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          • 本發(fā)明提供一種基于語(yǔ)言的復(fù)合手術(shù)室交互方法和裝置,其中方法包括:獲取復(fù)合手術(shù)室中手術(shù)醫(yī)生語(yǔ)音對(duì)應(yīng)的手術(shù)轉(zhuǎn)寫文本;基于手術(shù)轉(zhuǎn)寫文本進(jìn)行手術(shù)意圖識(shí)別,并基于手術(shù)醫(yī)生意圖,控制復(fù)合手術(shù)室中的手術(shù)設(shè)備采集手術(shù)轉(zhuǎn)寫文本中手術(shù)醫(yī)生意圖所對(duì)應(yīng)的手術(shù)患者影...
          • 本發(fā)明涉及訓(xùn)練教學(xué)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練動(dòng)作教學(xué)系統(tǒng)。所述系統(tǒng)包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)采集模塊、學(xué)員動(dòng)作差異分析模塊、學(xué)員訓(xùn)練教學(xué)模塊以及示范教學(xué)反饋調(diào)整模塊,可通過(guò)在學(xué)員對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)裝備配置慣性傳感器并實(shí)時(shí)采集對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練動(dòng)作姿態(tài)以及加速度數(shù)據(jù),...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多層特征融合與決策的遙感圖像場(chǎng)景分類方法,具體為:獲取遙感圖像數(shù)據(jù)集并按比例劃分為訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本;對(duì)遙感圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理;采用改進(jìn)的EfficientNet B0卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取中層特征和深層特征;設(shè)計(jì)中層特征增...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種輸變電設(shè)備的數(shù)據(jù)融合方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),方法包括通過(guò)傳感器獲取輸變電設(shè)備數(shù)據(jù),基于高斯濾波器提取多尺度視覺(jué)特征集;通過(guò)主成分分析法對(duì)激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,生成多尺度點(diǎn)云特征集,并通過(guò)最近鄰搜索算法進(jìn)行特征匹配;將視覺(jué)圖像...
          • 本發(fā)明提供一種三維城市模型自動(dòng)生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及城市模型技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:基于目標(biāo)城市對(duì)應(yīng)的城市地圖數(shù)據(jù)構(gòu)建目標(biāo)城市對(duì)應(yīng)的初始三維城市模型;獲取用戶輸入的提示指令,并將提示指令輸入至城市多模態(tài)大語(yǔ)言模型,得到城市多模態(tài)大語(yǔ)...
          • 本發(fā)明提供一種圖像渲染方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取原始圖像;初始化第一數(shù)量的第一高斯原語(yǔ),得到各初始化后的第一高斯原語(yǔ),第一數(shù)量小于預(yù)設(shè)最大高斯原語(yǔ)數(shù)量;基于各初始化后的第一高斯原語(yǔ),確定當(dāng)前渲染圖像,...
          • 本發(fā)明涉及包裝圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,提供一種基于AIGC的可定制化文創(chuàng)包裝設(shè)計(jì)系統(tǒng),包括以下模塊:數(shù)據(jù)輸入模塊,用于接收用戶輸入的文創(chuàng)主題、文化元素偏好及包裝規(guī)格參數(shù);文化元素?cái)?shù)據(jù)庫(kù),存儲(chǔ)多維度文化符號(hào)數(shù)據(jù),包括紋樣、色彩譜系、歷史典故及語(yǔ)義關(guān)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于TMC系統(tǒng)的比價(jià)方法,所述系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊與用戶展示模塊,采用模塊化設(shè)計(jì),將數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、價(jià)格對(duì)比和展示等功能模塊分離,提高了系統(tǒng)的擴(kuò)展性和維護(hù)性,通過(guò)內(nèi)嵌價(jià)格比對(duì)和篩選算法,系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)分析并推薦具...
          • 本發(fā)明提供一種煤炭?jī)r(jià)格預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),方法包括:獲取目標(biāo)煤炭的歷史價(jià)格,構(gòu)成目標(biāo)煤炭的實(shí)際價(jià)格時(shí)間序列,對(duì)價(jià)格時(shí)間序列進(jìn)行影響因素的篩選,構(gòu)成初始時(shí)間序列;基于ARAM模型對(duì)初始時(shí)間序列的線性部分進(jìn)行預(yù)測(cè),基于LSTM模...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種電力現(xiàn)貨的電費(fèi)收入測(cè)算系統(tǒng)、方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),所述系統(tǒng)包括:確定模塊確定電廠次日日前分時(shí)的出清電力數(shù)據(jù)、電網(wǎng)代購(gòu)市場(chǎng)次日分時(shí)的代購(gòu)電力數(shù)據(jù)及中長(zhǎng)期合約總電量;分解模塊基于代購(gòu)電力數(shù)據(jù)對(duì)中長(zhǎng)期合約總電量進(jìn)行分時(shí)分解,獲得中...
          • 本說(shuō)明書實(shí)施例公開(kāi)了一種模型微調(diào)方法、模型推理方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和設(shè)備,模型微調(diào)方法可以包括:獲取需要保護(hù)的提示語(yǔ)集合,確定提示語(yǔ)集合中的各提示語(yǔ)分別對(duì)應(yīng)的虛擬標(biāo)記,然后基于各虛擬標(biāo)記生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,最后基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)大模型進(jìn)行訓(xùn)練微調(diào)...
          • 本說(shuō)明書實(shí)施例公開(kāi)了一種視頻語(yǔ)言模型的微調(diào)訓(xùn)練方法,該方法在視頻語(yǔ)言模型的文本編碼器和視頻編碼器中加入了相應(yīng)的文本適配網(wǎng)絡(luò)和視頻適配網(wǎng)絡(luò),并且文本適配網(wǎng)絡(luò)和視頻適配網(wǎng)絡(luò)中包含結(jié)構(gòu)和模型參數(shù)均相同的共享映射層,可在微調(diào)訓(xùn)練時(shí)保持視頻和文本之間...
          • 本發(fā)明提供一種多目標(biāo)配煤尋優(yōu)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),方法包括:將每一種單煤的基本參數(shù)作為多目標(biāo)優(yōu)化配煤模型的自變量;基于每一個(gè)所述自變量,構(gòu)建每一個(gè)目標(biāo)函數(shù)變量,并構(gòu)建每一個(gè)所述自變量的約束條件;基于每一個(gè)所述目標(biāo)函數(shù)變量和對(duì)應(yīng)的權(quán)...
          • 本發(fā)明涉及電力設(shè)備智能監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,特別是一種隔離開(kāi)關(guān)動(dòng)態(tài)數(shù)字孿生建模方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該發(fā)明提出了一種通過(guò)精確獲取隔離開(kāi)關(guān)的電氣參數(shù)與結(jié)構(gòu)參數(shù),構(gòu)建靜態(tài)模型并建立分合閘運(yùn)動(dòng)方程,實(shí)現(xiàn)隔離開(kāi)關(guān)數(shù)字孿生模型的方法。通過(guò)設(shè)計(jì)正常和異常...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的增值稅自動(dòng)計(jì)算方法,通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),實(shí)現(xiàn)了增值稅提取過(guò)程的自動(dòng)化,減少了人工干預(yù)的必要性,從而有效降低了因人為操作失誤而導(dǎo)致的錯(cuò)誤率,而通過(guò)自動(dòng)化處理,系統(tǒng)能夠更加高效、準(zhǔn)確地完成增值稅的提取工作,極大地提升...
          • 本發(fā)明提供了EMMC測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域的一種結(jié)合PRBS7與時(shí)鐘碼型的EMMC壓力測(cè)試方法及系統(tǒng),方法包括:步驟S1、基于Python創(chuàng)建一自動(dòng)測(cè)試腳本,通過(guò)自動(dòng)測(cè)試腳本分別為各總線模式隨機(jī)生成一PRBS7序列數(shù)據(jù)以及一時(shí)鐘碼型,設(shè)定單次傳輸?shù)臄?shù)...
          • 本發(fā)明提供了EMMC測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域的一種EMMC全模式TUNE自動(dòng)調(diào)優(yōu)方法及系統(tǒng),方法包括:步驟S1、創(chuàng)建自動(dòng)測(cè)試腳本、配置文件,設(shè)定配置文件中的初始參數(shù)組;步驟S2、通過(guò)自動(dòng)測(cè)試腳本執(zhí)行初始化操作;步驟S3、自動(dòng)測(cè)試腳本基于測(cè)試參數(shù)組合出對(duì)...
          • 本發(fā)明涉及電力設(shè)備運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域,特別是一種多級(jí)輸電絕緣子狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。獲取輸電絕緣子參數(shù)并構(gòu)建多級(jí)監(jiān)測(cè)模型;通過(guò)多級(jí)監(jiān)測(cè)模型采集輸電絕緣子的圖像信息,基于圖像信息對(duì)輸電絕緣子進(jìn)行形態(tài)特征與顏色特征分析,得到一級(jí)監(jiān)測(cè)結(jié)果...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種配電變壓器電氣參數(shù)復(fù)頻域在線監(jiān)測(cè)方法及相關(guān)設(shè)備,通過(guò)向配電變壓器低壓側(cè)注入異頻檢測(cè)信號(hào),并同步測(cè)量配電變壓器低壓側(cè)輸出的異頻零序電壓向量、異頻零序電流向量和低壓側(cè)的中性點(diǎn)電壓向量,根據(jù)異頻零序電壓向量、異頻零序電流向量...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種光纖錯(cuò)位溫度傳感器及其制備方法,光纖錯(cuò)位溫度傳感器包括集成光刻膠膜層的錯(cuò)位光纖;所述集成光刻膠膜層的錯(cuò)位光纖包括錯(cuò)位光纖和覆蓋在所述錯(cuò)位光纖錯(cuò)位區(qū)域的光刻膠膜層;所述錯(cuò)位光纖是由第一多模光纖、第二多模光纖以及錯(cuò)位熔接在第一多...
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