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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于AI的新能源汽車(chē)壓鑄件工藝參數(shù)智能優(yōu)化方法和系統(tǒng)，所述智能優(yōu)化方法包括以下步驟：（1）數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理；（2）數(shù)字孿生模型構(gòu)建；（3）AI模型訓(xùn)練；（4）工藝參數(shù)優(yōu)化；（5）實(shí)時(shí)反饋與迭代優(yōu)化；（6）系統(tǒng)集成與自動(dòng)化控制...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及建筑節(jié)能改造技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種會(huì)展建筑空調(diào)能耗基準(zhǔn)值的計(jì)算方法和裝置。其中，該方法包括：S1、獲取某一時(shí)間段內(nèi)每一場(chǎng)會(huì)展空調(diào)使用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；S2、對(duì)所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，以得到該時(shí)間段內(nèi)逐月空調(diào)系統(tǒng)能耗指標(biāo)值；S3、對(duì)該時(shí)間段內(nèi)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明創(chuàng)新提供了基于大數(shù)據(jù)與AI算法的城鄉(xiāng)公交線網(wǎng)優(yōu)化與智能調(diào)度方法，生成站點(diǎn)需求程度；預(yù)設(shè)有公交線路數(shù)量，并獲取站點(diǎn)需求程度，并通過(guò)需求策略生成需求頻次，并根據(jù)需求頻次，隨機(jī)生成公交車(chē)路徑方案組，所述需求頻次反應(yīng)站點(diǎn)在公交路徑方案組中出現(xiàn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及物料配置技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種物料配置方法及裝置，該方法包括：確定物料的綜合價(jià)值分值，篩選綜合價(jià)值分值在第一閾值范圍內(nèi)的物料；對(duì)篩選的物料進(jìn)行兼容性校驗(yàn)，確定物料的整體配置信息；根據(jù)物料的整體配置信息計(jì)算評(píng)估分值，篩選評(píng)估分值在第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了汽車(chē)殘值管理及預(yù)測(cè)系統(tǒng)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。收集汽車(chē)的外觀圖像，使用YOLO算法進(jìn)行汽車(chē)外觀損傷檢測(cè)，得到汽車(chē)外觀損傷集；建立汽車(chē)外觀損傷標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)與汽車(chē)外觀損傷集的關(guān)聯(lián)，評(píng)估汽車(chē)不同位置的損傷程度，計(jì)算汽車(chē)損傷折舊率；構(gòu)建并訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于智能信息系統(tǒng)管理領(lǐng)域，具體公開(kāi)了本發(fā)明的智能推廣系統(tǒng)，融合多源數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、用戶畫(huà)像構(gòu)建、推廣策略生成、執(zhí)行監(jiān)控及反饋優(yōu)化等模塊。借助基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合的用戶畫(huà)像構(gòu)建算法與基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)推廣策略?xún)?yōu)化算法，精準(zhǔn)描繪用戶特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于AI深度學(xué)習(xí)的壓鑄結(jié)構(gòu)件缺陷智能檢測(cè)系統(tǒng)和方法，所述智能檢測(cè)系統(tǒng)包括用于采集壓鑄結(jié)構(gòu)件的表面圖像和內(nèi)部結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集模塊、用于對(duì)采集到的圖像和數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、歸一化和增強(qiáng)處理的數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、用于識(shí)別壓鑄結(jié)構(gòu)件的表面和...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N模版生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：獲取針對(duì)承載于目標(biāo)體的樣本對(duì)象的初始圖像；所述初始圖像包括所述目標(biāo)體，所述樣本對(duì)象包括至少一個(gè)對(duì)象元素；將所述初始圖像輸入至訓(xùn)練好的檢測(cè)模型，得到針對(duì)樣本對(duì)象中各對(duì)象元素的檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種車(chē)鉤位置檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，應(yīng)用于視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：采用形態(tài)學(xué)方法對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，確定待檢測(cè)圖像對(duì)應(yīng)的特征圖像；待檢測(cè)圖像中包括車(chē)鉤，特征圖像中包括多個(gè)第一候選區(qū)域；根據(jù)預(yù)設(shè)的特征篩選條...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N視覺(jué)定位方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)；所述方法包括：確定相機(jī)的內(nèi)參信息和外參信息；獲取所述相機(jī)輸出的圖像中的視覺(jué)識(shí)別點(diǎn)；確定所述視覺(jué)識(shí)別點(diǎn)與設(shè)備設(shè)定的目標(biāo)中心點(diǎn)之間的像素偏差距離；基于所述像素偏差距離、所述內(nèi)參信息和所述外...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例涉及多媒體技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于動(dòng)畫(huà)庫(kù)制作視頻的方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法為獲取目標(biāo)畫(huà)布元素，目標(biāo)畫(huà)布元素為畫(huà)布中的需要添加動(dòng)畫(huà)效果的一個(gè)元素；從預(yù)設(shè)動(dòng)畫(huà)對(duì)象庫(kù)中獲取目標(biāo)動(dòng)畫(huà)對(duì)象，預(yù)設(shè)動(dòng)畫(huà)對(duì)象庫(kù)為基于JavaScript...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及光場(chǎng)顯示技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)一種軟硬件協(xié)同優(yōu)化的透視混合現(xiàn)實(shí)方法及裝置，該方法包括：對(duì)透視混合現(xiàn)實(shí)光學(xué)系統(tǒng)的透明OLED顯示器的與液晶微透鏡陣列的結(jié)構(gòu)參數(shù)，以及遮擋補(bǔ)償網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練，得到透明OLED顯示器與液晶微透鏡陣列的最佳結(jié)構(gòu)參...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種圖像分割模型的訓(xùn)練方法、圖像分割方法及裝置，所述方法包括：獲取樣本待處理圖像；樣本待處理圖像包括樣本對(duì)象圖像和樣本背景圖像；樣本對(duì)象圖像標(biāo)注了樣本對(duì)象圖像標(biāo)簽；樣本背景圖像標(biāo)注了樣本背景圖像標(biāo)簽；將樣本對(duì)象特征與第一權(quán)重進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供了一種表格信息提取方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：獲取待提取的表格圖像；確定所述表格圖像的所有輪廓和輪廓的父子階關(guān)系，所述輪廓包括表格輪廓和文本輪廓；基于所述表格輪廓、所述文本輪廓以及所述輪廓的父子階關(guān)系確定單元格輪廓；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于地墊領(lǐng)域，公開(kāi)了老人跌倒告警方法及智能地墊，該方法包括：實(shí)時(shí)采集智能地墊的表面形變數(shù)據(jù)，生成三維壓力分布時(shí)序數(shù)據(jù)，并壓力形變加速度、壓力分布離散度及形變區(qū)域；當(dāng)壓力形變加速度、壓力分布離散度及形變區(qū)域分別滿足第一條件、第二條件和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種適用于數(shù)字視聽(tīng)場(chǎng)所的自動(dòng)生成MV的方法、介質(zhì)和設(shè)備，該方法能夠基于用戶上傳的圖像和歌曲參數(shù)自動(dòng)生成MV文件，極大提升MV文件的生成效率，且在生成MV文件過(guò)程中，充分考慮到了歌詞信息、歌曲風(fēng)格信息、歌曲韻律信息以及背景畫(huà)面信息之...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于顱腦位置估計(jì)的經(jīng)顱磁刺激靶區(qū)推薦方法。所述方法包括以下步驟：基于雙目立體視覺(jué)構(gòu)建面部關(guān)鍵點(diǎn)云；使用預(yù)訓(xùn)練的生成式模型將面部關(guān)鍵點(diǎn)云重建為顱表面模型；收集各類(lèi)型疾病患者的磁共振成像數(shù)據(jù)，建立具有疾病特異性的經(jīng)顱磁刺激靶區(qū)標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種核電站堆本體下部腔室異物探測(cè)裝置及使用方法，包括上層本體、中層本體、下層本體、設(shè)置在上層本體內(nèi)且可沿上層本體豎向移動(dòng)的柔性臂機(jī)構(gòu)、設(shè)置在柔性臂機(jī)構(gòu)端部且用于進(jìn)行探測(cè)的探測(cè)件以及用分別控制上層本體、中層本體、下層本體和柔性臂機(jī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于石墨烯復(fù)合材料技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種氮硫共摻雜三維石墨烯/銀納米材料的制備方法及應(yīng)用。本發(fā)明制備得到的氮硫摻雜三維石墨烯/銀納米材料具有立體結(jié)構(gòu)，石墨烯網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)豐富，阻止了石墨烯團(tuán)聚現(xiàn)象的發(fā)生；而且還有著銀納米顆粒分布均勻的特點(diǎn)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電子裝置材料技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種柔性硅基負(fù)極及其制備方法和電子設(shè)備。一種柔性硅基負(fù)極，包括薄膜基體和包覆在所述薄膜基體至少部分表面的導(dǎo)電層；所述薄膜基體包括硅基材料、有機(jī)聚合物和碳基材料，其中，所述有機(jī)聚合物包括聚偏二氟乙烯?六...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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