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          • 本申請涉及工程制圖輔助技術(shù)領域,公開了一種管徑標注方法、裝置、設備及存儲介質(zhì),用于優(yōu)化管徑標注布局,提升管徑標注的可讀性。管徑標注方法包括:獲取管道系統(tǒng)數(shù)據(jù);根據(jù)所述管道系統(tǒng)數(shù)據(jù)中各管件對應的連接件信息,將管件兩側(cè)管徑相同的原始管道合并,得...
          • 本發(fā)明涉及影視制作技術(shù)領域,具體提供一種結(jié)合物理引擎的影視動畫角色動作生成方法及系統(tǒng),首先獲取包含多個連續(xù)動作幀的目標角色初始動作序列,再調(diào)用物理引擎對其進行物理模擬處理,得到初始物理數(shù)據(jù),接著基于預設運動約束條件對初始物理數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整,生...
          • 本發(fā)明公開了一種圖片校對的方法和裝置,涉及計算機技術(shù)領域。該方法包括:對原始圖片進行降維處理,得到各個像素點分別對應的像素值;原始圖片包含至少一種物品和至少一個標題;根據(jù)各個像素點分別對應的像素值對原始圖片進行裁剪,得到多個子圖片;對多個子...
          • 本申請涉及一種圖紙分割方法及其相關裝置,包括:獲取目標圖紙,并根據(jù)目標圖紙的圖形元素,確定目標圖紙的待分割區(qū)域;根據(jù)矩形圖框的圖框方向,確定矩形圖框在待分割區(qū)域的第一排列方向和第二排列方向;根據(jù)待分割區(qū)域在第一排列方向上的長度,確定矩形圖框...
          • 本發(fā)明屬于機器視覺與螺栓松動角度監(jiān)測、運維技術(shù)領域,公開了一種基于深度學習和泰勒展開的螺栓松動角度監(jiān)測方法與系統(tǒng)。本發(fā)明使用深度學習的方法對螺栓和螺栓角點進行識別,識別完成后通過一個基于泰勒展開數(shù)學模型的松動角度計算方法來對螺栓松動角度進行...
          • 本發(fā)明公開了一種基于熱像圖的設備故障檢測方法及相關裝置,涉及圖像處理技術(shù)領域,所述方法包括:基于高低頻圖像分割對電子設備的熱像圖數(shù)據(jù)進行圖像增強處理;對增強熱像圖數(shù)據(jù)進行溫度修正;基于溫度修正后的增強熱像圖數(shù)據(jù)對電子設備中的電路板進行發(fā)熱強...
          • 本發(fā)明公開一種CT單幀多幀超分融合圖像增強方法,包括如下步驟:S1:建立投影張數(shù)?圖像效果模型;S2:建立噪聲聯(lián)合投影張數(shù)?圖像效果模型;S3:基于構(gòu)建的投影張數(shù)?圖像效果模型、噪聲聯(lián)合投影張數(shù)?圖像效果模型對CT圖像集進行退化,得到退化后...
          • 本發(fā)明公開一種科研經(jīng)費管理監(jiān)控方法與系統(tǒng),方法包括以下步驟:收集用戶需求,并根據(jù)用戶需求設計微服務架構(gòu)、數(shù)據(jù)庫、技術(shù)棧以及預算控制算法和預算監(jiān)控算法框架;利用所述預算控制算法實現(xiàn)自動匹配預算模板,自動計算預算使用情況和預測未來預算消耗趨勢;...
          • 本發(fā)明公開了反洗錢智能識別方法、裝置、計算機設備及存儲介質(zhì)。方法包括:獲取標注日期前一段時間內(nèi)的商戶收單流水,按交易日期對每個商戶的商戶收單流水進行分組,以得到分組結(jié)果;對分組結(jié)果內(nèi)的商戶收單流水采用不同的編碼策略進行多類型字段編碼,以得到...
          • 本公開涉及一種軌道交通票務管理方法、系統(tǒng)、設備和介質(zhì),屬于票務管理技術(shù)領域,所述軌道交通票務管理方法包括以下步驟:基于BlockDAG和加密算法構(gòu)建數(shù)據(jù)的儲存機制;基于BlockDAG和智能合約構(gòu)建結(jié)算機制;在發(fā)生票務交易時,基于所述儲存機...
          • 一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的多AGV協(xié)同調(diào)度系統(tǒng)、方法及電子設備,所述方法包括以下步驟:S1:貨艙向多AGV協(xié)同調(diào)度物聯(lián)網(wǎng)服務模塊申請搬移并提供當前位置、目的地貨架位置信息、貨艙尺寸、貨艙重量以及時間要求,然后構(gòu)建倉儲點位坐標體系,以倉儲平面上要素...
          • 本發(fā)明公開了一種基于AI輔助的供應鏈韌性風險評估方法及系統(tǒng),包括:首先構(gòu)建風險傳導拓撲網(wǎng)絡;其次獲取各實體的實體特征拓撲及各風險事件的風險屬性拓撲;最后基于三類拓撲訓練韌性評估模型,輸出供應鏈實體針對風險事件的抗風險韌性系數(shù)。如此設計,通過...
          • 本發(fā)明公開了一種結(jié)合電網(wǎng)自適應調(diào)控的儲能配置優(yōu)化方法及系統(tǒng),具體涉及儲能配置優(yōu)化領域,包括基于儲能節(jié)點的認證行為生成認證行為快照,所述認證行為快照包括認證發(fā)起者標識、目標身份標識、角色切換標志、認證時間戳和認證類型標簽;根據(jù)所述認證行為快照...
          • 本發(fā)明公開了一種基于人工智能的大宗散貨智慧物流調(diào)度方法及系統(tǒng),包括:首先獲取大宗散貨運輸任務并通過任務特征抽取網(wǎng)絡提取待調(diào)度任務特征;獲取待選運力的運力屬性數(shù)據(jù)并通過運力特征抽取網(wǎng)絡生成待選運力特征;篩選調(diào)度優(yōu)先級系數(shù)高于基準值的優(yōu)選運力,...
          • 本發(fā)明公開了一種可調(diào)耦合器、可調(diào)耦合器電路、量子芯片以及量子計算機,可調(diào)耦合器包括與第一量子比特連接第一連接器;與第二量子比特連接第二連接器,作為可調(diào)耦合器的第一電容板的第三連接器,作為可調(diào)耦合器的第二電容板的第四連接器,第一電容板與第一連...
          • 本發(fā)明涉及移動終端數(shù)據(jù)處理技術(shù)領域,尤其涉及一種面向移動端深度學習推理任務的CPU?GPU雙核心協(xié)同執(zhí)行方法及系統(tǒng)。所述方法在線下階段,對目標深度學習模型進行結(jié)構(gòu)分析,并結(jié)合硬件特性預測每個算子的執(zhí)行時間和數(shù)據(jù)傳輸開銷;在在線階段,任務調(diào)度...
          • 本發(fā)明提供基于深度學習大模型的病歷信息提取與分析方法和系統(tǒng),該方法包括:利用深度學習模型對病歷文本進行語義理解,識別關鍵臨床特征;提取所述關鍵臨床特征,并對所述提取的關鍵臨床特征進行向量化處理;基于規(guī)則引擎和所述關鍵臨床特征對病例文本進行句...
          • 本發(fā)明提出了考慮彎曲效應的鋼桁架拱橋吊桿疲勞損傷工程評估方法,首先,根據(jù)列車所在車道和車廂數(shù)目區(qū)分荷載工況,綜合考慮彎曲效應的影響,通過分析列車橫向位置對吊桿疲勞損傷的影響程度,簡化評估方法;然后,提取各種工況下最短吊桿的軸向應變ε<...
          • 本申請實施例提供了一種針對輸電線路的脫冰仿真方法及裝置,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領域,該方法具體為:獲取目標輸電線路對應的特征數(shù)據(jù)集;基于所述幾何特征子集中的各檔檔距和各檔高差角計算目標輸電線路的線路初始應力;結(jié)合特征數(shù)據(jù)集和線路初始應力,基于改變...
          • 本發(fā)明一種浸沒式噴射推進器低頻非定常寬帶力預測方法,屬于船舶工程領域;方法步驟包括:建立艇體?浸沒式噴射推進器耦合系統(tǒng)的三維流場模型;對所述三維流場模型進行網(wǎng)格劃分;基于大渦模擬湍流模型和滑移網(wǎng)格方法建立低頻非定常寬帶力預測模型;設定初始條...
          技術(shù)分類
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