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          • 本申請?zhí)岢鲆环N發(fā)動機懸置支架計算方法、裝置以及計算機存儲介質(zhì),發(fā)動機懸置支架計算方法包括:獲取懸置支架求解主文件,其中,所述懸置支架求解主文件包括懸置支架的主模型以及各主模型對應(yīng)的載荷表;將目標(biāo)工況輸入正則表達(dá)式匹配模型,分別從所述各主模型...
          • 本發(fā)明公開了一種提高軋鋼提升鏈平臺剛度的方法,涉及軋鋼提升鏈平臺加工技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:使用振動監(jiān)測設(shè)備對各分區(qū)位置進(jìn)行實時振動監(jiān)測、采用有限元分析方法對平臺進(jìn)行仿真模擬,評估不同結(jié)構(gòu)參數(shù)對軋鋼提升鏈平臺的影響、對剛度不足分區(qū)內(nèi)的軋鋼提...
          • 本發(fā)明涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于大小模型的內(nèi)容審核方法、裝置及設(shè)備,方法包括:獲取送審?fù)ǖ捞峁┑拇龑徍藘?nèi)容;基于待審核內(nèi)容及其對應(yīng)的送審?fù)ǖ肋M(jìn)行策略解析,得到審核策略,審核策略包括審核模式、審核鏈路和審核鏈路的每個審核節(jié)點的調(diào)...
          • 本發(fā)明公開了基于智能監(jiān)控的企業(yè)生產(chǎn)計劃優(yōu)化管理方法及系統(tǒng),涉及生產(chǎn)管理優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:采集目標(biāo)企業(yè)的多個同類生產(chǎn)線上的監(jiān)控數(shù)據(jù)流;對所述監(jiān)控數(shù)據(jù)流進(jìn)行多維異常評估,生成異常評估矩陣;生成包括設(shè)備重啟優(yōu)先級序列、工序重排邏輯鏈、物料...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N半導(dǎo)體實驗室的應(yīng)急決策方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),獲取風(fēng)險評估模型;獲取事故決策模型;在半導(dǎo)體實驗室的任一系統(tǒng)觸發(fā)報警的情況下,基于風(fēng)險評估模型和半導(dǎo)體實驗室的實時安全數(shù)據(jù),確定半導(dǎo)體實驗室的目標(biāo)風(fēng)險評估結(jié)果;對于每個系統(tǒng)對應(yīng)的...
          • 本發(fā)明涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種多智能體柔性作業(yè)車間調(diào)度方法,包括以下步驟:步驟1:基于大模型創(chuàng)建調(diào)度智能體和檢查智能體,對調(diào)度智能體和檢查智能體分別設(shè)置第一提示詞和第二提示詞;步驟2:獲取用戶數(shù)據(jù),把用戶數(shù)據(jù)分批次地輸入到調(diào)度智能體中...
          • 本發(fā)明屬于充電樁監(jiān)管技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種考慮優(yōu)先級的社區(qū)有序充電策略及裝置,該策略包括:獲取社區(qū)所轄電動汽車的充電信息,充電信息包括車輛到達(dá)時間、車輛離開時間、當(dāng)前電池電量、最低充電需求和最高安全充電值;基于充電信息構(gòu)建社區(qū)電動汽車用戶充...
          • 本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的黑土地水土資源承載力評估系統(tǒng),涉及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)領(lǐng)域,包括:數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、評估指標(biāo)計算模塊、承載力評估模型模塊、結(jié)果分析與展示模塊;數(shù)據(jù)采集模塊用于采集黑土地的土壤數(shù)據(jù)、水資源數(shù)據(jù)和社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)。本...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N半導(dǎo)體實驗室用戶安全畫像的生成方法及裝置,獲取用戶安全畫像的多個評價指標(biāo);從多源渠道采集多個用戶的行為數(shù)據(jù),行為數(shù)據(jù)包括用戶在半導(dǎo)體實驗室進(jìn)行實際操作的實時動態(tài)數(shù)據(jù),以及用戶進(jìn)行半導(dǎo)體培訓(xùn)和考核的靜態(tài)數(shù)據(jù);根據(jù)第一用戶的行為...
          • 本發(fā)明公開了一種外購生鐵塊的質(zhì)量評估方法,包括以下步驟:取樣:針對來料車輛類型劃分取樣區(qū)域,通過搖號方式在取樣區(qū)域內(nèi)選擇試樣區(qū)域,在試樣區(qū)域內(nèi)獲得來料質(zhì)量情況;雜物評估:在試樣區(qū)域內(nèi)獲取一般雜物的重量情況,按照一般雜物實際重量扣重,或通過雜...
          • 本公開提供了一種資產(chǎn)配置方法和裝置,資產(chǎn)配置方法包括:接收資產(chǎn)配置任務(wù),對所述資產(chǎn)配置任務(wù)進(jìn)行量子編碼,形成用于表示所述任務(wù)的量子編碼信息,所述量子編碼信息包括:量子比特信息和量子能量信息;基于所述量子比特信息確定量子比特的初始量子態(tài);采用...
          • 本發(fā)明公開了一種基于網(wǎng)箱養(yǎng)殖魚群聲吶監(jiān)測圖像去噪的魚群數(shù)量測量方法,通過步驟一至步驟三獲取到對目標(biāo)網(wǎng)箱的一次整體掃描中每一幅單圈聲吶掃描圖像中每一條被識別魚類的被識別魚類坐標(biāo)點P(x,y,d),通過步驟四依據(jù)D<do的空間位置關(guān)系條件...
          • 本申請公開了一種圖像畸變的校正方法及電子設(shè)備、存儲介質(zhì),該方法包括:獲取目標(biāo)圖像初始的畸變參數(shù);檢測畸變參數(shù)是否滿足硬件限定條件,其中,硬件限定條件是基于圖像處理裝置的當(dāng)前硬件存儲資源確定的;響應(yīng)于畸變參數(shù)不滿足硬件限定條件,對畸變參數(shù)進(jìn)行...
          • 一種基于編碼器?解碼器架構(gòu)的自適應(yīng)圖像深度估計方法,將深度估計任務(wù)轉(zhuǎn)化為分類問題,通過將深度范圍劃分為固定數(shù)量、寬度相等的區(qū)間進(jìn)行處理,通過預(yù)訓(xùn)練的DenseNet編碼器對圖像進(jìn)行編碼,再將編碼結(jié)果輸入標(biāo)準(zhǔn)特征上采樣解碼器進(jìn)行解碼,從而輸出...
          • 本公開提供了文字替換方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及計算機視覺、圖像處理以及自然語言處理等人工智能領(lǐng)域,能夠用于生成式搜索、文檔智能編輯、智能助手、虛擬助手以及智能電商等應(yīng)用場景。所述文字替換方法可包括:獲取并展示待處理圖片;監(jiān)聽針對待...
          • 本申請實施例提供一種圖像編輯方法、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。在本申請實施例中,在圖像編輯頁面上提供有指向不同的風(fēng)格參考信息和風(fēng)格生成方式的多個第一界面元素,以及指向不同的文案參考信息和文案生成方式的多個第二界面元素;通過第一界面元素獲取風(fēng)格...
          • 本發(fā)明涉及一種指令類型無關(guān)視覺語言導(dǎo)航方法,所述方法包括:步驟1,對多種類型指令進(jìn)行混合,形成混合指令文本
          • 本發(fā)明公開了一種教室紀(jì)律檢測方法及系統(tǒng),包括:獲取教室監(jiān)控,所述教室監(jiān)控包括若干幀監(jiān)控畫面,對第一幀監(jiān)控畫面中每名學(xué)生進(jìn)行頭部檢測,對每名學(xué)生的頭部生成檢測框并編號;逐幀對每名學(xué)生的頭部進(jìn)行檢測跟蹤,記錄當(dāng)前幀與上一幀監(jiān)控畫面中,每一同編號...
          • 本發(fā)明提供了一種表格邊界線識別方法,包括以下步驟:步驟S1;文檔圖像預(yù)處理;包括對文檔圖像進(jìn)行灰度化和二值化處理,得到特征圖;步驟S2:表格線檢測;通過直線檢測算法提取圖像中的直線段;步驟S3:邊界線識別;對線段集合進(jìn)行邊界檢測得到四個邊界...
          • 本發(fā)明公開了一種制作燈光地形圖立體模型的方法,涉及地圖技術(shù)領(lǐng)域。包括以下步驟:用一塊畫板作為底板,將粘土搟成一定厚度的薄片;用代表底板上局部輪廓的地區(qū)模具平鋪并按壓在搟好的粘土薄片上,通過裁切模具沿著地區(qū)模具的邊沿分割多余的粘土;用膠水涂抹...
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