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          • 本公開提供了一種基于多模態(tài)大模型的數(shù)字人生成方法,包括:構(gòu)建數(shù)字人基礎(chǔ)模型;生成結(jié)構(gòu)化訓(xùn)練集;生成支持多通道交互的問答模型;輸出用戶問題的語義回答,對語義回答的文本情感傾向進(jìn)行提取,輸出情感強度參數(shù);生成面部肌肉運動軌跡數(shù)據(jù),根據(jù)面部肌肉運...
          • 本發(fā)明公開了一種基于圖像識別的車廂移動定位與速度測量方法,包括在鐵路貨運站臺設(shè)置的攝像機,攝像機連接圖像處理服務(wù)器,在車廂進(jìn)入站臺圖像采集區(qū)后攝像機獲取經(jīng)過車廂的連續(xù)圖像,所述方法包括車廂速度測量和車廂移動定位:第一步、將所述連續(xù)圖像按照間...
          • 本申請涉及圖像增強處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于魚鷹優(yōu)化算法的礦井圖像細(xì)節(jié)增強方法,包括,構(gòu)建基于殘差學(xué)習(xí)的圖像細(xì)節(jié)增強模型,對能量函數(shù)Y(z)進(jìn)行重新設(shè)計;通過縮放后的圖像與原始圖像的差異提取初始?xì)埐畈糠郑焕敏~鷹優(yōu)化算法改進(jìn)匹配方法來尋...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,揭露了一種基于圖像修復(fù)技術(shù)的古籍文獻(xiàn)插圖修復(fù)系統(tǒng),該系統(tǒng)中包括:對原始古籍文獻(xiàn)插圖進(jìn)行背景噪聲去除,得到預(yù)處理后的圖像,基于雙分支深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對預(yù)處理后的圖像及破損區(qū)域掩膜進(jìn)行并行修復(fù)處理,以得到結(jié)構(gòu)修復(fù)圖和紋理...
          • 本申請?zhí)岢鲆环N利用瀏覽器插件進(jìn)行商品推薦的方法和裝置,所述方法包括:根據(jù)用戶輸入的搜索數(shù)據(jù)從電商平臺服務(wù)器中獲取對應(yīng)的商品數(shù)據(jù);利用商品數(shù)據(jù)生成對應(yīng)的頁面組件,其中,頁面組件綁定有監(jiān)聽事件;在瀏覽器根據(jù)搜索數(shù)據(jù)加載搜索結(jié)果頁時,利用瀏覽器插...
          • 本申請公開了一種業(yè)務(wù)組合推薦方法、裝置及計算機設(shè)備。其中,該方法包括:獲取多個業(yè)務(wù)場景,業(yè)務(wù)場景中包括一個或多個業(yè)務(wù)組;獲取第一概率矩陣和第二概率矩陣,其中,第一概率矩陣用于表示目標(biāo)用戶對不同業(yè)務(wù)場景的感興趣程度,第二概率矩陣用于表示目標(biāo)用...
          • 本申請?zhí)峁┮环N電商平臺的報價數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì),涉及電商平臺技術(shù)領(lǐng)域。一種電商平臺的報價數(shù)據(jù)處理方法,包括:重置商家用戶對應(yīng)的報價服務(wù)狀態(tài),以獲取商家用戶的報價數(shù)據(jù),其中報價數(shù)據(jù)包括商品類目信息;通過預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)處理模型對報價...
          • 本發(fā)明公開了一種參數(shù)調(diào)整方法、裝置和電子設(shè)備。其中,該方法包括:響應(yīng)于接收到產(chǎn)品調(diào)整指令,獲取待調(diào)整產(chǎn)品的產(chǎn)品類型;響應(yīng)于產(chǎn)品類型為預(yù)設(shè)類型,獲取待調(diào)整產(chǎn)品的產(chǎn)品標(biāo)識和產(chǎn)品參數(shù),其中,預(yù)設(shè)類型用于表征在待調(diào)整產(chǎn)品的產(chǎn)品參數(shù)發(fā)生變化后,新的待...
          • 本發(fā)明涉及跨境電商物流訂單管理技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于大數(shù)據(jù)的跨境電商物流訂單管理方法及系統(tǒng)。首先,獲取當(dāng)前跨境電商訂單和當(dāng)前訂單信息;然后,將有效當(dāng)前跨境電商訂單中的訂單產(chǎn)品信息輸入至訂單重要性評估公式,得到當(dāng)前跨境電商訂單重要度;根據(jù)當(dāng)...
          • 本說明書實施例提供了一種基于智能合約和AI的施工數(shù)據(jù)自動審核方法及系統(tǒng),其中,方法包括:獲取施工數(shù)據(jù),對所述施工數(shù)據(jù)進(jìn)行智能合約審核,判斷所述施工數(shù)據(jù)是否符合預(yù)設(shè)的施工進(jìn)度標(biāo)準(zhǔn),并根據(jù)判斷結(jié)果確定是否批準(zhǔn)施工進(jìn)度;采用計算機視覺對所述施工數(shù)...
          • 本申請公開了一種多項目間人員借調(diào)方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及人員價值管理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:對多項目中的預(yù)設(shè)項目的人員借調(diào)申請進(jìn)行分析,生成借調(diào)需求數(shù)據(jù);根據(jù)借調(diào)需求數(shù)據(jù)對人才信息庫中的人員進(jìn)行價值核算,獲得人員價值核算結(jié)果,人...
          • 本發(fā)明公開了一種基于三維地籍模型的林地修復(fù)與碳匯管理系統(tǒng)及方法,通過三維地籍模型整合地表林權(quán)、地下空間權(quán)及區(qū)塊鏈信息管理權(quán),結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡(luò)實時采集林木生物量、土壤碳庫數(shù)據(jù),并依托區(qū)塊鏈多鏈架構(gòu)實現(xiàn)數(shù)據(jù)存證與碳積分交易。本方案解決了傳統(tǒng)...
          • 本申請實施例提供一種基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的注塑生產(chǎn)工藝參數(shù)優(yōu)化方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及工藝優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域。該基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的注塑生產(chǎn)工藝參數(shù)優(yōu)化方法包括:基于注塑生產(chǎn)工藝參數(shù)優(yōu)化的目標(biāo)確定適應(yīng)度函數(shù),適應(yīng)度函數(shù)為生產(chǎn)周期和能耗的加權(quán)和,基于適應(yīng)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多目標(biāo)效益評估的鄉(xiāng)村河流緩沖帶參數(shù)優(yōu)化方法,基于多維協(xié)同優(yōu)化理論框架,系統(tǒng)集成決策變量集、目標(biāo)函數(shù)集與約束條件體系三類核心要素,構(gòu)建具有多維耦合關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)的鄉(xiāng)村河流緩沖帶技術(shù)參數(shù)優(yōu)化模型,根據(jù)鄉(xiāng)村河流緩沖帶多目標(biāo)融合效益評...
          • 本發(fā)明涉及知識圖譜應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種適用于智能運維領(lǐng)域知識圖譜的知識抽取算法,包括:獲取運維過程中的歷史記錄數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù);采用基于BERT?BiGRU?CRF的實體識別模型對所述原始數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)鍵實體抽取,并進(jìn)行同義詞處理以進(jìn)行數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于元路徑與屬性增強的自監(jiān)督異質(zhì)圖對比學(xué)習(xí)方法,包括以下步驟:1)根據(jù)異質(zhì)圖選定目標(biāo)節(jié)點及其對應(yīng)的元路徑;2)針對節(jié)點特征編碼目標(biāo)節(jié)點得到多個嵌入,提取目標(biāo)節(jié)點的自身語義特征;3)針對路徑特征編碼目標(biāo)節(jié)點得到多個嵌入,提取元...
          • 本發(fā)明公開了一種希爾伯特觸覺傳感器及其逆向設(shè)計方法、電路和系統(tǒng),該方法包括:根據(jù)應(yīng)用場景的控制需求確定待制備的希爾伯特觸覺傳感器的相關(guān)參數(shù);根據(jù)希爾伯特觸覺傳感器的相關(guān)參數(shù)、希爾伯特曲線特性以及平面電阻公式,在柔性基底上制備分別設(shè)置奇、偶排...
          • 本發(fā)明公開了一種基于相似分析的傘型飛行器氣動熱預(yù)測方法,通過高精度超音速流場建模,獲得具備相同結(jié)構(gòu)特征的傘型凹體及鈍體飛行器激波層內(nèi)的流動特性和溫度分布規(guī)律,建立二者在典型工況下的氣動熱特性數(shù)據(jù)集。基于鈍體飛行器成熟的氣動熱預(yù)測理論,運用相...
          • 本發(fā)明一種航空發(fā)動機型號衍生知識遷移方法,屬于數(shù)字孿生在航空發(fā)動機設(shè)計領(lǐng)域;方法步驟包括:多源數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理;構(gòu)建物理知識引導(dǎo)的模型;構(gòu)建特征融合模塊;迭代訓(xùn)練;基于遷移學(xué)習(xí)框架,將源型號發(fā)動機的物理運行特征遷移至目標(biāo)型號,通過線性映射層...
          • 本發(fā)明涉及城市空間信息處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)協(xié)同的城市功能區(qū)精細(xì)分類方法。該方法融合POI數(shù)據(jù)、AOI數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)和遙感影像等多源異構(gòu)數(shù)據(jù),構(gòu)建多維度特征體系,并提出涵蓋單一功能區(qū)、復(fù)合功能區(qū)、混合功能區(qū)和無功能區(qū)的...
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