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          • 本申請公開了一種定位方法、系統(tǒng)及設(shè)備,涉及倉儲物流技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:在搬運車輛基于作業(yè)指令到達貨架的目標庫位區(qū)域內(nèi)的情況下,獲取三維成像設(shè)備在目標庫位區(qū)域內(nèi)采集的第一場景點云;對搬運車輛的作業(yè)指令進行解析,確定與作業(yè)指令對應(yīng)的待定位的目...
          • 本申請涉及一種智慧城市管理事件預(yù)測方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品。所述方法包括:獲取目標城市管理監(jiān)測區(qū)域的實時圖像數(shù)據(jù);根據(jù)所述實時圖像數(shù)據(jù),通過預(yù)訓(xùn)練的結(jié)合全局語義信息補全和注意力協(xié)同機制的姿態(tài)檢測模型,輸出第一預(yù)設(shè)時刻的城市管理...
          • 本發(fā)明公開了一種基于背景解耦和掩碼引導(dǎo)區(qū)域正則化的視覺語言模型OOD檢測方法,屬于計算機視覺和自然語言處理領(lǐng)域,該方法通過背景信息解耦的方式生成背景噪聲樣本作為OOD樣本,能夠抑制模型應(yīng)對背景圖像干擾的響應(yīng);通過重復(fù)ID樣本的ID區(qū)域中的局...
          • 本發(fā)明公開了一種基于區(qū)域自適應(yīng)重要點提取的三維地形建模方法,包括以下步驟:讀取數(shù)字高程模型影像,并設(shè)置坐標轉(zhuǎn)換參數(shù);計算數(shù)字高程模型影像地形起伏度最佳分析窗口,將數(shù)字高程模型劃分若干區(qū)域,計算數(shù)字高程模型影像平均地形起伏度和每個區(qū)域的地形起...
          • 本發(fā)明公開了一種基于三維數(shù)據(jù)信息庫與場景孿生庫的實時三維建模系統(tǒng),屬于信息技術(shù)和應(yīng)急管理領(lǐng)域,該系統(tǒng)為統(tǒng)一的管理平臺,實現(xiàn)了對三維模型與場景孿生的高效存儲、管理與查看,能夠提高管理效率;針對特定應(yīng)用場景(如水庫、隧道、內(nèi)澇點等)提供了定制化...
          • 本發(fā)明涉及一種點云分割方法和系統(tǒng),涉及點云分割技術(shù)領(lǐng)域,其中,方法包括:獲取點云數(shù)據(jù),為點云數(shù)據(jù)構(gòu)建八叉樹,對八叉樹中的節(jié)點進行信息增強,得到信息增強后的點云八叉樹;基于信息增強后的點云八叉樹生成點云序列X,對點云序列X進行Patch編碼;...
          • CMOS傳感器輻射損傷壞點補償方法,其作用對象為CMOS傳感器輸出的含有α響應(yīng)信號的純黑背景的幀圖像,其用于對所述幀圖像中的壞點進行檢測并補償。方法如下:1,建立分類特征:類別目標包括α響應(yīng)信號和壞點;α響應(yīng)信號具有靶式分布特征,壞點具有灰...
          • 本發(fā)明屬于金融科技和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,具體涉及基于數(shù)據(jù)融合的金融交易情緒分析與價格趨勢預(yù)測方法,主要用于解決金融市場中對股價預(yù)測的復(fù)雜性和實時性需求問題。本發(fā)明方法綜合了基本面分析、情緒評估和價格預(yù)測三個模塊,通過整合多種數(shù)據(jù)源并采用先進的機器...
          • 本發(fā)明涉及旅游推廣技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種基于商業(yè)模式的項目盈利推廣方法及應(yīng)用,包括:S1、廣告引流與互動增值,S2、導(dǎo)流結(jié)合,S3、人流分流,S4、提供自定義劇情服務(wù),S5、虛擬道具與周邊產(chǎn)品售賣和S6收益分析;本發(fā)明通過廣告投放、商家引...
          • 本發(fā)明實施例公開了一種基于AI Copilot的車輛維修建議生成方法及相關(guān)裝置,該方法包括:通過診斷設(shè)備獲取目標車輛的故障碼和車輛信息;根據(jù)故障碼和車輛信息,通過AI Copilot模型生成目標車輛的a個第一維修建議;獲取a個第一維修建議中...
          • 本發(fā)明涉及智慧教育領(lǐng)域,尤其涉及一種智慧教室管理系統(tǒng),該系統(tǒng)包括:管理模塊、展現(xiàn)模塊、控制模塊、采編模塊、實時部件、公共部件,管理模塊包括參數(shù)配置、用戶管理、終端管理、統(tǒng)計分析、權(quán)限管理、系統(tǒng)管理、內(nèi)容管理;控制模塊包括接入模塊、業(yè)務(wù)集成接...
          • 本發(fā)明涉及智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于農(nóng)作物長勢評估方法,包括獲取農(nóng)作物生長圖像,并進行圖像預(yù)處理;對農(nóng)作物區(qū)域進行網(wǎng)格劃分,構(gòu)建生長空間狀態(tài)矩陣;利用蟲害檢測模型和病害檢測模型對網(wǎng)格子圖像進行蟲害檢測,輸出蟲害子圖像和病害子圖像的區(qū)...
          • 本申請?zhí)峁┮环N管道作業(yè)管理系統(tǒng),涉及管道作業(yè)管理技術(shù)領(lǐng)域,能夠降低作業(yè)過程的安全風(fēng)險。該系統(tǒng)包括:組織用戶管理模塊,用于獲取目標作業(yè)人員的用戶信息。崗位角色管理模塊,用于基于目標作業(yè)人員的用戶信息,確定目標作業(yè)人員的崗位角色。作業(yè)許可管理模...
          • 本申請是關(guān)于一種智慧果園水肥智能管理方法及系統(tǒng),其中,方法包括:獲取具有采集時間戳的果園環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù);將所述降水量與所述土壤濕度進行時空對齊,得到降水量監(jiān)測數(shù)據(jù)與土壤濕度監(jiān)測數(shù)據(jù);獲取作物目標土壤濕度并確定灌溉量,根據(jù)灌溉設(shè)備參數(shù)分配灌溉時...
          • 本發(fā)明涉及深度學(xué)習(xí)和教育數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于認知風(fēng)格理論的知識追蹤方法、系統(tǒng)及介質(zhì),該方法包括步驟:統(tǒng)計學(xué)生答題行為數(shù)據(jù),提取并嵌入認知特征;構(gòu)建多認知特征融合的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的預(yù)測模型;基于認知風(fēng)格理論,對學(xué)生的表現(xiàn)進行...
          • 本發(fā)明提出了一種基于大模型和因果分析的知識追蹤方法和裝置,涉及知識追蹤技術(shù)領(lǐng)域,包括:通過零樣本提示學(xué)習(xí)驅(qū)動大語言模型對歷史作答內(nèi)容進行多維度分析,生成對歷史作答內(nèi)容的歸因解釋;利用時序因果注意力機制對待測試題與歷史作答內(nèi)容的歸因解釋之間的...
          • 本公開提供了漏洞知識圖譜的構(gòu)建方法、漏洞報告生成方法及相關(guān)裝置,涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及信息處理、AI等技術(shù)領(lǐng)域。具體實現(xiàn)方案為:將多條漏洞記錄劃分到多個類別,得到聚類結(jié)果;其中,每條漏洞記錄屬于至少一個類別;基于聚類結(jié)果中各條漏洞記錄...
          • 本申請實施例提供一種鉆頭切削齒的設(shè)計參數(shù)生成方法、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品。該鉆頭切削齒的設(shè)計參數(shù)生成方法包括:獲取不同類型的鉆頭切削齒的參數(shù)和鉆頭切削齒的各項性能指標之間的映射關(guān)系,其中,鉆頭切削齒的參數(shù)包括鉆頭切削齒的結(jié)構(gòu)參數(shù)和材料參數(shù);基...
          • 本發(fā)明涉及多源監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,具體提供一種港口設(shè)備運維性態(tài)識別方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì),包括:獲取多源檢測信號;利用改進的自適應(yīng)卡爾曼濾波器對所述多源檢測信號進行去噪處理,得到樣本信號;通過小波變換和傅里葉變換將所述樣本信號分解為多尺度頻域特征...
          • 本發(fā)明公開了基于決策邊界敏感性感知適應(yīng)的跨工況故障診斷方法及裝置,屬于故障預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,包括收集目標監(jiān)測設(shè)備源工況下不同故障狀態(tài)的有標簽檢測信號數(shù)據(jù)和待遷移目標工況下不同故障狀態(tài)的無標簽檢測信號數(shù)據(jù);基于源域數(shù)據(jù)建立初始的決策邊界;基于目標...
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