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          • 本發(fā)明提供了一種攝像頭模組的防抖方法、裝置及攝像頭模組,方法包括:當(dāng)確定攝像頭模組產(chǎn)生抖動(dòng),獲取攝像頭模組允許的最大抖動(dòng)角度、單個(gè)像素尺寸及攝像頭模組的靜態(tài)有效焦距;根據(jù)攝像頭模組允許的最大抖動(dòng)角度、單個(gè)像素尺寸及攝像頭模組的靜態(tài)有效焦距確...
          • 本發(fā)明公開了一種基于用戶偏好生成定制內(nèi)容的AI系統(tǒng),屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域,其包括:用戶偏好建模模塊,構(gòu)建并持續(xù)更新用戶特征向量庫,實(shí)現(xiàn)個(gè)性化需求建模與分類;交互式輸入與預(yù)警模塊,接收用戶輸入并實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)控制,提供可視化交互修正工具;智能參數(shù)轉(zhuǎn)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N車載網(wǎng)絡(luò)問題解析方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及車載網(wǎng)絡(luò)異常解析技術(shù)領(lǐng)域。由于網(wǎng)絡(luò)異常解析模型的每個(gè)訓(xùn)練樣本包括各個(gè)電子控制單元的歷史運(yùn)行日志序列、歷史流量數(shù)據(jù)序列、車輛的歷史運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)序列以及對(duì)應(yīng)的發(fā)生異常時(shí)的歷史實(shí)際異常...
          • 本發(fā)明屬于發(fā)電機(jī)剩余磁場(chǎng)消磁的技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種可快速勵(lì)磁的發(fā)電控制方法及系統(tǒng),所述發(fā)電控制方法包括獲取作用于汽輪機(jī)的蒸汽流量,蒸汽壓力和汽輪機(jī)效率,形成汽輪機(jī)參數(shù)集;獲取實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的發(fā)電機(jī)發(fā)電的電壓值、電流相位和轉(zhuǎn)子磁場(chǎng)強(qiáng)度,并以時(shí)間戳為標(biāo)...
          • 本發(fā)明公開了一種氫電復(fù)合調(diào)度優(yōu)化方法,包括以下步驟:(1)采集電網(wǎng)和負(fù)荷數(shù)據(jù)、氫儲(chǔ)能系統(tǒng)數(shù)據(jù)、鋰電池系統(tǒng)數(shù)據(jù)及維護(hù)成本和系統(tǒng)壽命數(shù)據(jù);(2)對(duì)數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行主成分分析降維,通過時(shí)序特征處理來平滑數(shù)據(jù);(3)根據(jù)步驟(2)獲得的數(shù)據(jù),建立氫電復(fù)...
          • 本發(fā)明公開了基于輸配電網(wǎng)協(xié)同和源荷發(fā)展的新能源及儲(chǔ)能優(yōu)化配置方法和系統(tǒng),方法包括:獲取電力系統(tǒng)相關(guān)數(shù)據(jù);建立基于輸配電網(wǎng)協(xié)同的新能源及儲(chǔ)能優(yōu)化配置上層模型;建立基于源荷發(fā)展的系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度下層模型;通過優(yōu)化求解算法對(duì)新能源及儲(chǔ)能優(yōu)化配置上層模...
          • 本發(fā)明提供了一種繼電器快速關(guān)斷驅(qū)動(dòng)電路及其控制方法,屬于電力電子技術(shù)領(lǐng)域。包括控制單元、供電單元、第一開關(guān)單元、第一電阻、第二電阻、PNP三極管、第一繼電器和第一單向?qū)▎卧龉╇妴卧羞B接所述PNP三極管的發(fā)射極,所述PNP三極管的集...
          • 本發(fā)明公開了一種高軌衛(wèi)星艙外長(zhǎng)壽命防護(hù)電纜束,采用屏蔽編織形成的抗輻照加固套管包覆電纜芯線,并在電纜芯線與抗輻照加固套管之間增加錦綸絲套管進(jìn)行二次絕緣;在電纜束的端部纏繞有聚酰亞胺膜,聚酰亞胺膜位于抗輻照加固套管和錦綸絲套管之間,防止抗輻照...
          • 本發(fā)明涉及火災(zāi)報(bào)警技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于模糊邏輯的自適應(yīng)閾值消防蜂鳴器報(bào)警方法及系統(tǒng),所述基于模糊邏輯的自適應(yīng)閾值消防蜂鳴器報(bào)警方法包括以下步驟:S1、環(huán)境數(shù)據(jù)收集;S2、數(shù)據(jù)預(yù)處理;S3、模糊化處理;S4、模糊推理與報(bào)警閾值計(jì)算;S5、報(bào)警...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)和視頻分析的豆莢數(shù)量預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),其包括以下步驟:S1:錄制一段完整覆蓋大豆植株多角度視圖信息的視頻;S2:從錄制的視頻中按固定時(shí)間間隔依次提取若干視頻幀圖像,并對(duì)視頻幀圖像中可見的豆莢進(jìn)行中心點(diǎn)標(biāo)注;S3:將...
          • 本發(fā)明提供了一種基于U?Net的腰叢神經(jīng)超聲分割識(shí)別方法及應(yīng)用,涉及醫(yī)療輔助診斷技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:構(gòu)建腰部超聲圖像數(shù)據(jù)集;構(gòu)建能夠識(shí)別腰大肌、腰方肌、豎脊肌、橫突和腰叢神經(jīng)的U?Net模型,并進(jìn)行訓(xùn)練;所述U?Net模型包括編碼器、跳...
          • 本發(fā)明涉及生成式人工智能技術(shù)領(lǐng)域,具體提供一種結(jié)合AI算法的影視動(dòng)畫場(chǎng)景快速生成方法及系統(tǒng),首先接收?qǐng)鼍懊枋鑫谋据斎氩⑦M(jìn)行語義解析,得到場(chǎng)景元素集合與元素關(guān)聯(lián)特征,接著調(diào)用預(yù)訓(xùn)練的場(chǎng)景資源匹配模型,依據(jù)解析結(jié)果在多模態(tài)資源庫中匹配場(chǎng)景資源組...
          • 本發(fā)明涉及影視動(dòng)畫渲染技術(shù)領(lǐng)域,具體提供一種應(yīng)用于實(shí)時(shí)渲染的影視動(dòng)畫材質(zhì)優(yōu)化方法及系統(tǒng),首先獲取目標(biāo)場(chǎng)景的材質(zhì)數(shù)據(jù)集合,其中包含多個(gè)由基礎(chǔ)材質(zhì)屬性和對(duì)應(yīng)渲染效果屬性組成的材質(zhì)單元,接著對(duì)材質(zhì)數(shù)據(jù)集合進(jìn)行多層級(jí)特征提取,得到每個(gè)材質(zhì)單元的材質(zhì)...
          • 本發(fā)明涉及深度學(xué)習(xí),具體涉及基于YOLOv8的甲狀腺乳頭狀癌的癌細(xì)胞檢測(cè)方法,采集相關(guān)醫(yī)學(xué)影像,并對(duì)醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行預(yù)處理;對(duì)預(yù)處理后的醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行癌細(xì)胞標(biāo)注,并對(duì)標(biāo)注后的各類醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行多模態(tài)數(shù)據(jù)融合;根據(jù)融合后的數(shù)據(jù)構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;利用訓(xùn)練...
          • 本申請(qǐng)公開了一種用于混凝土表觀質(zhì)量缺陷檢測(cè)的圖像分析方法及其系統(tǒng),涉及混凝土表觀質(zhì)量缺陷檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,方法包括使用攝像設(shè)備在指定距離區(qū)間采集混凝土表面圖像,并控制相機(jī)鏡頭光軸與混凝土表面垂直;對(duì)采集的混凝土表面圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理,并進(jìn)行缺陷...
          • 本發(fā)明涉及一種智能調(diào)整在線訂單的方法,屬于裝備制造行業(yè)在線訂單調(diào)整領(lǐng)域。所述方法,在不預(yù)留產(chǎn)能的前提下,通過結(jié)合多種參數(shù),對(duì)新增訂單加以分析,選擇出利益最大化的一種策略進(jìn)行調(diào)整。本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)在生產(chǎn)企業(yè)滿負(fù)荷的前提下,新增訂單時(shí)的訂單調(diào)整。
          • 本發(fā)明涉及智能終端控制技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種急救一體箱智能管理方法及系統(tǒng),本發(fā)明中,通過長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)設(shè)定步長(zhǎng),前向滾動(dòng)與后向滾動(dòng)同步生成趨勢(shì)變化曲線,提取趨勢(shì)差異,標(biāo)記靈敏度閾值下的周期波動(dòng)物資類別,在趨勢(shì)動(dòng)態(tài)捕捉與變化識(shí)別中實(shí)現(xiàn)了雙向時(shí)序...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種故障處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),可應(yīng)用于人工智能技術(shù)領(lǐng)域,在該方法中,獲取故障描述文本以及包含多個(gè)知識(shí)單元的運(yùn)維知識(shí)庫,每個(gè)知識(shí)單元包括:預(yù)設(shè)的故障處理文檔的摘要信息、從所述故障處理文檔中切分出的文本片段,以及從所...
          • 本發(fā)明提供了一種基于注意力機(jī)制的U?Net++模型改進(jìn)方法及應(yīng)用,涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:使用醫(yī)療診斷設(shè)備采集醫(yī)學(xué)圖像;使用完成訓(xùn)練的U?Net++模型對(duì)前述醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行分割識(shí)別;所述U?Net++模型包括下采樣結(jié)構(gòu)、密集跳躍連...
          • 本發(fā)明涉及一種構(gòu)網(wǎng)型換流閥的故障測(cè)試平臺(tái)及故障測(cè)試方法,該故障測(cè)試平臺(tái)通過故障測(cè)試系統(tǒng)存儲(chǔ)構(gòu)網(wǎng)型換流閥的多個(gè)故障測(cè)試類型,能夠高效、便捷、準(zhǔn)確地模擬閥控系統(tǒng)和閥模塊的出現(xiàn)的多種故障,避免采用仿真軟件對(duì)構(gòu)網(wǎng)型換流閥的故障測(cè)試進(jìn)行模擬,從而消除...
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