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          首頁(yè) 專利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 科技服務(wù) 國(guó)際服務(wù) 商標(biāo)交易 會(huì)員權(quán)益 需求市場(chǎng) 關(guān)于龍圖騰
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          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模態(tài)情感感知的智能對(duì)話控制方法及相關(guān)裝置,其方法包括:智能外呼機(jī)器人一體機(jī)進(jìn)入智能對(duì)話監(jiān)控模式,對(duì)當(dāng)前環(huán)境下的目標(biāo)用戶的語(yǔ)音音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)話監(jiān)控處理,獲得對(duì)話監(jiān)控結(jié)果;基于對(duì)話監(jiān)控結(jié)果進(jìn)入對(duì)話模式,并對(duì)語(yǔ)音音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行...
          • 本發(fā)明涉及電力安全技術(shù)領(lǐng)域,具體是涉及一種智能電力安全警示組件,包括監(jiān)測(cè)單元和警示單元;警示單元包括警示箱,在警示箱的四周開(kāi)設(shè)有多個(gè)安裝槽,每個(gè)安裝槽上均設(shè)置有一個(gè)警示板,警示板上貫穿開(kāi)設(shè)有與警示標(biāo)語(yǔ)字形相同的透光槽,在警示箱的中心位置圍繞...
          • 本發(fā)明涉及心理健康檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,特別是一種基于自適應(yīng)測(cè)評(píng)技術(shù)的個(gè)體心理危機(jī)預(yù)警方法,通過(guò)獲取被試的基本信息和初始心理狀態(tài),采用自適應(yīng)測(cè)評(píng)技術(shù)動(dòng)態(tài)選擇和調(diào)整測(cè)評(píng)題目,實(shí)時(shí)計(jì)算心理健康得分。該方法不僅提升了評(píng)估效率和精度,還實(shí)現(xiàn)了個(gè)性化服務(wù),確...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了二手羽毛球智能回收一體機(jī)及回收方法。一體機(jī)外觀為特定尺寸柜式,正面設(shè)人機(jī)交互觸摸顯示屏、羽毛球及球桶回收入口,底部有萬(wàn)向輪或固定支腳。內(nèi)部含220V電源、交互顯示、圖像識(shí)別、收集及羽毛球?qū)蜓b置等模塊。回收方法為球友掃碼確認(rèn)身份...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于圖像數(shù)據(jù)的垃圾投遞狀態(tài)檢測(cè)方法及系統(tǒng),涉及垃圾投放管理技術(shù)領(lǐng)域;包括:圖像采集模塊,所述圖像采集模塊實(shí)時(shí)采集垃圾投遞區(qū)域的畫(huà)面信息;數(shù)據(jù)處理模塊,接收來(lái)自圖像采集模塊的原始圖像數(shù)據(jù),并對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理操作;垃圾特征提取模塊...
          • 本發(fā)明涉及形態(tài)表征技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于3D點(diǎn)云的粗集料形態(tài)采集及表征方法,包括以下步驟:獲取3D點(diǎn)云采樣片段的空間點(diǎn)集合,按網(wǎng)格劃分采樣片段,依據(jù)局部幾何一致性進(jìn)行距離聚合,識(shí)別邊界區(qū)域,分析粗集料邊界在不同環(huán)境下的空間變化,記錄點(diǎn)云密度與...
          • 本發(fā)明提供一種自監(jiān)督雙分支拓?fù)涓兄P(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)的方法,涉及三關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明采用雙分支架構(gòu)設(shè)計(jì),一個(gè)分支生成骨架點(diǎn)坐標(biāo),一個(gè)分支生成骨骼球估計(jì)的中心點(diǎn)坐標(biāo),在兩個(gè)分支之間計(jì)算匹配損失,綜合考慮了物體的全局拓?fù)湫畔⒑途植客負(fù)湫畔ⅲ嵘?..
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種風(fēng)管內(nèi)部灰塵檢測(cè)方法及系統(tǒng),通過(guò)風(fēng)管機(jī)器人采集圖像,結(jié)合邊緣檢測(cè)算法和深度學(xué)習(xí)模型,實(shí)現(xiàn)積塵等級(jí)分類(lèi)與重度區(qū)域定位。該方法解決了傳統(tǒng)檢測(cè)主觀性強(qiáng)、效率低的問(wèn)題,準(zhǔn)確率超過(guò)90%,可廣泛應(yīng)用于建筑、工業(yè)風(fēng)管系統(tǒng)的智能化維護(hù)。
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供三維場(chǎng)景中圖像生成方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法將獲取的視圖角度輸入網(wǎng)格神經(jīng)輻射場(chǎng)進(jìn)行圖像渲染生成初始圖像,根據(jù)時(shí)間步長(zhǎng)為初始圖像添加噪聲得到噪聲圖像,將文本提示信息、噪聲圖像和時(shí)間步長(zhǎng)輸入圖文大模...
          • 本發(fā)明提供一種基于調(diào)幅加網(wǎng)的半色調(diào)網(wǎng)點(diǎn)生成方法、裝置及設(shè)備,涉及圖像復(fù)制領(lǐng)域。所述方法包括:獲取目標(biāo)半色調(diào)網(wǎng)點(diǎn)圖像內(nèi)所需的所有單一網(wǎng)形的網(wǎng)點(diǎn)閾值矩陣;通過(guò)預(yù)設(shè)閾值,對(duì)所有網(wǎng)形的網(wǎng)點(diǎn)閾值矩陣分別進(jìn)行二值化處理,生成對(duì)應(yīng)的網(wǎng)點(diǎn)表集合,每個(gè)網(wǎng)點(diǎn)表...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度自監(jiān)督學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)影像配準(zhǔn)方法,該方法通過(guò)獲取待配準(zhǔn)的醫(yī)學(xué)影像A和醫(yī)學(xué)影像B并進(jìn)行預(yù)處理,接著基于預(yù)處理后的醫(yī)學(xué)影像A和醫(yī)學(xué)影像B,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer架構(gòu)、MobileNet和/或ShuffleN...
          • 本公開(kāi)提出了一種用戶反饋智能處理方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì),其中,所述方法包括:獲取用戶反饋數(shù)據(jù),所述用戶反饋數(shù)據(jù)包括當(dāng)前反饋數(shù)據(jù)和反饋關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù),所述反饋關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)包括用戶屬性數(shù)據(jù)、用戶訂單數(shù)據(jù)、用戶操作數(shù)據(jù)、歷史交互數(shù)據(jù)、行業(yè)新聞數(shù)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了事前反電詐賬戶風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法、裝置及計(jì)算機(jī)設(shè)備。所述方法包括:獲取賬戶交易流水及交易行為,以得到初始數(shù)據(jù);對(duì)所述初始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,以得到預(yù)處理結(jié)果;對(duì)所述預(yù)處理結(jié)果進(jìn)行識(shí)別和過(guò)濾不符合規(guī)定的入金交易,預(yù)測(cè)潛在詐騙行為,識(shí)別試探行...
          • 本申請(qǐng)適用于區(qū)塊鏈技術(shù)領(lǐng)域,提供一種區(qū)塊鏈跨域協(xié)同共識(shí)系統(tǒng)。區(qū)塊鏈跨域協(xié)同共識(shí)系統(tǒng)采用分層有向無(wú)環(huán)圖架構(gòu),分層有向無(wú)環(huán)圖架構(gòu)包括:交易層、驗(yàn)證層、跨域?qū)印踩K以及聯(lián)邦學(xué)習(xí)模塊;交易層用于生成區(qū)塊鏈交易,且保障區(qū)塊鏈交易的合法性;驗(yàn)證層用...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種認(rèn)知增強(qiáng)的大模型暖通系統(tǒng)故障診斷方法及相關(guān)設(shè)備,本方案基于如下步驟實(shí)現(xiàn):獲取暖通系統(tǒng)架構(gòu)拓?fù)渑c設(shè)備信息、定義RDF資源標(biāo)準(zhǔn)或采用現(xiàn)有資源框架、建立數(shù)字節(jié)點(diǎn)模型、數(shù)字節(jié)點(diǎn)模型轉(zhuǎn)化為RDF格式語(yǔ)義信息、用戶輸入/指定定時(shí)任務(wù)、選...
          • 本發(fā)明提供了一種基于物碼的產(chǎn)品追溯方法及系統(tǒng),該方法包括:定義目標(biāo)產(chǎn)品從生產(chǎn)到使用過(guò)程中的各個(gè)狀態(tài),并以所述目標(biāo)產(chǎn)品的每一狀態(tài)為一關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),構(gòu)建初始產(chǎn)品追溯網(wǎng);獲取目標(biāo)產(chǎn)品的第一產(chǎn)品信息,并根據(jù)預(yù)設(shè)編碼規(guī)則對(duì)所述第一產(chǎn)品信息進(jìn)行編碼,得到與...
          • 本申請(qǐng)?zhí)岢隽艘环N電力數(shù)據(jù)產(chǎn)品質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)采集模塊;規(guī)則生成模塊,用于自電力數(shù)據(jù)中提取數(shù)據(jù)特征并將數(shù)據(jù)特征輸入到經(jīng)訓(xùn)練得到的規(guī)則生成模型中輸出候選規(guī)則集,基于業(yè)務(wù)權(quán)重重排序候選規(guī)則庫(kù)中的規(guī)則得到推薦規(guī)則集;動(dòng)態(tài)閾值優(yōu)化模塊,用于基于...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N新能源電力系統(tǒng)多時(shí)空安全充裕指標(biāo)體系構(gòu)建方法及裝置,該方法包括:S1時(shí)間遞進(jìn)指標(biāo),包括小時(shí)級(jí)短時(shí)、周至月中期、年級(jí)長(zhǎng)期;S2空間分層指標(biāo),包括跨區(qū)互濟(jì)、區(qū)域自治、全局協(xié)調(diào);S3將時(shí)空指標(biāo)關(guān)聯(lián),形成耦合安全體系。該法全面評(píng)估并優(yōu)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于原語(yǔ)定義的智能數(shù)據(jù)平面高效算子實(shí)現(xiàn)方法及裝置,包括:獲取深度學(xué)習(xí)模型;確定深度學(xué)習(xí)模型的目標(biāo)原語(yǔ)表示集合;將目標(biāo)原語(yǔ)表示集合部署在可編程交換機(jī)中;可編程交換機(jī)接收數(shù)據(jù)包,并基于目標(biāo)原語(yǔ)表示集合對(duì)數(shù)據(jù)包進(jìn)行數(shù)據(jù)推理得到推理...
          • 本發(fā)明涉及航空維修數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域,具體是指基于多源數(shù)據(jù)處理的航空維修經(jīng)驗(yàn)知識(shí)管理系統(tǒng)及方法,包括數(shù)據(jù)清理和預(yù)處理模塊、存儲(chǔ)模塊、文檔解析模塊、索引生成模塊,所述數(shù)據(jù)清理和預(yù)處理模塊用于對(duì)輸入的原始多源數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、實(shí)體提取、數(shù)據(jù)效驗(yàn)和...
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