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          • 基于人工智能的染色體圖像分割方法,能夠解決依賴于人工標(biāo)注高倍鏡圖像中染色體的輪廓,標(biāo)注工作量大,人工標(biāo)注的準(zhǔn)確性和一致性難以保證的問題,實(shí)現(xiàn)多樣性的染色體圖像樣本集的訓(xùn)練,保證染色體圖像分割模型的有效性,提高模型的泛化能力和準(zhǔn)確性。其包括:...
          • 本發(fā)明提供了一種空間相機(jī)外方位元素?zé)岱€(wěn)定性校正方法及系統(tǒng),包括:步驟S1:獲取多景下的無控定位誤差與衛(wèi)星溫度,擬合計算空間相機(jī)外方位元素?zé)岱€(wěn)定性的溫度相關(guān)系數(shù);步驟S2:獲取不同成像時間對應(yīng)的無控定位誤差與衛(wèi)星溫升速率,計算空間相機(jī)外方位元...
          • 本申請公開了一種TIR場景下的深度學(xué)習(xí)推薦方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì),方法包括:將目標(biāo)用戶的用戶行為序列輸入會話處理層輸出具有目標(biāo)項(xiàng)的目標(biāo)會話和具有觸發(fā)項(xiàng)的觸發(fā)會話;計算各個目標(biāo)會話的第一關(guān)聯(lián)程度及各個觸發(fā)會話的第二關(guān)聯(lián)程度;計算不同目標(biāo)會話之...
          • 本發(fā)明提供一種基于AI的崗位勝任力與招聘崗位的匹配方法,涉及大數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取多源異構(gòu)數(shù)據(jù),提取候選人的顯性技能實(shí)體及隱式能力實(shí)體;構(gòu)建候選人能力演化圖譜;結(jié)合時間序列預(yù)測模型解析崗位動態(tài)需求,形成包含當(dāng)前需求、隱性需求及未來演...
          • 本發(fā)明涉及智慧管網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于數(shù)字孿生與跨系統(tǒng)協(xié)同的城市管網(wǎng)管理系統(tǒng)及方法,包括多源數(shù)據(jù)采集層以及動態(tài)孿生建模層以及數(shù)據(jù)共享與交換系統(tǒng)和智能決策層,所述動態(tài)孿生建模層包括分層數(shù)字孿生體;所述數(shù)據(jù)共享與交換系統(tǒng)獲取多源數(shù)據(jù)采集層的數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明公開了智能調(diào)解業(yè)務(wù)審批系統(tǒng),包括開始節(jié)點(diǎn),調(diào)解員將案件信息輸入至審批系統(tǒng)內(nèi),啟動審批系統(tǒng),并識別案件的編號,且系統(tǒng)將案件對應(yīng)的編號信息反饋給調(diào)節(jié)員;設(shè)置智能審批開關(guān),在系統(tǒng)內(nèi)設(shè)置有閾值信息,在系統(tǒng)啟動后,智能審批開關(guān)對輸入的案件信息中...
          • 本發(fā)明公開了智能法律調(diào)解全流程監(jiān)控系統(tǒng),包括:輸入信息模塊、全流程監(jiān)測與回溯模塊、調(diào)解室模塊、電子簽章與身份驗(yàn)證模塊、電子卷宗模塊、糾紛案件分析工具模塊、用戶反饋模塊以及系統(tǒng)學(xué)習(xí)優(yōu)化模塊;所述全流程監(jiān)測與回溯模塊用于實(shí)時監(jiān)測和自動記錄糾紛案...
          • 本公開涉及一種物品分發(fā)設(shè)備的控制方法、設(shè)備及計算機(jī)程序產(chǎn)品,其中,該方法包括:確定為第一訂單分配的第一放置位,控制第一放置位對應(yīng)的第一顯示位顯示第一訂單的設(shè)定訂單信息和第一狀態(tài)信息,第一訂單的設(shè)定訂單信息包括訂單標(biāo)識信息,第一狀態(tài)信息為表示...
          • 本發(fā)明涉及一種無人機(jī)貨運(yùn)服務(wù)管理方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:根據(jù)貨運(yùn)訂單的貨物屬性和無人機(jī)資源參數(shù),分配目標(biāo)無人機(jī);根據(jù)所述目標(biāo)無人機(jī)的無人機(jī)參數(shù)、所述運(yùn)輸信息和民航局空域信息規(guī)劃初始航線,在待處理貨運(yùn)任務(wù)執(zhí)行中,實(shí)時監(jiān)控目標(biāo)無...
          • 本發(fā)明涉及一種民航航班補(bǔ)貼的動態(tài)管理方法及系統(tǒng),其方法包括如下步驟:利用所述預(yù)處理歷史航班數(shù)據(jù)、所述預(yù)處理歷史交通數(shù)據(jù)以及所述預(yù)處理歷史補(bǔ)貼數(shù)據(jù)訓(xùn)練所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型,得到補(bǔ)貼權(quán)重預(yù)測模型;通過將所述標(biāo)準(zhǔn)化后的實(shí)時航班數(shù)據(jù)、實(shí)時交通數(shù)據(jù)以及實(shí)...
          • 本發(fā)明公開了新能源場站電力交易市場的定價模型優(yōu)化方法,涉及數(shù)據(jù)處理相關(guān)領(lǐng)域,該方法包括:對電力定價業(yè)務(wù)進(jìn)行拆解,獲取定價關(guān)聯(lián)因素矩陣;根據(jù)定價關(guān)聯(lián)因素矩陣設(shè)定因素多線程,調(diào)取電力交易數(shù)據(jù)并挖掘業(yè)務(wù)狀態(tài)鏈與多線程耦合的因素狀態(tài)鏈;針對新能源場...
          • 本發(fā)明涉及一種基于約束多任務(wù)優(yōu)化的自然災(zāi)害預(yù)警與響應(yīng)方法,屬于自然災(zāi)害預(yù)警與資源調(diào)度的技術(shù)領(lǐng)域,其方法包括:通過獲取包含多種災(zāi)害預(yù)測、資源調(diào)度、路徑規(guī)劃和救援協(xié)同任務(wù)的任務(wù)列表,基于所述多個任務(wù)構(gòu)建種群,并利用多因子進(jìn)化算法以最小多種災(zāi)害聯(lián)...
          • 本發(fā)明公開了一種垂直聯(lián)邦學(xué)習(xí)中考慮誠實(shí)度的核心數(shù)據(jù)選擇方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:獲取每個參與方所有第一數(shù)據(jù)的敏感度之和,得到第一數(shù)據(jù)敏感度;根據(jù)所述第一數(shù)據(jù)敏感度,獲取每個所述參與方的被采樣概率;根據(jù)所述被采樣概率,獲取每個所述參...
          • 本發(fā)明提供了基于有限時間收斂微分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性非凸優(yōu)化方法,包括如下步驟:1)通過懲罰函數(shù)將帶多型約束的非線性非凸優(yōu)化問題中的等式約束轉(zhuǎn)化為目標(biāo)函數(shù)中的懲罰項(xiàng);2)將步驟1)中的優(yōu)化問題根據(jù)庫恩塔克條件和投影定理轉(zhuǎn)化為等價的方程組;3)將...
          • 本發(fā)明公開了一種功率模塊溫度混合模型預(yù)測方法,涉及電力電子器件可靠性技術(shù)領(lǐng)域,包括如下步驟:基于功率模塊的幾何尺寸和內(nèi)部特征建立功率模塊有限元熱模型;基于功率模塊有限元熱模型獲取溫度場采樣快照;基于動態(tài)模態(tài)分解法提取采樣快照中功率模塊溫度場...
          • 本發(fā)明公開一種阻尼環(huán)接觸界面摩擦特性及減振效果分析方法,包括以下步驟:S1計算接觸界面的載荷和壓力;S2計算摩擦力和力矩;S3建立含阻尼環(huán)的齒輪系統(tǒng)集中參數(shù)動力學(xué)模型,利用龍格庫塔法求解,得到扭轉(zhuǎn)振動、軸向振動、相對滑動速度;S4計算油膜摩...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,特別涉及一種風(fēng)電軸承的剩余壽命預(yù)測方法、裝置以及計算機(jī)設(shè)備,獲得樣本風(fēng)電軸承運(yùn)行數(shù)據(jù)集,采用遺傳算法,根據(jù)樣本風(fēng)電軸承運(yùn)行數(shù)據(jù)集以及預(yù)設(shè)的遺傳算法的自適應(yīng)計算策略進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建,獲得初始風(fēng)電軸承剩余壽命預(yù)測模型;采...
          • 本發(fā)明公開了基于逼近理想妥協(xié)排序法的引水隧洞檢修期通風(fēng)工作井布置方法,包括:S1、根據(jù)通風(fēng)工作井布控的評價指標(biāo)體系獲得第一通風(fēng)工作井布控評價指標(biāo)數(shù)值;S2、根據(jù)檢修期引水隧洞通風(fēng)評估模型獲得第二通風(fēng)工作井布控評價指標(biāo)數(shù)值;S3、通過模糊認(rèn)知...
          • 本申請涉及一種基于知識圖譜的電網(wǎng)數(shù)據(jù)檢測方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品,涉及信息安全技術(shù)領(lǐng)域。本方法能夠提高電網(wǎng)數(shù)據(jù)檢測的準(zhǔn)確率。方法包括:采集當(dāng)前臺區(qū)的電網(wǎng)數(shù)據(jù),對電網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,基于預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)類型標(biāo)簽和預(yù)處理后的電網(wǎng)數(shù)據(jù),構(gòu)建...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合的林火檢測方法,包括將獲取到的待檢測區(qū)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,獲得多源數(shù)據(jù)特征;將所述獲取到的多源數(shù)據(jù)特征輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的林火檢測模型,獲得檢測結(jié)果;其中,所述林火檢測模型是使用加權(quán)向量組合多個分類子模型...
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