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          • 本發(fā)明提出一種用于電商平臺的智能推薦方法及系統(tǒng),包括:實(shí)時收集用戶交互行為及時空上下文數(shù)據(jù),構(gòu)建用戶行為多模態(tài)特征矩陣;同時提取商品多層次特征,生成商品綜合特征矩陣;基于用戶行為特征矩陣識別并預(yù)測用戶意圖,生成意圖分布向量;結(jié)合商品特征矩陣...
          • 本申請公開了一種基于垂域大模型的外賣服務(wù)系統(tǒng)及方法、外賣服務(wù)平臺,該系統(tǒng)包括:輸入層、中間處理層和輸出層;所述輸入層,用于在接收到多個生態(tài)角色類型中任一生態(tài)角色類型的用戶交互信息時,基于所述用戶交互信息在垂域知識庫和外賣服務(wù)平臺中獲取參考信...
          • 本發(fā)明屬于隧道施工監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于三維點(diǎn)云的隧道初支形變檢測方法及系統(tǒng)。該方法包括對原始隧道初支點(diǎn)云進(jìn)行自適應(yīng)特征增強(qiáng)處理,輸出增強(qiáng)點(diǎn)云;基于增強(qiáng)點(diǎn)云構(gòu)建雙平面幾何約束的邊緣向量場;基于邊緣向量場,通過包含配準(zhǔn)項(xiàng)與形變檢測項(xiàng)權(quán)...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N個性化數(shù)字人的即時生成與實(shí)時交互的系統(tǒng)、方法、設(shè)備,屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。本申請旨在解決個性化數(shù)字人生成與交互脫節(jié)、制作周期長、成本高的問題。該方法通過采集用戶的音視頻數(shù)據(jù),經(jīng)預(yù)處理后,利用預(yù)訓(xùn)練生成模型即時生成與用戶對應(yīng)的...
          • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域,尤其是指一種非對齊可見光?熱紅外圖像語義分割方法和系統(tǒng),包括:將可見光圖像和熱紅外圖像分別經(jīng)過其對應(yīng)的特征編碼器,得到五個層級的可見光特征和熱紅外特征;將同一層級的可見光特征和熱紅外特征輸入該層級的變形感知對齊...
          • 本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于狀態(tài)空間的圖像變化檢測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),其中方法包括:將雙時相遙感圖像分別輸入至兩個權(quán)值共享的孿生網(wǎng)絡(luò)分支中,通過多個編碼階段的輕量狀態(tài)空間模塊進(jìn)行編碼處理,分別得到第一時相特征圖,以及第二時相特...
          • 本申請公開了一種掌靜脈圖像生成方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備,涉及信息技術(shù)領(lǐng)域。其中方法包括:獲取初始噪聲圖像、擴(kuò)散步數(shù)和條件控制信息,其中,條件控制信息包括個體身份標(biāo)識,以及用于模擬真實(shí)場景的手掌姿態(tài)信息和光照信息;根據(jù)條件控制信息,生成...
          • 本發(fā)明涉及圖像分析技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種用于腦卒中患者復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評估的訓(xùn)練集擴(kuò)展方法,該方法包括:獲取由不同復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)等級下的歷史影像構(gòu)成的初始訓(xùn)練集;基于不同歷史影像之間的相似情況進(jìn)行聚類,并確定每個目標(biāo)簇對應(yīng)的復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)等級;對每個目標(biāo)簇內(nèi)的...
          • 本發(fā)明公開了面向無人駕駛清掃車的實(shí)時工況三維動態(tài)可視化監(jiān)控系統(tǒng),涉及無人駕駛清掃車工況監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域,包括建模監(jiān)測模塊、區(qū)域劃分模塊、特征評估模塊、策略調(diào)控模塊以及可視記錄模塊;區(qū)域劃分模塊,在連續(xù)場景更新中存在模型遮擋殘留的情況下,提取存在...
          • 駕駛?cè)俗⒁饬︻A(yù)測方法、系統(tǒng)、設(shè)備、存儲介質(zhì)以及產(chǎn)品,屬于智能汽車駕駛?cè)俗⒁饬︻A(yù)測方法技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有技術(shù)在準(zhǔn)確性上仍然存在不足,容易受到噪聲的干擾,導(dǎo)致模型輸出不穩(wěn)定的問題。生成隨機(jī)高斯噪聲圖像;生成運(yùn)動模式圖;隨機(jī)高斯噪聲圖像進(jìn)行逆向...
          • 本申請涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及采集數(shù)據(jù)的處理方法、設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括:獲取目標(biāo)網(wǎng)站的采集數(shù)據(jù);如果目標(biāo)網(wǎng)站的采集數(shù)據(jù)包括圖片,則獲取目標(biāo)網(wǎng)站的采集數(shù)據(jù)包括的圖片的模糊程度;如果模糊程度小于等于預(yù)設(shè)的模糊程度閾值,則使用OC...
          • 本發(fā)明涉及交通控制系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,公開一種基于空地一體化數(shù)據(jù)的車輛人員管控方法及系統(tǒng),包括:構(gòu)建以唯一的、與地理坐標(biāo)無關(guān)的拓?fù)渎范螛?biāo)識符為基準(zhǔn)的數(shù)字地圖,地面單元感知并廣播與該標(biāo)識符綁定的交通流狀態(tài),空中單元則接收該狀態(tài)信息并在其預(yù)置的拓?fù)涞?..
          • 本發(fā)明公開一種基于人工智能的低空安全監(jiān)測系統(tǒng)及方法,涉及低空安全監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,包括空域劃分存儲模塊、目標(biāo)碰撞事件篩選模塊、深度區(qū)分模塊、碰撞風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)波動率分析模塊和可疑碰撞節(jié)點(diǎn)響應(yīng)監(jiān)測模塊;空域劃分存儲模塊用于將歷史存儲各低空空域內(nèi)低空設(shè)備...
          • 本申請涉及演示用具領(lǐng)域,尤其是涉及一種胸部按壓訓(xùn)練模型,針對現(xiàn)有技術(shù)中存在無法判斷按壓位置是否正確,導(dǎo)致訓(xùn)練效果較差,且無法模擬在進(jìn)行按壓時人體的反應(yīng),導(dǎo)致按壓感受不真實(shí)的缺點(diǎn),現(xiàn)提出以下方案,其包括固定板;兩個支撐腿,均固定連接于所述固定...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的回聲消除降噪方法,涉及回聲降噪優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,用于解決回聲消除過程情感捕捉差的問題;本發(fā)明通過結(jié)合時頻域變換、情感識別網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)模型,有效保留語音的情感信息,通過提取回聲語音信號的時頻特征,使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與...
          • 本發(fā)明涉及多模態(tài)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于多模態(tài)大模型的食品營養(yǎng)成分含量智能評估方法、系統(tǒng)、終端及存儲介質(zhì),所述方法包括:獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理,得到目標(biāo)多模態(tài)數(shù)據(jù);采用預(yù)訓(xùn)練的多模態(tài)大模型對目標(biāo)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取、特征對齊和...
          • 本發(fā)明公開了面料抗菌性能評估方法及系統(tǒng),涉及抗菌數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該面料抗菌性能評估方法,包括獲取待評估樣品面料進(jìn)行細(xì)菌培養(yǎng)后的細(xì)菌數(shù)據(jù)集;基于細(xì)菌數(shù)據(jù)集對待評估樣品面料進(jìn)行初次評估,篩選出初次評估合格的初篩樣品面料;獲取初篩樣品面料的物理...
          • 本發(fā)明涉及材料物理性質(zhì)分析技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于溫度反饋的黏土水泥漿固化阻水性能動態(tài)監(jiān)測系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括控制數(shù)據(jù)采集模塊、水化程度分析模塊、微觀結(jié)構(gòu)觀測模塊和阻水性能監(jiān)測模塊,所述控制數(shù)據(jù)采集模塊對目標(biāo)控制數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,所述水化程度分析模...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N非侵入式電子病歷生成方法及系統(tǒng),涉及醫(yī)療信息化及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法獲取醫(yī)患對話音頻,經(jīng)說話人角色區(qū)分和語音轉(zhuǎn)文字后,基于自然語言處理模型提取結(jié)構(gòu)化病歷信息;將該信息與病歷規(guī)范比對以校驗(yàn)完整性,并在信息缺失時生成提示引導(dǎo)...
          • 本公開實(shí)施例涉及疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測方法,方法包括:獲取受試者的個體特征;將受試者的個體特征分別輸入多個基風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型,得到對應(yīng)的預(yù)測概率值;將各個基風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型輸出的預(yù)測概率值作為受試者對應(yīng)的查詢點(diǎn)的坐標(biāo)值加入預(yù)測...
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