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								      本發(fā)明提出了一種基于RNN和Materials Proiect的電池材料比能量和比容量預測方法，包括：步驟1、從Materials Project數(shù)據(jù)庫中收集電池材料的相關數(shù)據(jù)，包括：材料的化學成分、晶體結構數(shù)據(jù)、物理性質數(shù)據(jù)；物理性質數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種可解釋性機器學習基因組預測方法及裝置，屬于生物育種、生物信息與機器學習結合技術領域，利用先進的機器學習算法，結合生物學先驗信息進行參數(shù)優(yōu)化，通過處理多源數(shù)據(jù)(基因組、轉錄組、表觀遺傳數(shù)據(jù))、動態(tài)特征工程(PCA與PHATE降維...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種虛擬仿真醫(yī)院教學系統(tǒng)，屬于虛擬仿真教學技術領域，包括全息醫(yī)學虛擬實訓系統(tǒng)、醫(yī)學綜合在線虛擬仿真教學系統(tǒng)、醫(yī)學訓練系統(tǒng)、中心服務器、臨床醫(yī)學模擬單元、急救技能模擬單元、檢驗操作模擬單元和康復模擬單元，全息醫(yī)學虛擬實訓系統(tǒng)、醫(yī)學綜...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)人工智能模型的老人摔倒報警系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、多模態(tài)融合模塊、人工智能分析模塊、報警模塊和后臺管理系統(tǒng)。數(shù)據(jù)采集模塊采集老人的視頻圖像數(shù)據(jù)、可穿戴設備數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)；多模態(tài)融合模塊對不同模態(tài)的數(shù)據(jù)進行融合處理，...
								
            
							
            
							
						
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								      提供一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像目標模板提取方法，該方法包括：獲取指定目標的圖像并預處理，獲得標準化的圖像數(shù)據(jù)集；對圖像數(shù)據(jù)集完成目標類型及模板區(qū)域標注，形成標注數(shù)據(jù)集；對圖像數(shù)據(jù)集及標注數(shù)據(jù)集進行劃分，得到訓練集、驗證集和測試集；基于訓練集、驗...
								
            
							
            
							
						
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								      危險駕駛場景下快速融合網(wǎng)絡駕駛員注意力預測方法，包括如下步驟：步驟一：對交通事故視頻集下的RGB集逐幀分割為具有不同語義特征的語義圖像，提取其時空特征和語義特征；步驟二：利用注意力策略將步驟一中提取圖像的時空特征與語義上下文特征融合在一起；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種目標區(qū)域的子流域劃分方法及相關設備，根據(jù)預設地形敏感系數(shù)、預設河道高程約束權重和預設動態(tài)河道基準高程將目標區(qū)域的高程模型數(shù)據(jù)和多光譜遙感影像進行融合，使得融合數(shù)據(jù)能夠有效的體現(xiàn)出目標區(qū)域的地形結構特征；將歷史氣象柵格數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于特征融合的機器人環(huán)境感知方法及相關裝置，涉及機器視覺技術領域，所述方法包括：對激光點云數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)進行濾波處理；對該激光點云數(shù)據(jù)進行分割聚類，獲得分割聚類點云數(shù)據(jù)以結合圖優(yōu)化構建二維柵格地圖；基于顏色空間轉換對該圖像數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于數(shù)據(jù)增廣的SAR圖像目標檢測方法及裝置，其方法包括以下步驟：調整待測試的SAR圖像大小并進行歸一化處理；將經(jīng)過歸一化處理后的所述待測試的SAR圖像大小輸入到目標檢測模型，得到預測的邊界框、類別概率和置信度；通過該方法及裝...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種施工圖內容調節(jié)方法、系統(tǒng)、設備及存儲介質，方法包括繪制施工管線圖，將施工圖繪制程序與無人機設備相連接；建立地面控制站，將實時施工圖傳輸至地面控制站；將地面控制站與若干個無人機進行無線通訊；基于施工管線圖投影不同顏色射線，并對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像增強技術領域，具體涉及一種利用數(shù)字病理的肺癌亞型分類識別方法及系統(tǒng)。首先，通過圖像分割獲取細胞連通域及子分割區(qū)域，并基于細胞連通域的形狀以及子分割區(qū)域的數(shù)量量化細胞聚集程度。分析細胞邊緣線的灰度分布和變化波動，評估邊緣線的異常...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于焊縫缺陷圖像識別技術領域，具體涉及基于ResNet?CGAN的多層多道焊縫特征識別方法及系統(tǒng)，包括：采集多層多道焊接的圖像數(shù)據(jù)；將圖像數(shù)據(jù)輸入到預先訓練好的融合殘差網(wǎng)絡與條件生成對抗網(wǎng)絡的模型中，模型包括生成器網(wǎng)絡和判別器網(wǎng)絡；生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電子產(chǎn)品的售后服務方法及系統(tǒng)，涉及電子設備售后服務技術領域，包括管理中心，所述管理中心連接有產(chǎn)品采集模塊、需求處理模塊、服務分析模塊以及流程優(yōu)化模塊；對售后需求數(shù)據(jù)進行詞條轉換，獲得售后詞條向量，對售后詞條向量進行特征變動，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N基于礦用智能頭盔的調度系統(tǒng)、方法及電子設備，其中該系統(tǒng)包括：多個礦用智能頭盔、調度中心和通信控制模塊；調度中心，用于在基于多個礦用智能頭盔之中至少一個礦用智能頭盔確定觸發(fā)至少一個緊急避險事件時，分別根據(jù)至少一個礦用智能頭盔各自...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于中厚板板面標識代碼快速識別管控方法，具體為：（1）每塊中厚板板面上設有鋼板號信息，跟蹤模塊確定中厚板板面上鋼板號位置，數(shù)據(jù)處理模塊獲取鋼板號信息進行分析，判斷鋼板尾號，鋼板號末兩位；（2）當鋼板尾號為01時，即為頭板，精...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種水輪機耦合風機系統(tǒng)的工況預測方法，屬于水力機械技術領域。該方法用于解決水輪機耦合風機系統(tǒng)運行時工況參數(shù)預測困難的問題。其技術方案包括：首先根據(jù)風機額定參數(shù)和可利用的水頭流量，估算能量平衡并確定水輪機比轉速；獲取水輪機的單位出...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種時序數(shù)據(jù)異常檢測方法和裝置、電子設備及存儲介質，屬于人工智能技術領域。該方法包括：獲取時序數(shù)據(jù)標注樣本集；基于時序數(shù)據(jù)標注樣本集對初始異常檢測模型進行模型訓練，得到目標異常檢測模型；對時序數(shù)據(jù)標注樣本集進行波動區(qū)間預測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及滑坡監(jiān)測技術領域，具體涉及一種融合時滯重建與注意力機制的滑坡監(jiān)測數(shù)據(jù)預測方法，以滑坡位移歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)及外部誘發(fā)因子為建模對象，針對滑坡變形過程的非線性、時滯性特點，提出通過時間滯后交叉相關分析構建時滯驅動特征集，并識別滑坡位移與誘...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種土壤墑情預測系統(tǒng)及方法；包括數(shù)據(jù)采集模塊，所述數(shù)據(jù)采集模塊與數(shù)據(jù)預處理模塊相連接，數(shù)據(jù)預處理模塊與數(shù)據(jù)分析模塊相連接，數(shù)據(jù)分析模塊與預測模型模塊相連接，預測模型模塊與遠程控制主機相連接；對土壤墑情信息實施了全面的數(shù)據(jù)采集作業(yè)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種電壓階躍情況下的測量頻率的計算方法與系統(tǒng)，屬于工業(yè)自動化領域。其中，該方法包括以當前時刻為采樣時刻，分別按照預設采樣周期、第一預設倍數(shù)的預設采樣周期以及第二預設倍數(shù)的預設采樣周期，采集電壓階躍的當前周波數(shù)據(jù)和上兩個周波數(shù)據(jù)，并...
								
            
							
            
							
						
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