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          • 本發(fā)明提出的一種基于調(diào)控數(shù)倉的電網(wǎng)運行狀態(tài)全景展示系統(tǒng),包括:電網(wǎng)的維度和時態(tài)展示模塊,用于生成多維度、多時態(tài)的電網(wǎng)運行狀態(tài)展示圖;調(diào)控信息展示模塊,用于基于電網(wǎng)的運行狀態(tài),根據(jù)數(shù)據(jù)需求生成相應(yīng)的調(diào)控業(yè)務(wù)指標(biāo),并顯示在所述電網(wǎng)運行狀態(tài)展示圖...
          • 本發(fā)明提供一種水電工程可視化施工進(jìn)度計劃編制系統(tǒng)及方法,包括BIM模型管理模塊、施工工序管理模塊、BIM模型切分管理模塊、施工進(jìn)度計劃可視化編制模塊、施工工序校驗?zāi)K、施工資源分析模塊、施工進(jìn)度計劃優(yōu)化模塊和施工進(jìn)度計劃可視化展示模塊。本發(fā)...
          • 本申請公開了一種基于數(shù)據(jù)解析與優(yōu)化的寬厚鋼板質(zhì)量檢測方法和裝置。涉及質(zhì)量檢測技術(shù)領(lǐng)域,其中方法包括:獲取待檢測寬厚鋼板的實時生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)、生產(chǎn)所述待檢測寬厚板的設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù);采用不同力學(xué)性能指標(biāo)對應(yīng)的預(yù)設(shè)點預(yù)測模型對實時生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測...
          • 本公開提供了一種焦炭熱態(tài)性能評價方法及裝置、設(shè)備、可讀介質(zhì),屬于高爐煉鐵技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:基于六級篩分法對目標(biāo)焦炭堆進(jìn)行粒度劃分,得到目標(biāo)焦炭堆的多個粒度分布;確定每個粒度分布的多個評價指標(biāo);基于多個評價指標(biāo)確定每個粒度分布的綜合質(zhì)量指...
          • 本發(fā)明公開了一種牡蠣產(chǎn)品全供應(yīng)鏈碳排放計算方法、介質(zhì)及系統(tǒng),其中方法包括:獲取水產(chǎn)品相關(guān)統(tǒng)計信息,其中,水產(chǎn)品相關(guān)統(tǒng)計信息包括全國牡蠣產(chǎn)量;根據(jù)水產(chǎn)品相關(guān)統(tǒng)計信息計算各個省份對應(yīng)的牡蠣需求量;根據(jù)全國牡蠣產(chǎn)量計算育種養(yǎng)殖碳排放量;構(gòu)建省際公...
          • 本發(fā)明涉及邊緣計算技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于區(qū)塊鏈的多方存儲資源交易與定價系統(tǒng),包括:邊緣聯(lián)盟層,由用戶、多個邊緣服務(wù)提供商的邊緣節(jié)點、協(xié)作服務(wù)層及存儲資源組成;區(qū)塊鏈層,包括共識節(jié)點、智能合約及共識機(jī)制;所述共識節(jié)點通過交易期望證明共識算法...
          • 本發(fā)明提出了一種基于馬爾科夫鏈的信息往復(fù)循環(huán)傳播分析方法,包括:S1,構(gòu)建用于在線社交網(wǎng)絡(luò)傳播分析的SIRI信息傳播模型;S2,構(gòu)建基于馬爾科夫鏈理論的節(jié)點狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣P,其中矩陣元素pij表示節(jié)點從狀態(tài)u轉(zhuǎn)移到狀...
          • 本發(fā)明公開了一種基于加權(quán)Toeplitz矩陣重構(gòu)的單快拍DOA估計方法。其技術(shù)包括改進(jìn)Toeplitz化協(xié)方差矩陣的秩恢復(fù)技術(shù)、DOA估計技術(shù)。針對超分辨DOA估計算法在單快拍、低信噪比條件下失效的問題,本發(fā)明對常規(guī)Toeplitz矩陣重構(gòu)...
          • 本發(fā)明公開了一種電池CT圖像缺陷檢測方法,涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域,該發(fā)明采用的小波變換去噪技術(shù),能夠在去除噪聲的同時,保留關(guān)鍵的邊緣信息,從而提高微小缺陷的檢測精度。多層次小波分解不僅有效區(qū)分噪聲與有用信息,還能保留卷芯內(nèi)部的細(xì)微結(jié)構(gòu),提升了...
          • 本發(fā)明提供一種超聲圖像肝腎比的計算方法和裝置,涉及超聲圖像分析技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:獲取目標(biāo)超聲圖像,通過預(yù)先構(gòu)建的級聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架對所述目標(biāo)超聲圖像中的肝臟區(qū)域和腎臟區(qū)域進(jìn)行識別與分割,得到目標(biāo)肝掩膜和目標(biāo)腎掩膜;基于預(yù)定義的感興趣...
          • 本發(fā)明屬于機(jī)動目標(biāo)跟蹤技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種面向道路交通場景的機(jī)動目標(biāo)跟蹤方法。具體過程為:網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建過程;包括設(shè)置道路信息提取模塊CNN、道路記憶生成模塊CAN以及門控單元ENN,用于輸出估計誤差項 2025-10-03
          • 本發(fā)明公開了一種基于全景相機(jī)拍攝識別圓陣的方法,包括以下步驟:讀取全景相機(jī)拍攝的原始圖像;將原始圖像按行列四等分得到四張子圖像,采用并行處理方式對每張子圖像進(jìn)行圖像處理;對每個并行處理后的子圖像應(yīng)用自適應(yīng)閾值函數(shù),得到二值化圖像;獲取二值化...
          • 本發(fā)明提供了一種多源異構(gòu)數(shù)據(jù)跨模態(tài)融合的小行星星體環(huán)境重構(gòu)方法,利用觀測機(jī)器人荷載的視覺相機(jī)、ToF相機(jī)、激光雷達(dá)實時獲取在目標(biāo)空間從不同距離、角度、尺度下的視覺序列圖像、序列RGB?D圖像、雷達(dá)點云數(shù)據(jù);將視覺相機(jī)拍攝的視覺序列圖像進(jìn)行初...
          • 本申請實施例提供一種圖像生成方法、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。在該方法中,用戶上傳目標(biāo)對象的目標(biāo)三維模型后,即可自動進(jìn)行模型檢索以確定與目標(biāo)三維模型相似的參考三維模型,并在目標(biāo)三維模型的基礎(chǔ)上結(jié)合參考三維模型所關(guān)聯(lián)的三維場景,更加準(zhǔn)確地生成包...
          • 本申請實施例涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,提供一種腦膠質(zhì)瘤的分類方法及相關(guān)裝置,所述方法包括:獲取參考光譜庫數(shù)據(jù)和疑似腦膠質(zhì)瘤患者的原始MRS信號數(shù)據(jù);對所述原始MRS信號數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,得到預(yù)處理的MRS信號數(shù)據(jù);根據(jù)所述參考光譜庫數(shù)據(jù),對所...
          • 本發(fā)明實施例公開了一種人工智能生成內(nèi)容圖像檢測的方法、裝置和設(shè)備。本發(fā)明實施例中,通過獲取待檢測圖像和問題信息;將所述待檢測圖像和問題信息輸入到目標(biāo)多模態(tài)大模型,輸出預(yù)測結(jié)果,其中,所述目標(biāo)多模態(tài)大模型是通過思維鏈數(shù)據(jù)集對初始多模態(tài)大模型進(jìn)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的成串果實識采摘方法,包括以下步驟:使用RGB?D相機(jī)獲取待采摘成串果實的彩色圖和深度圖;基于深度學(xué)習(xí)算法識別出彩色圖中的果實、果梗與主莖三類目標(biāo);根據(jù)果實與果梗、果梗與主莖的連通關(guān)系篩選出可采摘對象;利用形態(tài)學(xué)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于骨骼序列的人體動作識別方法和系統(tǒng),方法包括:獲取人體動作數(shù)據(jù)集,并基于數(shù)據(jù)集構(gòu)建骨骼圖;基于時空圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和對比學(xué)習(xí)對CTR?GCN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn),構(gòu)建初步識別模型;所述改進(jìn)包括在主干網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行骨骼點的絕對位置編碼和相...
          • 本申請公開了一種藥品調(diào)配、核對與追溯方法及一體化轉(zhuǎn)運設(shè)備,所述藥品調(diào)配、核對與追溯方法包括:智能顯示屏接收待核對藥品列表;在一體化轉(zhuǎn)運設(shè)備按照待核對藥品列表移動到多個目標(biāo)藥品對應(yīng)的貨架處,將每一目標(biāo)藥品從對應(yīng)貨架上取出并放入儲物結(jié)構(gòu)中后,識...
          • 本發(fā)明提供了一種患者診斷方案推薦模型的訓(xùn)練方法及相關(guān)設(shè)備,可以訓(xùn)練出高精度的患者診斷方案推薦模型。該方法包括:獲取與腦卒中診療所對應(yīng)的不同類型的數(shù)據(jù)源;對目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,以提取目標(biāo)數(shù)據(jù)中的時間戳以及空間信息;基于時間戳對目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行重采...
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