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          • 本發(fā)明提供了一種基于深度學習的冠心病風險預測模型的構建方法,包括如下步驟:S1、獲取醫(yī)院記錄病人的檢查數(shù)據(jù),根據(jù)冠脈造影檢查結果分別獲取冠心病患者和非冠心病患者HL7格式的12導聯(lián)心電圖數(shù)據(jù);S2、對獲取的心電圖數(shù)據(jù)進行預處理;S3、將預處...
          • 本發(fā)明提供了一種基于殘差神經(jīng)網(wǎng)絡的冠心病風險預測模型的構建方法,包括如下步驟:S1、獲取醫(yī)院記錄病人的檢查數(shù)據(jù),基于檢查數(shù)據(jù)和風險因素形成臨床數(shù)據(jù);S2、對獲取的臨床數(shù)據(jù)進行預處理;S3、將預處理后的臨床數(shù)據(jù)分為訓練集、驗證集以及測試集,通...
          • 本申請?zhí)峁┮环N車輛檢測方法和相關裝置,包括:獲取目標車輛的駕駛艙的車身底板對應的進水檢測數(shù)據(jù),車身底板包括底板內(nèi)側區(qū)域和底板外側區(qū)域;根據(jù)進水檢測數(shù)據(jù),確定底板內(nèi)側區(qū)域?qū)膬?nèi)側進水面積和底板外側區(qū)域?qū)耐鈧冗M水面積;若內(nèi)側進水面積滿足第...
          • 本申請涉及核電廠技術領域,尤其是涉及一種針對蒸汽發(fā)生器的管件支撐板堵塞診斷方法及其相關裝置。根據(jù)本申請實施例的針對蒸汽發(fā)生器的管件支撐板堵塞診斷方法,需要先獲取蒸汽發(fā)生器結構參數(shù)和實時的蒸汽發(fā)生器運行數(shù)據(jù);對蒸汽發(fā)生器的多個管件支撐板進行泥...
          • 本發(fā)明公開了一種考慮摩擦系數(shù)差異的磨損預測方法,該方法包括以下步驟:首先,通過不同載荷、頻率的摩擦磨損試驗獲取穩(wěn)定摩擦系數(shù)及演化規(guī)律;其次,建立普適摩擦系數(shù)模型,包括穩(wěn)定摩擦系數(shù)模型和摩擦系數(shù)隨循環(huán)數(shù)的演化模型;接著,基于能量方法,結合摩擦...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字孿生和關聯(lián)挖掘的配微協(xié)同低電壓診斷方法及系統(tǒng),方法包括:構建配微協(xié)同配電網(wǎng)的數(shù)字孿生體模型;分析低電壓時空分布特征并篩選治理區(qū)域,使用數(shù)字孿生體模型對治理區(qū)域進行仿真,并挖掘低電壓成因后選擇對應的治理策略來調(diào)整數(shù)字孿...
          • 本發(fā)明公開一種基于大語言模型的多智能體強化學習環(huán)境自動構建方法及系統(tǒng),屬于人工智能領域。所述方法包括:解析多智能體強化學習環(huán)境構建的任務描述,獲取所述任務描述中的關鍵信息和高質(zhì)量配置示例;基于所述任務描述中的關鍵信息和高質(zhì)量配置示例,構建用...
          • 本發(fā)明公開了一種基于AIoT的配電網(wǎng)線路故障智能巡檢與實時預警系統(tǒng)及方法,涉及配電線路巡檢領域。系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、故障判別預警模塊、中心控制模塊以及手持端。數(shù)據(jù)采集模塊收集配電網(wǎng)實時監(jiān)測信息及手持端上傳信息;故障判別預警模塊含多數(shù)據(jù)融合...
          • 本發(fā)明涉及軌道列車運行技術領域,具體為紊亂場景下貨運空軌列車群多目標調(diào)整方法,構建紊亂場景下的優(yōu)化調(diào)整目標,利用差分進化算法求解,避免列車群調(diào)整時長累積,為運營維護者提供可選的調(diào)整方案,有效保障運輸計劃兌現(xiàn)率,包括如下步驟:運營開始;接受列...
          • 本發(fā)明公開了一種電氣綜合能源系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度方法,涉及電力系統(tǒng)技術領域;包括以下步驟:數(shù)據(jù)收集與系統(tǒng)建模:全面收集能源生產(chǎn)、負荷、設備參數(shù)、市場等相關數(shù)據(jù),并構建能源生產(chǎn)、轉換、存儲及負荷的數(shù)學模型以精準描述系統(tǒng)特性;目標設定:根據(jù)需求確定經(jīng)...
          • 本發(fā)明提供的一種機器人科學實驗室流程異常檢測方法,首先使用第一大模型對自動化實驗流程的每個步驟進行解析,推斷各步驟的前置條件及完成狀態(tài);然后,利用具有React機制和工具調(diào)用能力的智能體分別對用于驗證前置條件和完成狀態(tài)是否滿足所采用的視覺檢...
          • 本申請涉及一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、計算機設備、計算機可讀存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品。所述方法包括:獲取點云數(shù)據(jù)集和慣導數(shù)據(jù)集;根據(jù)點云數(shù)據(jù)集和慣導數(shù)據(jù)集確定慣導角振動值和相機振動偏移值;慣導角振動值和相機振動偏移值是基于反仿射變換和點云數(shù)據(jù)集...
          • 本申請公開了一種兩階段漸進式模態(tài)增強機制的RGB?T目標跟蹤方法及裝置,涉及目標跟蹤技術領域,包括:將多模態(tài)視頻圖像序列通過補丁嵌入以令牌的形式傳入Transformer編碼器,對初始輸入進行兩階段模態(tài)提升:令牌級模態(tài)提升階段將兩個模態(tài)的模...
          • 本申請公開了虛擬形象展示方法,包括:獲取自車周圍的目標車輛的車輛特征數(shù)據(jù);根據(jù)車輛特征數(shù)據(jù)對目標車輛的第一用戶進行身份屬性識別,根據(jù)身份屬性識別結果確定第一用戶與自車的第二用戶之間的目標社交關系屬性;根據(jù)目標社交關系屬性以及預設的第一映射關...
          • 本申請公開一種場景數(shù)據(jù)集生成方法及相關設備,涉及自動駕駛技術領域,該方法包括基于目標擴散模型中的編碼器對初始場景數(shù)據(jù)集進行編碼,生成表征車道線的第一特征向量和表征目標物的第二特征向量;將第一特征向量和第二特征向量輸入至目標擴散模型中的解碼器...
          • 本發(fā)明公開了人工智能與電力業(yè)務相結合的輸電線路安全距離預測方法,其包括:步驟1:利用人工智能檢測模型對場景影像進行檢測,識別場景影像中已知的各種類型缺陷隱患并進行標識;步驟2:基于單目視覺距離解算算法與輸電業(yè)務實際信息,結合目標隱患實際信息...
          • 本發(fā)明屬于智能AI語音控制技術領域,具體涉及一種人工智能AI語音控制系統(tǒng)包括語音采集模塊、語音識別模塊、設備控制模塊以及存儲單元;存儲單元上存儲有語音模塊數(shù)據(jù),該語音模塊數(shù)據(jù)包含有指令語句數(shù)據(jù)庫和關鍵詞數(shù)據(jù)庫,所述指令語句被用于使用用戶的語...
          • 本公開提供了一種對存儲器執(zhí)行自測試的方法。所述方法可以包括:基于所述存儲器的狀態(tài)確定存儲器內(nèi)建自測試(MBIST)單元的操作模式;響應于所述操作模式為啟動模式,配置所述MBIST單元執(zhí)行第一類型的存儲器自測試;以及響應于所述操作模式為運行時...
          • 本發(fā)明公開了一種適用于高效TBC電池的金屬化銀漿及其制備方法,包括:包括:85~93wt%銀粉、0.8~4.0wt%玻璃粉、0.5~1.5wt%無機添加劑、8~9wt%有機載體。將樹脂、有機溶劑、分散劑及助劑原料稱量,并混合攪拌,50~90...
          • 本發(fā)明公開了一種基于兩種磁性單元組合調(diào)節(jié)的短周期波蕩器及其校正方法。本發(fā)明包括上下相對的兩個磁陣列結構,稱為上梁磁陣列和下梁磁陣列;磁陣列結構由多個磁性單元Ma和磁性單元Mb交替排列構成,磁性單元Ma包括兩塊磁鐵及位于該兩塊磁鐵之間的一塊磁...
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