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          • 本發(fā)明公開了一種淺層天然氣驅(qū)替適應(yīng)性評價方法,包括如下步驟:建立評價指標(biāo)因素集,以及各評價指標(biāo)的分級判定標(biāo)準(zhǔn),所述評價指標(biāo)因素集包括目標(biāo)層A和評價指標(biāo),所述評價指標(biāo)包括一級評價指標(biāo)準(zhǔn)則層B和二級評價指標(biāo)對象層C;計算各評價指標(biāo)的權(quán)重;計算二...
          • 本發(fā)明提供了一種基于客戶端分組與順序訓(xùn)練的聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練方法,可應(yīng)用于人工智能、機器學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)隱私保護技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:基于每個客戶端模型對于噪聲的輸出估計,得到每個客戶端的數(shù)據(jù)標(biāo)簽分布特征;基于每個客戶端的數(shù)據(jù)標(biāo)簽分布特征,利用貪心...
          • 本申請涉及智能電網(wǎng)領(lǐng)域,公開了基于用戶側(cè)資源聚合的電力市場化運營優(yōu)化方法及系統(tǒng),包括以下步驟:a)識別并分類用戶側(cè)資源,具體包括分布式發(fā)電、儲能設(shè)備和可調(diào)負(fù)荷,形成用戶側(cè)資源數(shù)據(jù)庫,便于后續(xù)的管理與調(diào)度;b)制定市場參與者的交易規(guī)則,明確家...
          • 本發(fā)明提供了一種電動工器具智能存放系統(tǒng)及方法。包括:存放柜,其至少包含一個存放空間;數(shù)據(jù)采集模塊,包含掃描設(shè)備和至少一個多模態(tài)傳感模組,掃描設(shè)備通過掃描電動工器具標(biāo)簽讀取身份參數(shù),多模態(tài)傳感模組用于采集電動工器具運行狀態(tài)數(shù)據(jù)及所處環(huán)境數(shù)據(jù);...
          • 本申請涉及一種電網(wǎng)工程建設(shè)管理系統(tǒng)、方法、設(shè)備及介質(zhì),其系統(tǒng)包括實施安排策劃模塊、執(zhí)行過程跟蹤模塊和決策分析支撐模塊;實施安排策劃模塊,用于基于預(yù)設(shè)的年度實施安排,編制當(dāng)前電網(wǎng)工程對應(yīng)的實施安排信息;執(zhí)行過程跟蹤模塊,用于基于實施安排信息,...
          • 本發(fā)明涉及工程建設(shè)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種工程建設(shè)進(jìn)程跟蹤管控方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。方法包括:獲取針對待管控工程的工程計劃信息和工程執(zhí)行信息,所述工程計劃信息為描述工程施工規(guī)劃的信息,所述工程執(zhí)行信息為描述實際施工情況的信息;根據(jù)所述工...
          • 本發(fā)明涉及一種基于動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字人民幣流通監(jiān)管方法,該方法融合數(shù)字人民幣溯源與動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的思想,通過對用戶交易路徑上的每個節(jié)點的算術(shù)編碼和動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)組合來進(jìn)行建模。動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)用于估計某路徑的出現(xiàn)概率,這些概率用于指導(dǎo)算術(shù)編...
          • 本說明書實施例涉及信息技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種銀行分行交易風(fēng)險監(jiān)控方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),包括:獲取各應(yīng)用系統(tǒng)與各分行的交易數(shù)據(jù);根據(jù)所述交易數(shù)據(jù)構(gòu)建每一應(yīng)用系統(tǒng)的地域訪問視圖,所述地域訪問視圖用于展示每一應(yīng)用系統(tǒng)在不同分行的被訪問情況;根...
          • 本說明書實施例涉及金融技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種交易對手信用風(fēng)險評估方法、裝置及設(shè)備。本方案通過獲取交易對手的交易訂單并依據(jù)每一個交易訂單的業(yè)務(wù)需求進(jìn)行拆分,同時生成該交易對手相對應(yīng)的交易信息;然后對交易信息中的基礎(chǔ)參數(shù)實施標(biāo)準(zhǔn)化處理獲取標(biāo)準(zhǔn)參...
          • 本文屬于金融科技領(lǐng)域,尤其涉及一種賬戶異常行為的智能預(yù)測方法、裝置及設(shè)備,所述方法包括:獲取當(dāng)日存在交易的賬戶及賬戶特征數(shù)據(jù),所述賬戶的開戶時長小于預(yù)設(shè)時長,所述賬戶特征數(shù)據(jù)包括基礎(chǔ)特征數(shù)據(jù)和交易特征數(shù)據(jù),所述基礎(chǔ)特征數(shù)據(jù)包括賬戶屬性、資產(chǎn)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)與多尺度特征融合的鐵路鋼軌表面缺陷檢測方法,首先,將采集的鋼軌缺陷圖像輸入基于遷移學(xué)習(xí)策略的StyleGAN3模型中進(jìn)行域適應(yīng)增強,構(gòu)建增強數(shù)據(jù)集;然后,以YOLOv8n網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)構(gòu)建鐵路鋼軌表面缺陷檢測模型...
          • 本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于紅邊信息的葉片葉綠素含量估算方法,包括:獲取研究區(qū)域的衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)和葉片葉綠素含量參數(shù);通過輻射傳輸模型生成光譜數(shù)據(jù)集;預(yù)處理衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù);對光譜數(shù)據(jù)集進(jìn)行重采樣;從重采樣后的光譜數(shù)據(jù)集中提取相應(yīng)...
          • 本申請實施例提供一種圖像生成方法、裝置及電子設(shè)備;其中,方法包括:獲取參考圖像,參考圖像中包括處于原始姿態(tài)的參考主體;生成與參考主體相對應(yīng)的姿態(tài)模型,姿態(tài)模型包括與參考主體相對應(yīng)的多個可編輯的關(guān)節(jié)節(jié)點,關(guān)節(jié)節(jié)點關(guān)聯(lián)有與原始姿態(tài)相對應(yīng)的位置數(shù)...
          • 本發(fā)明涉及一種變電站監(jiān)控系統(tǒng)一次圖的自動繪制系統(tǒng)和方法,該系統(tǒng)包括依次連接的輸入模塊、智能識別模塊、自動生成模塊和自動數(shù)據(jù)綁定模塊,還包括與智能識別模塊連接的規(guī)則引擎模塊;所述智能識別模塊對輸入模塊獲取的項目設(shè)計圖紙進(jìn)行解析,提取一次圖所需...
          • 本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種海報圖片生成的處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),為了解決傳統(tǒng)技術(shù)中生成海報圖片質(zhì)量較低的問題,方法通過客戶端通過網(wǎng)絡(luò)與服務(wù)端進(jìn)行通信,服務(wù)端通過客戶端接收生成海報圖片的調(diào)用,并根據(jù)調(diào)用,獲取留存的前端用戶...
          • 本文屬于金融科技領(lǐng)域,尤其涉及一種基于大模型的證件分割方法、裝置及設(shè)備,其中,所述方法包括:獲取包含證件信息的待識別圖像;將所述待識別圖像輸入至預(yù)訓(xùn)練的分割大模型,得到預(yù)測掩碼信息;其中,所述分割大模型根據(jù)數(shù)據(jù)集利用分割區(qū)域差異損失函數(shù)訓(xùn)練...
          • 本發(fā)明公開了一種基于圖像識別的智能化溫控管理系統(tǒng)及方法,涉及圖像識別和溫控管理技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明通過紅外攝像頭采集加工視頻,校準(zhǔn)時間戳形成時序圖像集;利用Canny算法檢測熱成像區(qū)域輪廓規(guī)則性,結(jié)合亮度變化標(biāo)記異常圖像,經(jīng)灰度拉伸、腐蝕膨脹修...
          • 本發(fā)明公開一種線狀工程的巖土工程勘察方法,包括以下步驟:將巡檢區(qū)域分割為若干個工作段,在每個工作段插入傳感器,利用巡檢機器人按設(shè)定的巡檢路線,拍攝巡檢區(qū)域的巖土勘察圖像數(shù)據(jù);所述傳感器接收各巡工作段巖土勘察圖像數(shù)據(jù),對巖土勘察數(shù)據(jù)圖像數(shù)據(jù)分...
          • 本申請公開了一種水果質(zhì)量檢測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,用于解決現(xiàn)有水果質(zhì)量檢測算法存在的檢測精準(zhǔn)度和效率均低的技術(shù)問題。所述方法包括:對目標(biāo)水果進(jìn)行圖像采集,獲取采集圖像;將所述采集圖像輸入訓(xùn)練好的水果質(zhì)量檢測模型中,獲...
          • 本發(fā)明實施例提供了一種交互行為提取方法,包括:獲取目標(biāo)路段的交通參與者軌跡數(shù)據(jù)集,從交通參與者軌跡數(shù)據(jù)集中獲取目標(biāo)軌跡數(shù)據(jù)集;根據(jù)目標(biāo)機動車的軌跡數(shù)據(jù)和交通參與者軌跡數(shù)據(jù)集,在目標(biāo)機動車的行駛路線對應(yīng)的行駛區(qū)域地圖中搜索目標(biāo)機動車的多個潛在...
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