信息、歌曲風格信息、歌曲韻律信息以及背景畫面信息之...
          • 本發(fā)明公開了一種基于顱腦位置估計的經(jīng)顱磁刺激靶區(qū)推薦方法。所述方法包括以下步驟:基于雙目立體視覺構(gòu)建面部關(guān)鍵點云;使用預訓練的生成式模型將面部關(guān)鍵點云重建為顱表面模型;收集各類型疾病患者的磁共振成像數(shù)據(jù),建立具有疾病特異性的經(jīng)顱磁刺激靶區(qū)標...
          • 本發(fā)明公開了一種核電站堆本體下部腔室異物探測裝置及使用方法,包括上層本體、中層本體、下層本體、設置在上層本體內(nèi)且可沿上層本體豎向移動的柔性臂機構(gòu)、設置在柔性臂機構(gòu)端部且用于進行探測的探測件以及用分別控制上層本體、中層本體、下層本體和柔性臂機...
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