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          • 本說明書提供了一種程序驗證用例的構(gòu)建方法、裝置、存儲介質(zhì)及設(shè)備。在此方法中,獲取待驗證程序的程序代碼;其中,程序代碼中包含有多個程序單元;根據(jù)各程序單元的輸入值和返回值,確定各程序單元之間的調(diào)用關(guān)系,并根據(jù)調(diào)用關(guān)系生成程序調(diào)用序列,程序調(diào)用...
          • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)庫維護(hù)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種跨數(shù)據(jù)庫升級腳本生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),包括:對第一數(shù)據(jù)庫和第二數(shù)據(jù)庫進(jìn)行統(tǒng)一建模,獲得第一數(shù)據(jù)庫模型和第二數(shù)據(jù)庫模型;若所述第一數(shù)據(jù)庫的類型和所述第二數(shù)據(jù)庫的類型不同,則根據(jù)第一數(shù)據(jù)庫的類型和第...
          • 本說明書提供對話處理方法及裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),該方法包括:獲取待輸入至目標(biāo)模型的原始對話信息;確定適用于所述目標(biāo)模型的知識圖譜,所述知識圖譜中記錄有預(yù)先定義的生僻詞匯實體和專業(yè)詞匯實體之間的映射關(guān)系,所述生僻詞匯實體源自所述目標(biāo)模型的...
          • 本發(fā)明公開了一種樁周沖刷深度演變過程預(yù)測方法、設(shè)備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品,所述預(yù)測方法包括獲取多個歷史沖刷深度時間序列;對每個歷史沖刷深度時間序列進(jìn)行掩碼、位置編碼和融合處理,得到融合序列;構(gòu)建注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以所述融合序列作為注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸...
          • 本發(fā)明公開了一種于圖結(jié)構(gòu)構(gòu)建的智能感知方法、系統(tǒng)、裝置和介質(zhì),方法包括:獲取一維的原始振動信號;對原始振動信號進(jìn)行連續(xù)小波變換,得到二維時頻圖像;并利用k維樹為原始振動信號建立時域圖結(jié)構(gòu);對二維時頻圖像進(jìn)行特征提取,得到第一特征向量,并對時...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多傳感器的大型游樂設(shè)施安全檢測方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)加密技術(shù)領(lǐng)域,包括,基于多模態(tài)數(shù)據(jù)集,通過快速傅里葉變換和小波分析提取振動信號時頻特征,結(jié)合支持向量機(jī)算法生成故障分析報告;基于綜合特征圖譜,通過貝葉斯反演算法進(jìn)行游樂設(shè)...
          • 本發(fā)明為一種基于井蓋分類的車輛控制方法、訓(xùn)練方法、裝置和設(shè)備,所述方法包括獲取車輛采集的井蓋的圖像數(shù)據(jù)以及雷達(dá)數(shù)據(jù);根據(jù)所述圖像數(shù)據(jù),獲得井蓋的幾何特征參數(shù)以及紋理特征參數(shù);根據(jù)所述雷達(dá)數(shù)據(jù),獲得井蓋的高度特征參數(shù);根據(jù)所述幾何特征參數(shù)、紋...
          • 本公開涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的預(yù)測方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,所述方法包括:利用注意力機(jī)制算法,分別計算圖像特征向量和文本特征向量的自注意力權(quán)重,分別計算圖像特征向量和文本特征向量的交叉注意力權(quán)重;基于圖像特征...
          • 本發(fā)明公開了一種基于BIM的裝配式建筑樓板電氣線管預(yù)制化快速安裝方法,包括如下步驟:S1、建立裝配式樓承板模型,并根據(jù)樓承板加工圖深化樓承板鋼筋網(wǎng)格;S2、繪制電氣專業(yè)末端點位豎向線管,為樓承板的電氣線管敷設(shè)提供末端定位;S3、通過與深化后...
          • 本發(fā)明公開一種基于年際增量的月際或季節(jié)尺度降水預(yù)測方法,該方法包括下述步驟:構(gòu)建潛在預(yù)測因子數(shù)據(jù)集;構(gòu)建月際或季節(jié)平均降水距平百分率年際增量的單因子預(yù)測模型;基于奇異值分解方法訂正單因子預(yù)測模型預(yù)測的月際或季節(jié)平均降水距平百分率年際增量的偏...
          • 本申請實施例提供了一種核反應(yīng)堆熱工水力仿真方法和裝置,涉及核反應(yīng)堆仿真技術(shù)領(lǐng)域。方法應(yīng)用于模擬機(jī),包括:獲取核反應(yīng)堆熱工水力的仿真需求;在熱工水力分析程序的多個控制功能中確定與所述仿真需求相對應(yīng)的目標(biāo)功能;生成所述目標(biāo)功能的控制函數(shù),以及,...
          • 本申請公開了一種工藝文件編制方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及車輛技術(shù)領(lǐng)域,所述工藝文件編制方法包括:根據(jù)當(dāng)前編制任務(wù)對應(yīng)的模塊工藝參數(shù)和工藝數(shù)據(jù)庫進(jìn)行相似度判斷,得到目標(biāo)相似度判斷結(jié)果;在所述目標(biāo)相似度判斷結(jié)果為第一判斷結(jié)果時,獲取所述目標(biāo)...
          • 本發(fā)明提供一種截齒系統(tǒng)的預(yù)防性維修更換決策方法,根據(jù)工程實際,對截齒系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、部件相關(guān)性、信息觀測方式、維修方式和維修費用等維修要素進(jìn)行描述,以截齒失效狀態(tài)為維修依據(jù),提出了同時考慮失效部件數(shù)量和檢查周期的預(yù)防性維修策略,分別利用更新理論...
          • 本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)CycleGAN網(wǎng)絡(luò)模型的遙感影像去云方法,包括步驟如下:S1,對收集的數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理,得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;S2,構(gòu)建改進(jìn)CycleGAN網(wǎng)絡(luò)模型的生成器和判別器,基于所述生成器和判別器構(gòu)建以及損失函數(shù)的優(yōu)化調(diào)整,改進(jìn)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于格點一體化編碼的三維地理場景多類型混合格網(wǎng)構(gòu)建方法,包括以橢球體內(nèi)接正二十面體的球面投影為初始剖分單元,通過測地線平分法遞歸細(xì)化球面三角形,形成四叉樹似均勻剖分網(wǎng)格;為每個球面三角形建立對稱的雙軸坐標(biāo)系,坐標(biāo)單位長隨剖分...
          • 本發(fā)明提供一種基于多尺度特征融合的無人機(jī)圖像目標(biāo)檢測方法及裝置。該方法包括構(gòu)建并訓(xùn)練無人機(jī)圖像目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò),使用訓(xùn)練好的無人機(jī)圖像目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)對輸入的無人機(jī)圖像進(jìn)行檢測,無人機(jī)圖像目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)包括骨干網(wǎng)、頸部網(wǎng)絡(luò)和檢測頭;骨干網(wǎng)采用多個堆疊...
          • 本申請實施例提供一種圖像標(biāo)注方法、系統(tǒng)、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。該方法包括:接收圖像標(biāo)注請求,圖像標(biāo)注請求用于對預(yù)設(shè)圖像進(jìn)行標(biāo)注,圖像標(biāo)注請求包括多個標(biāo)注子請求對應(yīng)的執(zhí)行順序和各標(biāo)注子請求對應(yīng)的配置信息;根據(jù)各標(biāo)注子請求對應(yīng)的配置信息,生...
          • 本發(fā)明涉及一種基于深度學(xué)習(xí)進(jìn)行蟲情分析的預(yù)警方法。包括:獲取果樹周圍蟲害的圖像數(shù)據(jù);根據(jù)深度學(xué)習(xí)模型對所述圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行蟲害識別;對識別后的蟲害進(jìn)行統(tǒng)計分析并得到統(tǒng)計數(shù)據(jù);當(dāng)所述統(tǒng)計數(shù)據(jù)達(dá)到預(yù)設(shè)條件后進(jìn)行預(yù)警警報;其中,所述預(yù)設(shè)條件為在設(shè)定時...
          • 本申請公開了一種非金屬光電纜載流量的預(yù)警系統(tǒng)及預(yù)警方法,涉及電力設(shè)備領(lǐng)域,該系統(tǒng)包括:光纖測溫主機(jī)、非金屬鎧裝光電纜、載流量計算設(shè)備、絞車卷筒、光纖接頭和報警裝置;光纖測溫主機(jī)用于:獲取非金屬鎧裝光電纜的溫度數(shù)據(jù)并傳輸至載流量計算設(shè)備;載流...
          • 本發(fā)明涉及森林保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于物聯(lián)網(wǎng)的森林病蟲害智能監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊、數(shù)據(jù)處理中心、預(yù)警發(fā)布模塊和遠(yuǎn)程控制模塊,本發(fā)明利用多種傳感器和先進(jìn)的圖像識別、數(shù)據(jù)分析技術(shù),能夠?qū)崟r、全面、精準(zhǔn)地監(jiān)測森林病蟲害的發(fā)...
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