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          • 本發(fā)明公開了一種智慧藝術(shù)教育教學(xué)資源體系構(gòu)建方法、存儲介質(zhì)及設(shè)備,屬于人工智能與藝術(shù)教育交叉技術(shù)領(lǐng)域,通過結(jié)構(gòu)化和知識化處理,獲得在線藝術(shù)教育專業(yè)教學(xué)資源和在線藝術(shù)教育關(guān)聯(lián)教學(xué)資源,再通過多模態(tài)知識圖譜融合,實(shí)現(xiàn)所述在線藝術(shù)教育專業(yè)教學(xué)資源...
          • 本發(fā)明公開了一種面向全場景教學(xué)應(yīng)用的智慧藝術(shù)教育資源推薦系統(tǒng),屬于人工智能與藝術(shù)教育資源推薦技術(shù)領(lǐng)域,所述系統(tǒng)包括:推薦控制模塊、個性化學(xué)習(xí)推薦模塊、學(xué)習(xí)路徑推薦模塊、拓寬學(xué)習(xí)推薦模塊、優(yōu)化課程推薦模塊和多模態(tài)數(shù)據(jù)模塊;本發(fā)明系統(tǒng)通過多個模...
          • 本發(fā)明公開了一種融合先驗(yàn)知識分段訓(xùn)練的煤礦瓦斯突出智能預(yù)測方法,屬于瓦斯預(yù)警數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:首先對瓦斯突出預(yù)測參數(shù)數(shù)據(jù)歸一化形成標(biāo)準(zhǔn)樣本;隨后將瓦斯突出敏感指標(biāo)作為先驗(yàn)知識,構(gòu)造敏感特征提取器,從樣本中獲得敏感指標(biāo)特征,保持模...
          • 一種輻射源個體特征分析與二次訓(xùn)練系統(tǒng),屬于電子偵察領(lǐng)域。本發(fā)明的系統(tǒng)包括在線偵察模塊、信號偵察設(shè)備模塊、數(shù)據(jù)展示模塊、指紋特征分析模塊、數(shù)據(jù)庫模塊、二次訓(xùn)練數(shù)據(jù)設(shè)置模塊、二次訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置模塊、二次訓(xùn)練模塊、二次訓(xùn)練結(jié)果可視化模塊和模型更新推...
          • 本發(fā)明涉及新能源汽車技術(shù)領(lǐng)域,具體提供一種新能源汽車性能指標(biāo)評測方法,包括:根據(jù)多維對齊數(shù)據(jù)集,通過數(shù)據(jù)分布提取技術(shù)計算各參數(shù)的概率密度函數(shù),得到參數(shù)分布特征集;根據(jù)降維特征向量集,通過隱變量提取技術(shù)利用變分自編碼器生成潛在異常分布特征,得...
          • 基于動態(tài)數(shù)據(jù)融合的壓氣機(jī)效率計算方法及系統(tǒng),屬于火力發(fā)電機(jī)組技術(shù)領(lǐng)域,解決如何降低計算壓氣機(jī)效率的復(fù)雜度的問題,本發(fā)明提供了一種變比熱多項(xiàng)式動態(tài)分段的方法,將比熱容多項(xiàng)式按照溫度區(qū)間進(jìn)行分段線性化,在每個溫度區(qū)間內(nèi)使用線性函數(shù)代替復(fù)雜的多項(xiàng)...
          • 本發(fā)明公開了一種多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法、裝置及計算機(jī)設(shè)備,所述方法包括:獲取待融合傳感數(shù)據(jù);對每一待融合傳感數(shù)據(jù)分別進(jìn)行可信度計算,得到每一待融合傳感數(shù)據(jù)各自對應(yīng)的第一可信度數(shù)據(jù);基于所述待融合傳感數(shù)據(jù)各自對應(yīng)的第一可信度數(shù)據(jù)確定每一待融合傳感...
          • 本發(fā)明涉及車輛風(fēng)阻優(yōu)化方法及系統(tǒng),包括:仿真模型構(gòu)建步驟:構(gòu)建車輛運(yùn)行環(huán)境仿真模型和車輛仿真模型,以降低風(fēng)阻系數(shù)為優(yōu)化目標(biāo),進(jìn)行車輛運(yùn)行仿真分析,獲取優(yōu)化仿真數(shù)據(jù);駕駛輔助功能開發(fā)步驟:基于優(yōu)化仿真數(shù)據(jù)對實(shí)車進(jìn)行駕駛輔助系統(tǒng)功能開發(fā);交互顯...
          • 本發(fā)明提供了一種基于仿真優(yōu)化的壓電材料油箱減振布局方法及系統(tǒng),該方法通過應(yīng)用于仿真平臺,為預(yù)先構(gòu)建的三維有限元油箱模型設(shè)置仿真參數(shù),并基于多個壓電材料布局方案在三維有限元油箱模型表面進(jìn)行模擬分析,并獲取各壓電材料布局方案對應(yīng)的振動抑制效果,...
          • 本發(fā)明涉及船舶工程領(lǐng)域,尤其涉及一種水中氣泡發(fā)生裝置安裝位置設(shè)計方法,包括氣泡尺度的確定過程、氣泡上升速度的確定過程、噴管安裝距離的確定過程本發(fā)明通過通過多參數(shù)耦合建模實(shí)現(xiàn)氣泡尺度、上升速度及噴管布局的協(xié)同優(yōu)化。基于液體密度、氣體流量及噴口...
          • 本發(fā)明提供了一種基于多級分解與核密度分位數(shù)的風(fēng)機(jī)功率區(qū)間預(yù)測方法,包括以下步驟:首先,獲取風(fēng)機(jī)功率數(shù)據(jù)集,篩選相關(guān)特征數(shù)據(jù);對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理并劃分為訓(xùn)練集和測試集,根據(jù)所獲取的數(shù)據(jù)構(gòu)建輸入特征向量。其次,對序列進(jìn)行變分模態(tài)分解,并對關(guān)鍵參數(shù)...
          • 本發(fā)明提供一種頻分射頻識別的高速并行讀寫方法、設(shè)備和裝置,涉及反向散射通信技術(shù)領(lǐng)域,該方法應(yīng)用于頻分射頻識別的高速并行讀寫設(shè)備,該方法包括:通過數(shù)字上變頻器將多個子頻段的RFID讀寫會話的下行激勵信號合并為復(fù)合信號;通過發(fā)送天線發(fā)射至頻分復(fù)...
          • 本發(fā)明提供一種頻分復(fù)用射頻識別標(biāo)簽的設(shè)計方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì),涉及射頻識別技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取多個頻分復(fù)用RFID芯片并確定對應(yīng)的工作頻段,工作頻段為子頻段;根據(jù)預(yù)設(shè)的子頻段數(shù)量、各RFID芯片的目標(biāo)工作頻段確定符合目標(biāo)品質(zhì)因子...
          • 本申請?zhí)岢鲆环N解碼方法、生成答案的方法、電子設(shè)備及計算機(jī)程序產(chǎn)品,應(yīng)用于人工智能技術(shù)領(lǐng)域,該解碼方法包括:確定大模型的編碼模塊基于輸入問題生成的編碼信息;基于所述編碼信息,以m個token為預(yù)測單位,采用自回歸的方式預(yù)測得到多個語義片段;每...
          • 本申請涉及跨區(qū)輸電碳排放預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及一種跨區(qū)輸電碳減排中基于機(jī)器學(xué)習(xí)的碳排放量預(yù)測方法,其包括數(shù)據(jù)采集、多源數(shù)據(jù)融臺模型構(gòu)建、動態(tài)特征提取以及時序建模與區(qū)域差異性校正等步驟。通過分層特征提取和降維處理生成高維特征集,并結(jié)合機(jī)器學(xué)...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于雙域特征融合的圖像去模糊模型及其方法,其中方法包括以下步驟:采集數(shù)據(jù),建立模糊圖像數(shù)據(jù)集;搭建基于空域和頻域特征融合的DAF?UNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);所述的DAF?UNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由n個不同尺度的UNet...
          • 本申請?zhí)岢鲆环N目標(biāo)識別方法、裝置以及計算機(jī)存儲介質(zhì),所述目標(biāo)識別方法包括:獲取針對待識別目標(biāo)以及輔助指向標(biāo)記圖形的目標(biāo)識別圖像,其中,所述待識別目標(biāo)與所述輔助指向標(biāo)記圖形的相對位置固定;在所述目標(biāo)識別圖像中,獲取所述輔助指向標(biāo)記圖形中任意一...
          • 本公開涉及一種圖像生成模型訓(xùn)練方法、圖像生成方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品,該方法包括:通過關(guān)鍵點(diǎn)提取網(wǎng)絡(luò)提取第一參考圖像中的主體對象的關(guān)鍵點(diǎn)特征,通過控制網(wǎng)絡(luò)對關(guān)鍵點(diǎn)特征進(jìn)行處理,得到圖像控制特征;通過圖像特征提取網(wǎng)絡(luò)提取第一參...
          • 一種動態(tài)渲染機(jī)制下的移動端三維模型可視化方法,所述動態(tài)渲染機(jī)制下的移動端三維模型可視化方法包括以下步驟:第一步、首先服務(wù)端依次利用冗余剔除、拓?fù)鋬?yōu)化、紋理壓縮、材質(zhì)歸一化、LOD生成技術(shù)對三維模型文件進(jìn)行處理,直至三維模型文件達(dá)到量化指標(biāo)要...
          • 本發(fā)明公開了一種基于元學(xué)習(xí)的通用背景知識優(yōu)化少樣本建筑點(diǎn)云語義分割方法,包括:采用自適應(yīng)原型生成算法為支持集中每個類別生成前景原型;采用建模算法從支持集所有樣本和查詢集所有樣本中學(xué)習(xí)背景知識,得到通用背景原型,并利用自適應(yīng)背景損失算法優(yōu)化通...
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