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          • 本申請屬于網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于Prompt Tuning和遷移性日志異常檢測方法及系統(tǒng),該方法首先采用基于少樣本Prompt Tuning的日志解析技術(shù),利用預(yù)訓(xùn)練語言模型和虛擬標(biāo)簽標(biāo)記,將日志解析轉(zhuǎn)化為令牌分類任務(wù),僅需少量標(biāo)...
          • 本申請公開了一種測試用例的多版本時空一致性校驗(yàn)方法、系統(tǒng)及介質(zhì),主要涉及測試用例技術(shù)領(lǐng)域,用以解決現(xiàn)有技術(shù)多聚焦于時間或空間的單一維度驗(yàn)證、?大規(guī)模數(shù)據(jù)校驗(yàn)效率低下的問題。包括:從若干部署節(jié)點(diǎn)上隨機(jī)抽取預(yù)設(shè)數(shù)量個分析節(jié)點(diǎn),獲取分析節(jié)點(diǎn)上測試...
          • 本發(fā)明公開了一種基于企業(yè)字典體系的供需內(nèi)容特征處理的方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及可讀存儲介質(zhì),包括:首先通過DB鏈接獲取供需數(shù)據(jù)的內(nèi)容與標(biāo)題數(shù)據(jù)并拼接,得初始拼接供需內(nèi)容。經(jīng)過濾得到目標(biāo)拼接供需內(nèi)容后,基于企業(yè)相關(guān)字典生成標(biāo)簽與停用詞字典數(shù)據(jù)。...
          • 本申請?zhí)峁┗诙鄶?shù)據(jù)融合的海底管道健康監(jiān)測方法、裝置及設(shè)備,屬于管道監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取多源傳感器系統(tǒng)在海底管道的應(yīng)用過程中采集的物理特征序列和光強(qiáng)時空圖像,該物理特征序列用于表征該海底管道的整體振動信息和在多個不同位置處的應(yīng)變信...
          • 本公開實(shí)施例提供與步行安全相關(guān)的街道元素布局方案選擇方法,包括:基于街道基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和可選街道元素布局方案構(gòu)建虛擬街道場景;使受試者沉浸在虛擬街道場景下進(jìn)行步行體驗(yàn)測試,并采集受試者在步行體驗(yàn)測試時的運(yùn)動特征數(shù)據(jù)和眼動特征數(shù)據(jù);基于運(yùn)動特征數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明公開了一種厚壁無縫鋼管低表面缺陷率的張減機(jī)孔型設(shè)計方法,包括以下步驟:S1.基于傳統(tǒng)等減徑率圓孔型設(shè)計方法確定初始孔型參數(shù);S2.固定短軸半徑bi不變,將減徑率ζi在±0.5%范圍內(nèi)調(diào)整,使...
          • 本發(fā)明涉及光電吊艙,為了解決現(xiàn)有機(jī)載定焦光電吊艙的探測識別過程計算數(shù)據(jù)較為復(fù)雜,物理真實(shí)性較差等問題,而提出一種定焦光電吊艙目標(biāo)探測識別任務(wù)級仿真模型構(gòu)建方法,包括在M個仿真周期中,依次對每個仿真周期視場范圍內(nèi)的所有目標(biāo)進(jìn)行探測解算、預(yù)識別...
          • 本發(fā)明公開了一種體育場館智慧運(yùn)營系統(tǒng),涉及智慧運(yùn)營系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域;包括:區(qū)域智能劃分模塊:對體育場館內(nèi)的不同區(qū)域進(jìn)行智能劃分;通過分析場館的結(jié)構(gòu)布局和使用需求,自動將場館劃分為不同的運(yùn)動區(qū)域,并實(shí)時更新區(qū)域狀態(tài)信息;用戶交互模塊:提供用戶界面...
          • 本申請?zhí)峁┮环N廣藿香生長管理和預(yù)測方法、系統(tǒng)、裝置和介質(zhì),涉及智能農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取與廣藿香相關(guān)聯(lián)的環(huán)境條件數(shù)據(jù)、生理指標(biāo)數(shù)據(jù)、階段性標(biāo)準(zhǔn)生理數(shù)據(jù)、階段性環(huán)境需求數(shù)據(jù);通過回歸分析和特征處理,確定環(huán)境條件數(shù)據(jù)影響生理指標(biāo)數(shù)據(jù)的權(quán)重...
          • 本發(fā)明提供了一種基于啟發(fā)式搜索的管對管熱熔焊機(jī)參數(shù)選擇方法及裝置,首先對焊接過程中的關(guān)鍵參數(shù),進(jìn)行數(shù)學(xué)建模和離散化處理,將參數(shù)組合為一個狀態(tài)向量;隨后,通過構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)以及轉(zhuǎn)移代價函數(shù),采用啟發(fā)式搜索算法在參數(shù)狀態(tài)空間中進(jìn)行最優(yōu)路徑搜索,從...
          • 本發(fā)明公開了一種基于冷鏈產(chǎn)品的智慧物流方法、設(shè)備及介質(zhì),屬于智慧物流技術(shù)領(lǐng)域,用于解決現(xiàn)有冷鏈產(chǎn)品的運(yùn)輸物流路徑還不夠完善,難以在運(yùn)輸成本與運(yùn)輸費(fèi)用之間達(dá)到均衡的水平,難以生成整個冷鏈產(chǎn)品在配送過程中的最優(yōu)路徑的技術(shù)問題。方法包括:基于冷鏈...
          • 本發(fā)明涉及信息管理系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種全流程智能辦公系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)層、AI引擎層、業(yè)務(wù)引擎層、應(yīng)用層、接口層、中央數(shù)據(jù)總線、統(tǒng)一身份認(rèn)證中心、安全防護(hù)中心、系統(tǒng)監(jiān)控中心、智能工作流引擎(1000)、實(shí)時通知推送機(jī)制、多端適配框架;它通...
          • 本申請公開了一種基于智能客服的障礙報修方法、裝置及電子設(shè)備。其中,該方法包括:獲取目標(biāo)對象報修的障礙業(yè)務(wù)信息;確定障礙業(yè)務(wù)信息對應(yīng)的目標(biāo)障礙以及與目標(biāo)障礙對應(yīng)的子業(yè)務(wù)代理,其中,子業(yè)務(wù)代理用于按照目標(biāo)障礙的業(yè)務(wù)邏輯編排業(yè)務(wù)流程;確定與子業(yè)務(wù)...
          • 本發(fā)明涉及稻田種植技術(shù)領(lǐng)域,尤其為一種稻田GIS智能配色種植系統(tǒng),包括上位機(jī)顯示處理設(shè)備的軟件系統(tǒng)組件,通過GIS地圖文件管理模塊與數(shù)據(jù)監(jiān)測傳感器終端節(jié)點(diǎn)的采集數(shù)據(jù)對比配置,不同等級總種植區(qū)域依次分為A、B、C至Z類的26個均分區(qū)域,每個均...
          • 本申請公開了一種網(wǎng)約車訂單匹配方法和系統(tǒng),應(yīng)用于計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取多個待分配訂單的描述信息、多個乘客對象的屬性信息和多個司機(jī)對象的屬性信息作為目標(biāo)信息;對目標(biāo)信息進(jìn)行預(yù)處理,得到初始種群作為父代種群;對父代種群進(jìn)行錦標(biāo)賽選擇、交...
          • 本申請?zhí)峁┮环N圖像重繪方法、裝置、介質(zhì)及電子設(shè)備。該方法包括:獲取原始圖像、重繪信息、目標(biāo)區(qū)域位置信息和目標(biāo)區(qū)域掩碼;對所述原始圖像、所述重繪信息、所述目標(biāo)區(qū)域位置信息和所述目標(biāo)區(qū)域掩碼進(jìn)行處理,以獲取融合矩陣和特征矩陣;基于所述目標(biāo)區(qū)域掩...
          • 本發(fā)明公開了基于改進(jìn)YOLOv8n的瓷磚表面瑕疵檢測方法及系統(tǒng),屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取瓷磚表面瑕疵目標(biāo)數(shù)據(jù)集;對初始YOLOv8n模型進(jìn)行改進(jìn),搭建YOLOv8n_ASM模型;基于所述YOLOv8n_ASM模型,對所述目標(biāo)數(shù)據(jù)集進(jìn)...
          • 本發(fā)明涉及智能檢測技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于機(jī)器視覺的集裝箱表面破損檢測方法及裝置,該裝置由多模態(tài)數(shù)據(jù)采集、動態(tài)補(bǔ)償處理、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合及破損分類與定位模塊組成。多模態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊通過雙激光線掃描生成高密度三維點(diǎn)云,采集多光譜圖像、紅外熱圖...
          • 本發(fā)明涉及一種鋼絲簾布檢測方法、裝置、系統(tǒng)及計算機(jī)可讀介質(zhì),用以提供鋼絲簾布缺陷模板XY方向圖像;將所述鋼絲簾布缺陷模板XY方向圖像按照Y方向上的每個預(yù)設(shè)間隔沿X方向劃分為若干個滑窗組,每個滑窗組由若干個滑窗組成;對每個滑窗獲取缺陷特征并存...
          • 本發(fā)明公開了一種基于檢測?學(xué)習(xí)反饋結(jié)構(gòu)的徑向運(yùn)動目標(biāo)跟蹤方法,該方法在連續(xù)圖像序列的首幀中完成目標(biāo)檢測模型訓(xùn)練,并目標(biāo)檢測模型訓(xùn)練進(jìn)行目標(biāo)圖像區(qū)域的初步篩選,并結(jié)合相關(guān)系數(shù)和歐式距離實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤。本發(fā)明以“檢測?學(xué)習(xí)”反饋結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ),構(gòu)建目...
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