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          • 本發(fā)明涉及一種用于吉他的裝飾板及其制造方法。裝飾板包括平板,其周邊設(shè)有雕刻沿和雕刻槽,槽內(nèi)鑲嵌ABS材質(zhì)裝飾條,平板上粘貼有基板,基板上設(shè)有裝飾槽并粘貼裝飾配件。雕刻槽深度為平板深度的1:5至1:2。制造方法通過計算機輔助設(shè)計和圖像處理算法...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)分析的交通運輸安全監(jiān)管系統(tǒng),涉及交通安全的技術(shù)領(lǐng)域,包括:數(shù)據(jù)分析模塊、配置采集模塊、風險管控模塊和終端交互模塊,數(shù)據(jù)分析模塊用于對目標道路進行劃分處理得到子路段集合,計算交通風險中非車流量因素影響程度得到隱性異常度...
          • 本申請公開了一種車輛解鎖方法、裝置、設(shè)備和車輛,應(yīng)用于車輛控制技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:在車輛處于上鎖狀態(tài)的情況下,獲取與待測對象相關(guān)聯(lián)的屬性數(shù)據(jù)和車輛的鑰匙信號;對屬性數(shù)據(jù)進行身份檢測,得到身份檢測信息;其中,身份檢測信息用于指示待測對象是否為...
          • 本發(fā)明公開一種基于方差不確定性損失的魚類投喂方法和裝置、存儲介質(zhì),包括:步驟S1、構(gòu)建魚群攝食行為數(shù)據(jù)集和多任務(wù)學(xué)習模型;步驟S2、根據(jù)魚群攝食行為數(shù)據(jù)集對多任務(wù)學(xué)習模型進行訓(xùn)練,其中,使用方差不確定性度量法構(gòu)建用于訓(xùn)練多任務(wù)網(wǎng)絡(luò)模型的損失...
          • 本發(fā)明涉及車牌圖像識別技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種車牌圖像的識別方法、系統(tǒng)、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì),包括獲取待識別的車輛圖像,對車輛圖像進行車牌定位檢測,得到車牌圖像;將車牌圖像輸入車牌圖像增強模型進行圖像增強,得到車牌增強圖像;將車牌增強圖像輸入目...
          • 本發(fā)明涉及充電樁管理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種充電樁健康狀態(tài)檢測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),獲取待檢測充電樁的復(fù)原可見光圖像數(shù)據(jù);基于光照強度基準值和實時光照強度數(shù)據(jù)之間的指數(shù)衰減特性,構(gòu)建自適應(yīng)縮放因子,根據(jù)自適應(yīng)縮放因子對復(fù)原可見光圖像數(shù)據(jù)進行自...
          • 本申請涉及一種數(shù)據(jù)處理方法、展示方法、裝置、計算機設(shè)備、存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品。所述方法包括:響應(yīng)于針對目標可交互資源的資源反饋配置操作,展示候選決策條件;響應(yīng)于從候選決策條件中選擇的目標決策條件,接收針對所述目標決策條件對應(yīng)的資源反饋影...
          • 本公開涉及煤礦開采安全技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種沖擊地壓主動防控方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。其中,該方法包括:獲取煤巖體微結(jié)構(gòu)參數(shù),并根據(jù)煤巖體微結(jié)構(gòu)參數(shù)預(yù)測沖擊地壓參數(shù);根據(jù)微結(jié)構(gòu)狀態(tài)、調(diào)控目標、調(diào)控參數(shù)組合之間的三維映射關(guān)系,確定沖擊地...
          • 本發(fā)明公開了基于物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)急物資倉儲管理系統(tǒng)及方法,涉及應(yīng)急物資管理技術(shù)領(lǐng)域,系統(tǒng)包括:數(shù)據(jù)采集融合模塊、預(yù)測引擎模塊、倉儲決策模塊以及交互可視化模塊;本發(fā)明通過構(gòu)建融合多源數(shù)據(jù)的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)急物資倉儲管理系統(tǒng)及方法,實現(xiàn)對傳統(tǒng)管理方式弊端的有...
          • 本申請公開了一種多模態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)測模型的訓(xùn)練方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),多模態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)測模型包括教師模型和學(xué)生模型,訓(xùn)練方法包括:獲取第一模態(tài)數(shù)據(jù)樣本和第二模態(tài)數(shù)據(jù)樣本;通過教師模型的映射模塊,將第一模態(tài)數(shù)據(jù)樣本和第二模態(tài)數(shù)據(jù)樣本對應(yīng)的特征分...
          • 本發(fā)明提供一種基于BIM的地鐵FAS系統(tǒng)智能設(shè)計方法及系統(tǒng),涉及BIM技術(shù)和FAS系統(tǒng)智能設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:獲取地鐵FAS系統(tǒng)的二維提資數(shù)據(jù),并進行預(yù)處理;將預(yù)處理后的二維提資數(shù)據(jù)通過BIM軟件,進行合規(guī)性校驗;根據(jù)校驗后的二維提...
          • 本申請實施例提供了一種多源噪聲評估方法、裝置和存儲介質(zhì),其中,該方法包括:基于多個感知幀,構(gòu)建多個障礙物中的每個障礙物對應(yīng)的多個歷史軌跡;將每個障礙物對應(yīng)的多個歷史軌跡劃分為一組靜止軌跡和一組運動軌跡;對每個障礙物對應(yīng)的一組靜止軌跡進行噪聲...
          • 為解決傳統(tǒng)基于深度學(xué)習的智能診斷方法故障識別時間長、故障識別準確率低的問題,本發(fā)明提出一種數(shù)控機床關(guān)鍵零部件故障的智能診斷方法,構(gòu)建了故障診斷模型,包括數(shù)據(jù)預(yù)處理子模型、特征提取子模型和故障分類子模型;數(shù)據(jù)預(yù)處理子模型采用短時小波傅里葉變換...
          • 本發(fā)明涉及一種基于多維度聚類算法的配網(wǎng)開關(guān)健康自檢評價方法及系統(tǒng),該方法包括:全方位采集配網(wǎng)開關(guān)的多元數(shù)據(jù),構(gòu)建初始數(shù)據(jù)集;運用多元數(shù)據(jù)處理技術(shù)對采集數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,確定對開關(guān)健康狀態(tài)具有指示作用的特征子集,生成處理后數(shù)據(jù)集;依據(jù)處理后數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域,具體地涉及一種雷達一維像小樣本模型訓(xùn)練方法。該方法包括:S1、數(shù)據(jù)增強模塊對小樣本進行多倍擴增并獲得多個擴增一維像數(shù)據(jù),小樣本為多個雷達一維像數(shù)據(jù);S2、多源數(shù)據(jù)融合模塊對目標像數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)融合并獲得融合數(shù)據(jù),目...
          • 本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)分析方法、裝置、電子設(shè)備及計算機程序產(chǎn)品。其中,該方法包括:采集待分析對象的通訊特征數(shù)據(jù);使用預(yù)先訓(xùn)練的場景識別模型,在多個預(yù)設(shè)通訊場景中,確定通訊特征數(shù)據(jù)歸屬的目標通訊場景,其中,每個預(yù)設(shè)通訊場景預(yù)先配置有對應(yīng)的預(yù)設(shè)采...
          • 本發(fā)明涉及一種基于強化學(xué)習的主變負荷預(yù)測特征優(yōu)化方法,包括:通過收集歷史氣象數(shù)據(jù)、歷史負荷數(shù)據(jù)及獲取未來預(yù)報信息;依據(jù)特征情況,定義狀態(tài)、動作空間,設(shè)計獎勵函數(shù),狀態(tài)以二進制向量呈現(xiàn)特征,動作對應(yīng)特征操作,獎勵根據(jù)模型預(yù)測的RMSE與最優(yōu)值...
          • 本發(fā)明提供了一種設(shè)備模型庫的智能管理系統(tǒng)、方法、設(shè)備及介質(zhì),屬于計算機技術(shù)領(lǐng)域。所述系統(tǒng)包括:設(shè)備模型庫構(gòu)建模塊,用于獲取設(shè)備模型多維度數(shù)據(jù),按四級分類結(jié)構(gòu)構(gòu)建行業(yè)信息樹,整合多維度數(shù)據(jù)并構(gòu)建設(shè)備模型庫;模型庫管理模塊,用于利用圖數(shù)據(jù)庫構(gòu)建...
          • 本申請?zhí)峁┮环N項目交易平臺信息處理方法、設(shè)備及介質(zhì),涉及科技項目交易信息處理技術(shù)領(lǐng)域,接收交易信息檢索指令;將目標科技項目交易主題與預(yù)定義的項目交易過程一覽表中的科技項目交易主題進行匹配,得到科技項目交易數(shù)據(jù),在科技項目交易數(shù)據(jù)指示目標科技...
          • 本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)溯源方法、裝置、電子設(shè)備及計算機程序產(chǎn)品。其中,該方法包括:監(jiān)測數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)質(zhì)量,得到表示數(shù)據(jù)質(zhì)量為異常情況的待溯源數(shù)據(jù);通過預(yù)設(shè)知識圖譜對待溯源數(shù)據(jù)進行多個預(yù)設(shè)維度的查詢,得到多個待分析對象;基于多個預(yù)設(shè)維度,確定每個...
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