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          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于最小排序網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)可編程任意電氣連接的方法,屬于電氣連接技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過(guò)結(jié)合最小排序網(wǎng)絡(luò)和少量繼電器,解決了傳統(tǒng)全連接矩陣中繼電器數(shù)量龐大、系統(tǒng)復(fù)雜、成本高的問(wèn)題。具體方案包括:根據(jù)連接需求,利用最小排序網(wǎng)絡(luò)對(duì)端口排序...
          • 本發(fā)明提供一種用電數(shù)據(jù)分層聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法、裝置及電子設(shè)備,其中,該用電數(shù)據(jù)分層聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法包括:構(gòu)建基于區(qū)塊鏈的存儲(chǔ)模型;選擇參與的負(fù)荷集成商,上傳預(yù)期準(zhǔn)確率,并通過(guò)所述負(fù)荷集成商將初始模型參數(shù)下發(fā)至對(duì)應(yīng)的家庭能源管理系統(tǒng);所述家庭能源管理系...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于蟻群算法的鐵路四電場(chǎng)坪選址方法,該方法包括:對(duì)四電場(chǎng)坪選址目標(biāo)進(jìn)行定量分析,對(duì)不同層次的目標(biāo)進(jìn)行歸一化處理,確定不同目標(biāo)的權(quán)重;基于四電場(chǎng)坪選址范圍,確定選址約束條件;基于所述四電場(chǎng)坪選址目標(biāo)和約束條件,將多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種考慮生產(chǎn)流程的造紙廠負(fù)荷連續(xù)調(diào)節(jié)能力GRU判定方法,構(gòu)建打漿機(jī)?磨漿機(jī)?脫水機(jī)間生產(chǎn)流程約束模型,明確設(shè)備間流量、負(fù)荷和工藝時(shí)間的聯(lián)動(dòng)關(guān)系,反映實(shí)際串聯(lián)工藝邏輯;構(gòu)建計(jì)及生產(chǎn)流程串聯(lián)約束的造紙廠負(fù)荷模型,融合各設(shè)備運(yùn)行狀態(tài),...
          • 本發(fā)明提供一種基于LSTM的造紙廠負(fù)荷實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)能力評(píng)估方法,包括:首先構(gòu)建造紙廠打漿機(jī)實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)能力評(píng)估模型、造紙廠磨漿機(jī)實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)能力評(píng)估模型、造紙廠脫水機(jī)實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)能力評(píng)估模型。然后構(gòu)建基于LSTM的打漿機(jī)調(diào)節(jié)效率預(yù)測(cè)模型、磨漿機(jī)調(diào)節(jié)效率預(yù)測(cè)...
          • 本發(fā)明涉及一種工業(yè)園區(qū)污染溯源分析方法、系統(tǒng)及介質(zhì),屬于污染物排放的技術(shù)領(lǐng)域,其方法包括:針對(duì)工業(yè)園區(qū)內(nèi)的企業(yè),列出可能存在污染的第一污染企業(yè)清單;針對(duì)第一污染企業(yè)清單內(nèi)的企業(yè)進(jìn)行預(yù)先聚類,形成第二污染企業(yè)清單;針對(duì)第二污染物監(jiān)測(cè)裝置檢測(cè)到...
          • 一種考慮碳排放的生物滯留設(shè)施結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)優(yōu)化方法,通過(guò)構(gòu)建生物滯留設(shè)施多目標(biāo)評(píng)價(jià)體系,對(duì)徑流控制能力、建設(shè)運(yùn)行碳排放及建造投資成本進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),運(yùn)用NSGA?Ⅱ多目標(biāo)智能優(yōu)化算法對(duì)設(shè)施的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)進(jìn)行優(yōu)化。具體步驟包括建立HYDRUS?1D模型計(jì)...
          • 一種考慮碳排放的SMES聯(lián)合規(guī)劃方法,包括以下步驟:步驟1:基于多能耦合原理構(gòu)建船舶綜合能源系統(tǒng)模型,該模型包括交直流混合船舶電力系統(tǒng)架構(gòu)模型、船用能源設(shè)備模型以及舶航行模型;步驟2:采用由步驟1獲得的船舶綜合能源系統(tǒng)模型建立考慮碳排放的雙...
          • 本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,適用于金融保險(xiǎn)領(lǐng)域和醫(yī)療健康領(lǐng)域,提供一種業(yè)務(wù)推薦方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:獲取多個(gè)用戶的保險(xiǎn)購(gòu)買歷史信息和健康狀況信息,并獲取各用戶的目標(biāo)行為信息;基于各用戶的保險(xiǎn)購(gòu)買歷史信息和目標(biāo)行為信息,確定...
          • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于人工智能的結(jié)清函件處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),包括:獲取目標(biāo)貸款業(yè)務(wù)的貸款結(jié)清信息,其中,貸款結(jié)清信息包括貸款詳情數(shù)據(jù)和結(jié)清數(shù)據(jù);根據(jù)貸款結(jié)清信息,對(duì)目標(biāo)貸款業(yè)務(wù)進(jìn)行結(jié)清函件生成規(guī)則匹配處理,得到目...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種應(yīng)用于印刷品表面色彩差異檢測(cè)的圖像處理方法,涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,包括獲取待檢測(cè)印刷品的數(shù)字圖像并進(jìn)行光照不均勻性校正,將校正后的數(shù)字圖像轉(zhuǎn)換至CIELAB色彩空間;基于色彩梯度和紋理邊界的雙重約束條件對(duì)數(shù)字圖像執(zhí)行區(qū)域分割...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種面向眼科疾病的視網(wǎng)膜圖像處理方法、系統(tǒng)及設(shè)備,屬于圖像分析技術(shù)領(lǐng)域,所述方法為:對(duì)上傳的視網(wǎng)膜圖像進(jìn)行質(zhì)量檢查和預(yù)處理,得到待識(shí)別視網(wǎng)膜圖像;對(duì)待識(shí)別視網(wǎng)膜圖像分別進(jìn)行病灶定位和屈光問(wèn)題識(shí)別,輸出病灶熱力圖和眼疾識(shí)別結(jié)果;基...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種基于UGMB多尺度特征提取與融合的橋梁缺陷檢測(cè)方法,設(shè)計(jì)特征提取模塊MANet_FasterCGLU;更高效地融合不同尺度的特征信息,增強(qiáng)了模型對(duì)不同大小目標(biāo)的檢測(cè)能力我們采用了特征金字塔共享卷積模塊FeaturePyrami...
          • 本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于圖像模型的零部件缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟:獲取零部件多源圖像;對(duì)零部件多源圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理,得到零部件多源標(biāo)準(zhǔn)圖像;基于零部件多源預(yù)處理數(shù)據(jù)構(gòu)建零部件神經(jīng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu);根據(jù)零部件...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于未經(jīng)訓(xùn)練的物理驅(qū)動(dòng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單像素相位成像方法,屬于單像素成像與計(jì)算光學(xué)領(lǐng)域。所述方法通過(guò)添加物理衍射層和Admn優(yōu)化器,實(shí)現(xiàn)了從單像素探測(cè)強(qiáng)度序列到相位物體圖像的直接重構(gòu)。該方法無(wú)需預(yù)訓(xùn)練,顯著降低了對(duì)大型數(shù)據(jù)集的依賴...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種實(shí)景點(diǎn)云數(shù)據(jù)與BIM點(diǎn)云數(shù)據(jù)融合方法和裝置,屬于點(diǎn)云配準(zhǔn)技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取鐵路場(chǎng)景的實(shí)景點(diǎn)云數(shù)據(jù);建立鐵路場(chǎng)景的建筑信息模型BIM模型;基于鐵路場(chǎng)景的BIM模型,獲取鐵路場(chǎng)景的BIM點(diǎn)云數(shù)據(jù);對(duì)BIM點(diǎn)云數(shù)據(jù)和實(shí)景點(diǎn)...
          • 本申請(qǐng)涉及一種面向工件無(wú)序抓取的點(diǎn)云實(shí)例分割方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品,涉及深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。本方法能夠改善工件三維實(shí)例分割的效果。該方法包括:根據(jù)工業(yè)場(chǎng)景中堆疊工件的樣本點(diǎn)云數(shù)據(jù),得到訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集;利用訓(xùn)練集和驗(yàn)證集對(duì)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種城市元素征集活動(dòng)平臺(tái),所述平臺(tái)包括登錄模塊、角色轉(zhuǎn)換模塊、第一相似性判斷模塊、第二相似性判斷模塊,所述登錄模塊,被配置為供用戶注冊(cè)和登錄,并根據(jù)用戶注冊(cè)信息匹配該用戶的角色信息;所述角色轉(zhuǎn)換模塊,被配置為根據(jù)投票用戶/作品發(fā)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于點(diǎn)監(jiān)督的高分遙感影像小目標(biāo)檢測(cè)方法、系統(tǒng)及產(chǎn)品,在前向傳播階段,本方法利用點(diǎn)標(biāo)注作為監(jiān)督信息,結(jié)合基于門控機(jī)制的特征聚合策略,有效保留淺層小目標(biāo)細(xì)節(jié)特征,同時(shí)結(jié)合特征響應(yīng)得分與邊緣響應(yīng)得分,通過(guò)離散二階導(dǎo)數(shù)的方法生成初步...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于圖像識(shí)別的凈化器堵塞狀態(tài)檢測(cè)系統(tǒng),涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,包括:圖像數(shù)據(jù)采集模塊,通過(guò)攝像頭實(shí)時(shí)采集凈化器出口的圖像數(shù)據(jù);圖像預(yù)處理模塊,利用ResNet?18網(wǎng)絡(luò)對(duì)采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理;圖像識(shí)別模塊,將預(yù)處理后的圖像輸入Re...
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