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          • 本發(fā)明提供一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)乘累加運(yùn)算裝置及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)乘累加運(yùn)算方法,包括預(yù)處理模塊對(duì)輸入數(shù)據(jù)和預(yù)分配的對(duì)應(yīng)權(quán)重基于原碼編碼規(guī)則進(jìn)行乘積操作生成正負(fù)乘積對(duì),發(fā)送至正負(fù)乘積暫存區(qū);加法器樹(shù)按照正負(fù)乘積對(duì)的高位至低位次序,依次計(jì)算每對(duì)正負(fù)乘積對(duì)的一個(gè)比...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于2.5D的立體翻轉(zhuǎn)界面切換方法。制作電子設(shè)備的主界面。電子設(shè)備檢測(cè)用戶觸屏產(chǎn)生的位移,生成新頁(yè)面左上角橫坐標(biāo)x,根據(jù)新頁(yè)面左上角橫坐標(biāo)x計(jì)算長(zhǎng)方體旋轉(zhuǎn)的角度angle。根據(jù)長(zhǎng)方體旋轉(zhuǎn)的角度angle依次通過(guò)模型變換、視點(diǎn)...
          • 一種媒體文件展示方法及設(shè)備,涉及通信技術(shù)領(lǐng)域。該方法可以應(yīng)用于電子設(shè)備,可以實(shí)現(xiàn)基于人物關(guān)系展示媒體文件,用以提高用戶體驗(yàn)。該方法包括:接收第一用戶操作;響應(yīng)于所述第一用戶操作,顯示第一頁(yè)面,所述第一頁(yè)面包括人物關(guān)系展示區(qū)域和媒體文件展示區(qū)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大語(yǔ)言模型的錒系合金知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì),屬于錒系合金的知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)與人工智能技術(shù)領(lǐng)域,所述問(wèn)答系統(tǒng)包括知識(shí)庫(kù)構(gòu)建模塊、用戶輸入增強(qiáng)模塊、檢索知識(shí)整理模塊和答復(fù)模塊;所述知識(shí)庫(kù)構(gòu)建模塊用于構(gòu)建知識(shí)庫(kù),通過(guò)網(wǎng)絡(luò)檢索采集錒...
          • 本申請(qǐng)涉及一種空中小目標(biāo)檢測(cè)方法及裝置,其中,方法包括:通過(guò)搭建多模態(tài)感知地面平臺(tái),包括視覺(jué)和非視覺(jué)傳感器;構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)采集存儲(chǔ)計(jì)算平臺(tái),實(shí)現(xiàn)對(duì)空中數(shù)據(jù)的多角度實(shí)時(shí)監(jiān)控;設(shè)計(jì)多模態(tài)空中目標(biāo)表征融合軟件系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)的預(yù)處理和融合表...
          • 本申請(qǐng)涉及一種空中目標(biāo)陣型識(shí)別方法及裝置,其中,方法包括:通過(guò)搭建多模態(tài)空中目標(biāo)檢測(cè)硬件系統(tǒng),該系統(tǒng)包括多類型視覺(jué)和動(dòng)態(tài)視覺(jué)傳感器;對(duì)多模態(tài)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,通過(guò)目標(biāo)檢測(cè)算法對(duì)空中目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別;構(gòu)建空中目標(biāo)陣型知識(shí)庫(kù),通過(guò)超圖建模空中目標(biāo)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)仿真數(shù)據(jù)管理方法及系統(tǒng),涉及仿真數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域,以解決現(xiàn)有仿真數(shù)據(jù)管理效率低,且增加了仿真工程師的學(xué)習(xí)成本和工作量的問(wèn)題。方法包括接收高性能計(jì)算平臺(tái)發(fā)送的標(biāo)簽信息以及TeamCenter平臺(tái)發(fā)送的歸檔信息;根據(jù)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種發(fā)動(dòng)機(jī)性能敏感性分析方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及發(fā)動(dòng)機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,以解決傳統(tǒng)發(fā)動(dòng)機(jī)敏感性分析方法效率低且準(zhǔn)確率低的問(wèn)題。方法包括:獲取待分析發(fā)動(dòng)機(jī)的試驗(yàn)數(shù)據(jù)和待分析數(shù)據(jù),基于設(shè)計(jì)值、第一偏差量以及目標(biāo)發(fā)動(dòng)機(jī)仿真模型,確定每個(gè)輸入...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種全流量補(bǔ)燃循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)的自點(diǎn)火極限估算方法和裝置,涉及發(fā)動(dòng)機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,以解決現(xiàn)有技術(shù)中對(duì)全流量補(bǔ)燃循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)自點(diǎn)火極限的計(jì)算空白的問(wèn)題。方法包括:對(duì)全流量補(bǔ)燃循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)的自點(diǎn)火過(guò)程進(jìn)行三維數(shù)值模擬,確定目標(biāo)自點(diǎn)火極限工況范圍;基...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種密封結(jié)構(gòu)的密封性能評(píng)估方法及裝置,涉及液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)研究技術(shù)領(lǐng)域,以解決現(xiàn)有技術(shù)中對(duì)密封結(jié)構(gòu)的密封性能評(píng)估準(zhǔn)確性較差的問(wèn)題。方法包括:獲取目標(biāo)液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)中目標(biāo)密封法蘭結(jié)構(gòu)的靜態(tài)應(yīng)力載荷數(shù)據(jù);基于靜態(tài)應(yīng)力載荷數(shù)據(jù),利用軟鍍層...
          • 本發(fā)明一種推進(jìn)劑跨臨界噴注過(guò)程的數(shù)值模擬方法、裝置和設(shè)備,涉及技術(shù)火箭發(fā)動(dòng)機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,以解決現(xiàn)有技術(shù)中火箭發(fā)動(dòng)機(jī)推力室或者發(fā)生器內(nèi)推進(jìn)劑在跨臨界噴注過(guò)程中的數(shù)值模擬精度低的問(wèn)題。方法包括:獲取火箭發(fā)動(dòng)機(jī)推力室或發(fā)生器對(duì)應(yīng)的數(shù)值模擬初始信息;...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種用于海上搜尋浮標(biāo)的極坐標(biāo)軌跡粒子群優(yōu)化方法及系統(tǒng),所述方法包括:初始化浮標(biāo)失聯(lián)時(shí)刻坐標(biāo),以及獲取海洋數(shù)據(jù);在浮標(biāo)失聯(lián)時(shí)刻坐標(biāo)附近海面隨機(jī)初始化起始坐標(biāo),并從起始坐標(biāo)出發(fā)隨機(jī)生成極坐標(biāo)路徑,形成粒子群;創(chuàng)建浮標(biāo)在海洋上的初始概...
          • 本發(fā)明提供一種神經(jīng)形態(tài)硬件加速方法、裝置、模塊及可讀介質(zhì),通過(guò)在脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行過(guò)程中,實(shí)時(shí)獲取當(dāng)前時(shí)間步的結(jié)果向量;從所述結(jié)果向量中提取最大值與次大值;計(jì)算所述最大值與次大值的差值,并與可信度閾值進(jìn)行比較;若所述差值大于所述可信度閾值,則...
          • 一種缺陷檢測(cè)方法和系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,其中的方法包括:將被測(cè)物體的待檢測(cè)圖像輸入缺陷檢測(cè)模型,得到對(duì)待檢測(cè)圖像的缺陷檢測(cè)結(jié)果;其中缺陷檢測(cè)模型基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建,其訓(xùn)練過(guò)程包括:獲取訓(xùn)練樣本圖像及相應(yīng)的缺陷標(biāo)注;通過(guò)缺陷檢測(cè)模型對(duì)訓(xùn)練樣...
          • 本發(fā)明涉及電網(wǎng)維護(hù)技術(shù)領(lǐng)域,具體提供一種架空輸電線的覆冰檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),包括:利用無(wú)人機(jī)多次采集輸電線路的圖像,得到圖像序列;對(duì)所述圖像序列進(jìn)行融合,并在融合圖像序列時(shí),利用密集尺度不變特征描述符消除由圖像像素移位導(dǎo)致的圖像...
          • 本發(fā)明涉及場(chǎng)景重建技術(shù)領(lǐng)域,具體是涉及一種基于colmap的三維重建方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。本發(fā)明首先檢測(cè)相機(jī)所采集場(chǎng)景的各個(gè)實(shí)測(cè)圖片的旋轉(zhuǎn)角度,并將非零的旋轉(zhuǎn)角度所對(duì)應(yīng)的實(shí)測(cè)圖片旋轉(zhuǎn)至正方向,以校正實(shí)測(cè)圖片所在的數(shù)據(jù)集,從而得到圖片校...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種虛擬形象驅(qū)動(dòng)方法及相關(guān)裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),其中,虛擬形象驅(qū)動(dòng)方法包括:獲取表現(xiàn)目標(biāo)虛擬形象身體運(yùn)動(dòng)的初始視頻;基于初始視頻中第一視頻幀的頭部區(qū)域,預(yù)測(cè)得到頭部區(qū)域剔除面部之后的參考圖,并基于頭部視頻和第一視頻幀的頭部區(qū)域,...
          • 本發(fā)明涉及過(guò)駁狀態(tài)評(píng)估領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于數(shù)據(jù)分析的活魚(yú)過(guò)駁狀態(tài)評(píng)估方法及系統(tǒng),包括以下步驟:對(duì)目標(biāo)活魚(yú)進(jìn)行種類分類,并對(duì)轉(zhuǎn)運(yùn)箱進(jìn)行過(guò)駁可行性分析和活魚(yú)轉(zhuǎn)運(yùn)準(zhǔn)備,得到目標(biāo)轉(zhuǎn)運(yùn)箱;對(duì)目標(biāo)轉(zhuǎn)運(yùn)箱進(jìn)行過(guò)駁測(cè)試,基于測(cè)試結(jié)果對(duì)過(guò)駁設(shè)備進(jìn)行優(yōu)化,得到...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于YOLO11模型的荔枝圖像分類方法,包括:采用荔枝圖像數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)YOLO11模型進(jìn)行訓(xùn)練,其中所述YOLO11模型包括主干網(wǎng)絡(luò)、頸部網(wǎng)絡(luò)和決策網(wǎng)絡(luò);其中所述主干網(wǎng)絡(luò)包括卷積層和局部注意力模塊HaloAttention,所述...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于高通量計(jì)算篩選具備優(yōu)異CH4吸附分離性能的MOFs材料的方法、提高篩選效率的方法以及制備方法。所述篩選方法包括:構(gòu)建MOFs材料結(jié)構(gòu)信息的篩選數(shù)據(jù)庫(kù);利用計(jì)算化學(xué)和材料模擬軟件計(jì)算其物理化學(xué)特征參數(shù)...
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