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          • 本發(fā)明提出了基于梯度特征提取與多階段融合的地圖檢測(cè)方法及系統(tǒng),涉及深度學(xué)習(xí)和圖像處理領(lǐng)域,針對(duì)的問題是:現(xiàn)有技術(shù)在應(yīng)對(duì)復(fù)雜地圖數(shù)據(jù)的細(xì)粒度結(jié)構(gòu)、邊界模糊和類別不均衡等問題時(shí)存在不足。該方法通過純凈梯度提取模塊從地圖中提取梯度信息和邊緣細(xì)節(jié);...
          • 本申請(qǐng)公開了一種爆破塊度特征尺度計(jì)算方法和設(shè)備,方法包括:S10、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與模型訓(xùn)練:使用Roboflow平臺(tái)獲取標(biāo)注數(shù)據(jù)集,訓(xùn)練YOLOv12模型;S20、石塊識(shí)別:加載訓(xùn)練好的模型,對(duì)爆破后現(xiàn)場(chǎng)圖像中的石塊進(jìn)行識(shí)別,獲取石塊的邊界框和像...
          • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域,提供一種多標(biāo)簽圖像識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),其中方法包括:對(duì)待識(shí)別圖像和各候選文本標(biāo)簽進(jìn)行特征提取,得到待識(shí)別圖像的圖像特征以及各候選文本標(biāo)簽的文本特征;利用大語言模型組件對(duì)圖像特征進(jìn)行特征遷移,并對(duì)...
          • 本發(fā)明涉及施工質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種建筑施工質(zhì)量自動(dòng)檢測(cè)方法及系統(tǒng),包括以下步驟:獲取建筑裝配式結(jié)構(gòu)中多構(gòu)件的豎向投影平面坐標(biāo),選取水平邊緣頂點(diǎn)坐標(biāo)集合,計(jì)算平均得出構(gòu)件幾何中心,按構(gòu)件編號(hào)順序連點(diǎn)生成構(gòu)件定位中心向量組。本發(fā)明中,通...
          • 本發(fā)明涉及廣告業(yè)務(wù)管理技術(shù)領(lǐng)域,具體地說,涉及一種廣告業(yè)務(wù)多維度管理方法及系統(tǒng)。其包括以下步驟:獲取的業(yè)務(wù)管理數(shù)據(jù),根據(jù)業(yè)務(wù)管理數(shù)據(jù)構(gòu)建用戶全鏈路路徑,進(jìn)而識(shí)別廣告投放對(duì)整個(gè)用戶全鏈路路徑的增量效應(yīng);采集用戶微觀行為數(shù)據(jù)獲取注意力分?jǐn)?shù),在注...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┏樗钅懿季址治龇椒跋到y(tǒng)、產(chǎn)品、介質(zhì)及電子設(shè)備。所述方法包括:獲取抽水蓄能布局的電網(wǎng)數(shù)據(jù);基于所述抽水蓄能布局的電網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)網(wǎng)損分析,以獲取所述抽水蓄能布局的系統(tǒng)網(wǎng)損數(shù)據(jù);根據(jù)所述抽水蓄能布局的系統(tǒng)網(wǎng)損數(shù)據(jù)計(jì)算獲取所述抽水蓄...
          • 本發(fā)明所提供的循環(huán)蒸餾的牙齒分割模型訓(xùn)練方法、裝置、終端及介質(zhì),屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:生成若干組互不重疊的數(shù)據(jù)子集;為每組數(shù)據(jù)子集分配初始牙齒分割模型,并通過多模型協(xié)作方式進(jìn)行迭代訓(xùn)練;在每次迭代訓(xùn)練過程中,利用訓(xùn)練子集更新參...
          • 本發(fā)明公開了一種U型混合Transformer網(wǎng)絡(luò),將卷積層和自注意力機(jī)制的進(jìn)步融合在一起,用于醫(yī)學(xué)圖像分割。混合層設(shè)計(jì)允許將Transformer初始化到卷積網(wǎng)絡(luò)中,而無需預(yù)先訓(xùn)練。新穎的自注意力機(jī)制使我們能夠在編碼器和解碼器的不同網(wǎng)絡(luò)級(jí)...
          • 本發(fā)明涉及風(fēng)電容量配置領(lǐng)域。本發(fā)明提供了一種考慮碳捕捉效益的配電網(wǎng)內(nèi)風(fēng)電容量區(qū)間計(jì)算方法,包括以下步驟:步驟1:建立考慮碳捕捉效益的風(fēng)電容量配置信息數(shù)據(jù)集。步驟2:建立考慮風(fēng)電配置成本和碳捕捉效益的風(fēng)電容量計(jì)算模型。步驟3:建立考慮風(fēng)電不確...
          • 本申請(qǐng)涉及一種航空發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)測(cè)試性設(shè)計(jì)與評(píng)估方法、裝置,涉及發(fā)動(dòng)機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:獲取航空發(fā)動(dòng)機(jī)的需求文件和功能待測(cè)項(xiàng)清單;根據(jù)所述需求文件和所述功能待測(cè)項(xiàng)清單進(jìn)行需求分解,獲取功能故障模式影響及危害性分析報(bào)告和功能設(shè)計(jì)報(bào)告;根據(jù)所...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于人工智能的快速反應(yīng)機(jī)器人系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)采集模塊、預(yù)測(cè)模塊、判定模塊、確定模塊、第一調(diào)整模塊、第一提示模塊、第二調(diào)整模塊以及第二提示模塊。本發(fā)明通過實(shí)時(shí)采集和分析學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù),如觀看課程視頻時(shí)...
          • 本申請(qǐng)涉及工業(yè)工況識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種工業(yè)爐窯工況識(shí)別方法及系統(tǒng),該方法設(shè)計(jì)了自適應(yīng)滑窗轉(zhuǎn)移熵作為優(yōu)化算法的適應(yīng)度函數(shù),精確量化當(dāng)前時(shí)延序列是否最優(yōu),同時(shí)利用DDS?POGIC算法,從而實(shí)現(xiàn)了在高維度、時(shí)延序列多的情況下,有效且快速的搜...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度遷移重建網(wǎng)絡(luò)的魯棒自適應(yīng)波束成形方法,主要解決現(xiàn)有波束成形器在非理想條件下信號(hào)自相消和魯棒性不足的問題,其實(shí)現(xiàn)步驟是:陣列接收信號(hào)建模;構(gòu)造重建網(wǎng)絡(luò)的實(shí)值信號(hào)協(xié)方差矩陣輸入;基于Unet框架設(shè)計(jì)干擾加噪聲協(xié)方差矩陣重...
          • 本申請(qǐng)公開了一種應(yīng)用屬性的探查方法和計(jì)算設(shè)備,涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù);對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行特征識(shí)別,得到特征信息集合;特征信息集合包括多條特征信息,每條特征信息分別用于描述不同接口的特征;基于目標(biāo)應(yīng)用,確定特征信息集...
          • 基于CNN?LSTM模型的融合氣象空間特征的臭氧預(yù)測(cè)方法,屬于空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,解決如何更為精準(zhǔn)預(yù)測(cè)高濃度臭氧污染的問題,本發(fā)明采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行空間特征提取,將提取的空間特征輸入長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立基于卷積?長(zhǎng)短時(shí)記憶...
          • 本發(fā)明公開了一種基于藍(lán)牙與GPS多數(shù)據(jù)融合的公交乘客起訖點(diǎn)估計(jì)方法,包括:S1、對(duì)MAC地址m的藍(lán)牙時(shí)間戳集合與車輛GPS數(shù)據(jù)的時(shí)間戳集合通過時(shí)間匹配規(guī)則得到藍(lán)牙時(shí)間戳與車輛GPS時(shí)間戳匹配后的時(shí)間戳集合;S2、計(jì)算多個(gè)MAC地址特征值與多...
          • 本公開涉及一種請(qǐng)求處理方法、裝置及電子設(shè)備,所述方法包括:生成擴(kuò)展點(diǎn)倉庫中插件包所對(duì)應(yīng)的功能擴(kuò)展點(diǎn)的動(dòng)態(tài)代理對(duì)象;其中,所述插件包包括基于對(duì)應(yīng)功能擴(kuò)展點(diǎn)定制的實(shí)現(xiàn)邏輯、所述插件包支持的應(yīng)用身份信息;接收對(duì)目標(biāo)功能擴(kuò)展點(diǎn)的目標(biāo)服務(wù)請(qǐng)求,確定所...
          • 本申請(qǐng)涉及人工智能的技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及一種具腦機(jī)器人端邊云協(xié)同管理系統(tǒng),包括具腦機(jī)器人單元、人機(jī)交互客戶端和APP/小程序、資源管理平臺(tái)以及應(yīng)用市場(chǎng)平臺(tái);具腦機(jī)器人單元,包括多模態(tài)感知模塊:用于理解自然語言指令、屏幕內(nèi)容以及語音交互;大模...
          • 本發(fā)明提供一種線程塊調(diào)度模塊、通用計(jì)算圖形處理單元、設(shè)備及產(chǎn)品,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:運(yùn)算數(shù)據(jù)分析單元對(duì)主機(jī)下發(fā)計(jì)算任務(wù)的各個(gè)第一線程塊進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,確定與各個(gè)第一線程塊存在共享數(shù)據(jù)的第二線程塊,并將第一線程塊和第二線程塊之間的映射關(guān)...
          • 本發(fā)明提供一種用于通用圖形處理器的線程塊調(diào)度方法及系統(tǒng),屬于計(jì)算圖形處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:接收來自主機(jī)的計(jì)算任務(wù),計(jì)算任務(wù)包含至少一個(gè)線程塊;根據(jù)各個(gè)線程塊的工作量,將所有線程塊分配至至少一個(gè)線程塊隊(duì)列中,每個(gè)線程塊隊(duì)列對(duì)應(yīng)一個(gè)容量;獲取通用...
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