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          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于自適應(yīng)參數(shù)選擇的視覺語(yǔ)言模型微調(diào)方法及裝置,涉及計(jì)算機(jī)視覺與自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的目標(biāo)模型,并基于目標(biāo)專項(xiàng)任務(wù)對(duì)目標(biāo)模型進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練;在優(yōu)化訓(xùn)練的過程中,利用優(yōu)化器估算的每個(gè)模型參數(shù)的二階矩,確...
          • 本發(fā)明涉及業(yè)務(wù)管理技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種人工智能的業(yè)務(wù)智能對(duì)接服務(wù)平臺(tái),本發(fā)明中,采用拓?fù)渑判驅(qū)θ蝿?wù)依賴關(guān)系進(jìn)行重新排列,通過科學(xué)的執(zhí)行序列調(diào)整,減少任務(wù)間因依賴關(guān)系不當(dāng)引發(fā)的等待時(shí)間和資源浪費(fèi),并挖掘可并行執(zhí)行的任務(wù)并重組執(zhí)行路徑,減少流程...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┗谌Q策的商品推薦優(yōu)化方法、系統(tǒng)、裝置和介質(zhì),涉及推薦系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取商品推薦平臺(tái)上的商品收益數(shù)據(jù)、用戶的風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)及其對(duì)商品的歷史評(píng)分和預(yù)測(cè)評(píng)分,并基于三支決策引入成本約束,針對(duì)不同的用戶,將商品劃分為候選集與過濾...
          • 本公開涉及一種三維場(chǎng)景的處理方法及電子設(shè)備,所述三維場(chǎng)景的處理方法包括:接收目標(biāo)三維場(chǎng)景的場(chǎng)景描述信息;加載與所述場(chǎng)景描述信息相匹配的用于構(gòu)建所述目標(biāo)三維場(chǎng)景的至少一個(gè)目標(biāo)三維模型;調(diào)用預(yù)設(shè)的第一智能體基于所述場(chǎng)景描述信息得到所述目標(biāo)三維場(chǎng)...
          • 本發(fā)明公開一種基于大數(shù)據(jù)以及機(jī)器學(xué)習(xí)的安全駕駛預(yù)警系統(tǒng),包括以下步驟:S1數(shù)據(jù)采集:通過路側(cè)感知設(shè)備實(shí)時(shí)采集車輛位置、停車時(shí)間、車門狀態(tài)、車輛類型等數(shù)據(jù)以及獲取環(huán)境上下文信息,如道路類型、交通流量、天氣情況等數(shù)據(jù);S2,數(shù)據(jù)處理與融合:利用...
          • 本發(fā)明公開了一種基于紫外/熒光特征級(jí)融合光譜結(jié)合CARS?BO?LSSVM模型的水質(zhì)COD檢測(cè)方法與檢測(cè)系統(tǒng)。通過SG濾波(窗口11,階數(shù)3)和Z?score標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理,采用CARS算法篩選紫外13個(gè)、熒光26個(gè)特征波長(zhǎng),并按行拼接為39...
          • 本發(fā)明公開了一種體測(cè)數(shù)據(jù)的智能管理方法,所述方法包括獲取用戶基本信息、用戶體測(cè)項(xiàng)目數(shù)據(jù)和用戶歷史體測(cè)數(shù)據(jù);根據(jù)用戶基本信息統(tǒng)計(jì),得到相關(guān)函數(shù);根據(jù)用戶基本信息和用戶歷史體測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)用戶體測(cè)項(xiàng)目數(shù)據(jù)篩選,得到候選體測(cè)項(xiàng)目數(shù)據(jù);根據(jù)候選體測(cè)項(xiàng)目數(shù)...
          • 本發(fā)明提供一種基于EMA的SHPT患者術(shù)后多維度管理系統(tǒng)及方法,涉及醫(yī)療健康管理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過趣味性和互動(dòng)性提升SHPT患者術(shù)后360天內(nèi)的多維度癥狀管理水平,實(shí)現(xiàn)SHPT患者術(shù)后多維度管理。通過在健康管理中,基于EMA的游戲化管理方...
          • 本發(fā)明屬于輔助醫(yī)療判斷領(lǐng)域,具體涉及一種基于AI的重癥肺炎診斷方法。所述系統(tǒng)包括服務(wù)器和多個(gè)客戶端;所述服務(wù)器采用全局模型,所述客戶端采用本地模型;所述服務(wù)器和各所述客戶端采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)進(jìn)行模型訓(xùn)練;所述服務(wù)器還用于收到各所述客戶端上傳的所述...
          • 本發(fā)明涉及肺炎預(yù)測(cè)模型領(lǐng)域,具體涉及一種基于AI的里癥肺炎模型預(yù)測(cè)分析方法。通過AI識(shí)別患者肺炎病癥病歷,通過所述肺炎病癥病歷構(gòu)建肺炎預(yù)測(cè)模型;所述肺炎預(yù)測(cè)模型為基于時(shí)間序列的自回歸AR(P)模型,通過分析患者歷史病癥與治療后康復(fù)程度分析得...
          • 本發(fā)明公開了一種用于車載通信系統(tǒng)的高性能同軸電纜,包括:導(dǎo)體,和依次包覆在導(dǎo)體外層的絕緣層、金屬包帶層、編織屏蔽層和護(hù)套層;導(dǎo)體,包括多根單絲絞合而成,每根單絲包括芯層和外層,芯層為石墨烯包銅,外層為純銅包覆層;絕緣層為含石墨烯的聚四氟乙烯...
          • 本發(fā)明公開了一種適用于斷路器的主導(dǎo)電圓筒的制備方法,所述主導(dǎo)電圓筒包括主體結(jié)構(gòu)、加強(qiáng)筋和散熱翅片,所述加強(qiáng)筋沿著主體結(jié)構(gòu)內(nèi)表面等距分布,所述散熱翅片沿著主體結(jié)構(gòu)外表面等距分布。以卷板技術(shù)與增材制造技術(shù)相結(jié)合,將主導(dǎo)電圓筒結(jié)構(gòu)一體化,有效避免...
          • 本發(fā)明公開了一種交流斷路器主導(dǎo)電圓筒及其制造方法,所述主導(dǎo)電圓筒包括主體結(jié)構(gòu)、導(dǎo)電層和外部散熱結(jié)構(gòu),通過卷板焊接獲得主體結(jié)構(gòu),在主體結(jié)構(gòu)外表面通過增材制造方式沉積得到導(dǎo)電層,進(jìn)一步在導(dǎo)電層外表面通過增材制造方式沉積得到外部散熱結(jié)構(gòu)。所述主導(dǎo)...
          • 本發(fā)明公開了一種微納真空三極管及其飽和輸出方法和制備方法,涉及真空微納三極管技術(shù)領(lǐng)域,飽和輸出方法包括設(shè)置火山口狀微孔柵極,柵極頂端高于陰極頂端,弱化陽(yáng)極電場(chǎng)對(duì)陰極表面勢(shì)壘的影響,獲得陰極發(fā)射電流不隨陽(yáng)極電壓變化的飽和輸出特性;將具有納米級(jí)...
          • 本發(fā)明屬于電池技術(shù)領(lǐng)域,具體公開一種正極極片、制備方法及電池。所公開的正極極片包括:集流體、第一活性涂層和底涂層;在集流體的至少一側(cè)表面劃分為第一區(qū)域和多個(gè)第二區(qū)域,且多個(gè)第二區(qū)域間隔設(shè)置;底涂層設(shè)置在集流體的至少一側(cè)表面上,底涂層包括第二...
          • 本發(fā)明涉及燃料電池領(lǐng)域,公開了一種MOF@COF核殼異質(zhì)結(jié)構(gòu)摻雜的Nafion基質(zhì)子交換膜的制備方法,包括:步驟一:制備MOF?NH2粉末;步驟二:制備MOF?NH2@COF?SO3
          • 本發(fā)明公開了一種電力系統(tǒng)檢修裝置及檢修方法,涉及電力系統(tǒng)檢修領(lǐng)域,包括檢修巡視安裝吊軌,檢修巡視安裝吊軌底部設(shè)有檢修巡視安裝組件,檢修巡視安裝吊軌一側(cè)設(shè)有巡視變道組件,本發(fā)明在實(shí)際使用中,通過檢修巡視安裝組件和巡視變道組件,不僅可以自動(dòng)對(duì)電...
          • 本發(fā)明提供了一種抑制火電機(jī)組負(fù)荷震蕩的控制方法,屬于火電機(jī)組負(fù)荷控制領(lǐng)域,包括計(jì)算負(fù)荷實(shí)際值與負(fù)荷指令值的偏差,記錄設(shè)定時(shí)間內(nèi)偏差發(fā)生翻轉(zhuǎn)的次數(shù),當(dāng)次數(shù)大于設(shè)定次數(shù)時(shí),減小PI控制器的參數(shù),得到弱化后的參數(shù);將偏差分別折算成第一控制偏差和第...
          • 本發(fā)明公開了一種配電臺(tái)區(qū)供電品質(zhì)分析方法及系統(tǒng),涉及電力系統(tǒng)領(lǐng)域,方法包括:先對(duì)實(shí)時(shí)采集的電力負(fù)載與外部數(shù)據(jù)預(yù)處理,建立動(dòng)態(tài)負(fù)載預(yù)測(cè)模型獲負(fù)載變化預(yù)測(cè)結(jié)果;結(jié)合三相電流和電壓數(shù)據(jù)算不平衡度,識(shí)別三相不平衡風(fēng)險(xiǎn),用在線校正算法調(diào)整負(fù)荷分配的校...
          • 本發(fā)明公開了一種用于MMC并網(wǎng)逆變器的組合控制方法包括,采用無源滑??刂谱鳛殡娏鲀?nèi)環(huán)的主體結(jié)構(gòu),在此基礎(chǔ)上引入斜率控制,構(gòu)建斜率無源滑模控制,有效抑制抖振問題,提高系統(tǒng)輸出精度;同時(shí),將模型預(yù)測(cè)控制策略用于調(diào)制器的最近電平逼近算法中,進(jìn)一步...
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