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          • CMOS傳感器輻射損傷壞點補償方法,其作用對象為CMOS傳感器輸出的含有α響應信號的純黑背景的幀圖像,其用于對所述幀圖像中的壞點進行檢測并補償。方法如下:1,建立分類特征:類別目標包括α響應信號和壞點;α響應信號具有靶式分布特征,壞點具有灰...
          • 本發(fā)明屬于金融科技和數(shù)據(jù)分析領域,具體涉及基于數(shù)據(jù)融合的金融交易情緒分析與價格趨勢預測方法,主要用于解決金融市場中對股價預測的復雜性和實時性需求問題。本發(fā)明方法綜合了基本面分析、情緒評估和價格預測三個模塊,通過整合多種數(shù)據(jù)源并采用先進的機器...
          • 本發(fā)明涉及旅游推廣技術領域,具體公開了一種基于商業(yè)模式的項目盈利推廣方法及應用,包括:S1、廣告引流與互動增值,S2、導流結合,S3、人流分流,S4、提供自定義劇情服務,S5、虛擬道具與周邊產(chǎn)品售賣和S6收益分析;本發(fā)明通過廣告投放、商家引...
          • 本發(fā)明實施例公開了一種基于AI Copilot的車輛維修建議生成方法及相關裝置,該方法包括:通過診斷設備獲取目標車輛的故障碼和車輛信息;根據(jù)故障碼和車輛信息,通過AI Copilot模型生成目標車輛的a個第一維修建議;獲取a個第一維修建議中...
          • 本發(fā)明涉及智慧教育領域,尤其涉及一種智慧教室管理系統(tǒng),該系統(tǒng)包括:管理模塊、展現(xiàn)模塊、控制模塊、采編模塊、實時部件、公共部件,管理模塊包括參數(shù)配置、用戶管理、終端管理、統(tǒng)計分析、權限管理、系統(tǒng)管理、內(nèi)容管理;控制模塊包括接入模塊、業(yè)務集成接...
          • 本發(fā)明涉及智慧農(nóng)業(yè)技術領域,尤其涉及一種基于農(nóng)作物長勢評估方法,包括獲取農(nóng)作物生長圖像,并進行圖像預處理;對農(nóng)作物區(qū)域進行網(wǎng)格劃分,構建生長空間狀態(tài)矩陣;利用蟲害檢測模型和病害檢測模型對網(wǎng)格子圖像進行蟲害檢測,輸出蟲害子圖像和病害子圖像的區(qū)...
          • 本申請?zhí)峁┮环N管道作業(yè)管理系統(tǒng),涉及管道作業(yè)管理技術領域,能夠降低作業(yè)過程的安全風險。該系統(tǒng)包括:組織用戶管理模塊,用于獲取目標作業(yè)人員的用戶信息。崗位角色管理模塊,用于基于目標作業(yè)人員的用戶信息,確定目標作業(yè)人員的崗位角色。作業(yè)許可管理模...
          • 本申請是關于一種智慧果園水肥智能管理方法及系統(tǒng),其中,方法包括:獲取具有采集時間戳的果園環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù);將所述降水量與所述土壤濕度進行時空對齊,得到降水量監(jiān)測數(shù)據(jù)與土壤濕度監(jiān)測數(shù)據(jù);獲取作物目標土壤濕度并確定灌溉量,根據(jù)灌溉設備參數(shù)分配灌溉時...
          • 本發(fā)明涉及深度學習和教育數(shù)據(jù)挖掘技術領域,具體涉及一種基于認知風格理論的知識追蹤方法、系統(tǒng)及介質(zhì),該方法包括步驟:統(tǒng)計學生答題行為數(shù)據(jù),提取并嵌入認知特征;構建多認知特征融合的長短期記憶網(wǎng)絡架構的預測模型;基于認知風格理論,對學生的表現(xiàn)進行...
          • 本發(fā)明提出了一種基于大模型和因果分析的知識追蹤方法和裝置,涉及知識追蹤技術領域,包括:通過零樣本提示學習驅(qū)動大語言模型對歷史作答內(nèi)容進行多維度分析,生成對歷史作答內(nèi)容的歸因解釋;利用時序因果注意力機制對待測試題與歷史作答內(nèi)容的歸因解釋之間的...
          • 本公開提供了漏洞知識圖譜的構建方法、漏洞報告生成方法及相關裝置,涉及計算機技術領域,尤其涉及信息處理、AI等技術領域。具體實現(xiàn)方案為:將多條漏洞記錄劃分到多個類別,得到聚類結果;其中,每條漏洞記錄屬于至少一個類別;基于聚類結果中各條漏洞記錄...
          • 本申請實施例提供一種鉆頭切削齒的設計參數(shù)生成方法、設備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品。該鉆頭切削齒的設計參數(shù)生成方法包括:獲取不同類型的鉆頭切削齒的參數(shù)和鉆頭切削齒的各項性能指標之間的映射關系,其中,鉆頭切削齒的參數(shù)包括鉆頭切削齒的結構參數(shù)和材料參數(shù);基...
          • 本發(fā)明涉及多源監(jiān)測技術領域,具體提供一種港口設備運維性態(tài)識別方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì),包括:獲取多源檢測信號;利用改進的自適應卡爾曼濾波器對所述多源檢測信號進行去噪處理,得到樣本信號;通過小波變換和傅里葉變換將所述樣本信號分解為多尺度頻域特征...
          • 本發(fā)明公開了基于決策邊界敏感性感知適應的跨工況故障診斷方法及裝置,屬于故障預測技術領域,包括收集目標監(jiān)測設備源工況下不同故障狀態(tài)的有標簽檢測信號數(shù)據(jù)和待遷移目標工況下不同故障狀態(tài)的無標簽檢測信號數(shù)據(jù);基于源域數(shù)據(jù)建立初始的決策邊界;基于目標...
          • 本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)處理方法、裝置及計算機設備,該方法包括:獲取目標數(shù)據(jù)包,確定目標數(shù)據(jù)包的五元組,根據(jù)目標數(shù)據(jù)包的五元組,使用目標SBC算法識別目標數(shù)據(jù)包的類別,目標SBC算法包括N層目標分類器,N層目標分類器中第i層目標分類器的一個輸出為...
          • 本申請涉及工業(yè)控制技術領域,提供了一種基于知識圖譜的工業(yè)生產(chǎn)參數(shù)智能匹配方法及系統(tǒng)。對生產(chǎn)過程中的過程數(shù)據(jù)進行預處理,生成標準化的過程張量和約束向量;通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡,從過程張量中提取設備特征向量,對設備特征向量在雙曲空間和球面空間進行投影...
          • 本發(fā)明公開了一種基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)調(diào)試終端,屬于數(shù)據(jù)調(diào)試技術領域,包括數(shù)據(jù)獲取層和模擬仿真層,通過在內(nèi)設置指向性強的數(shù)據(jù)采集模塊,根據(jù)通信協(xié)議等內(nèi)容進行數(shù)據(jù)的定向采集,且在采集時進行采集策略的制定,能夠大大提高數(shù)據(jù)采集的效率與效果,使得...
          • 本發(fā)明提供了一種文旅類信息的處理方法,包括:構建一文旅知識圖譜;融合所述文旅知識圖譜到一旅游路徑?jīng)Q策模型;所述旅游路徑?jīng)Q策模型獲取文旅用戶的多模態(tài)數(shù)據(jù)和/或當前旅游地的文旅狀態(tài)數(shù)據(jù)進行訓練;生成所述文旅用戶的實時推薦旅游信息。這樣本發(fā)明中可...
          • 本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)處理方法、電子設備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及數(shù)據(jù)處理領域,能夠解決相關技術數(shù)據(jù)處理效果較差的問題。該方法包括:獲取通信系統(tǒng)檢測業(yè)務的業(yè)務數(shù)據(jù);對業(yè)務數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)質(zhì)量驗證,確定業(yè)務數(shù)據(jù)中每條數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量驗證結果;刪除業(yè)務數(shù)...
          • 本發(fā)明提供一種頁面訪問頻率確定方法、設備和存儲介質(zhì),該方法包括:獲取頁面緩沖區(qū)的數(shù)據(jù),所述頁面緩沖區(qū)位于任一所述內(nèi)存中;所述頁面緩沖區(qū)用于存儲被運行在所述處理器核上的應用訪問過的至少部分虛擬頁面的頁面標識,根據(jù)所述至少部分虛擬頁面的頁面標識...
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