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          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種動(dòng)態(tài)評(píng)估系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)庫(kù)和深度學(xué)習(xí)模型;數(shù)據(jù)庫(kù)用于實(shí)時(shí)采集用戶的多個(gè)指標(biāo),深度學(xué)習(xí)模型基于多個(gè)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)出對(duì)用戶使用的碳酸氫鈉的實(shí)時(shí)推薦劑量;數(shù)據(jù)庫(kù)包括采集基線指標(biāo)、信息指標(biāo)和結(jié)局指標(biāo);深度學(xué)習(xí)模型包括預(yù)處理單元、X...
          • 本申請(qǐng)涉及一種顯示設(shè)備及指令發(fā)送方法。所述方法包括:在通過(guò)近場(chǎng)通信方式連接多個(gè)遙控設(shè)備的情況下,響應(yīng)于開(kāi)啟遙控設(shè)備的錄音裝置的觸發(fā)操作,讀取遙控設(shè)備使用記錄數(shù)據(jù);根據(jù)遙控設(shè)備使用記錄數(shù)據(jù)從多個(gè)遙控設(shè)備中選擇至少一個(gè)遙控設(shè)備;向選擇的遙控設(shè)備...
          • 本發(fā)明提供了一種基于度量學(xué)習(xí)的圖像情感標(biāo)記分布學(xué)習(xí)方法及系統(tǒng)。該方法包括:獲取圖像情感數(shù)據(jù)集,并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以提取圖像特征;基于已標(biāo)記的圖像情感數(shù)據(jù)構(gòu)建三元組集;利用度量學(xué)習(xí)技術(shù),將圖像特征映射至低維嵌入空間;采用最大熵模型構(gòu)建標(biāo)記分布...
          • 一種用于多模態(tài)語(yǔ)義分割的混合提示架構(gòu)融合方法,屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)方法為:基于RGB預(yù)訓(xùn)練模型構(gòu)建多模態(tài)嵌入模塊;對(duì)于多模態(tài)嵌入模塊輸出的初始提示和主干網(wǎng)絡(luò)輸入的RGB特征,使用線性映射投影到低秩子空間完成特征對(duì)齊,引入混合矩陣將...
          • 本發(fā)明涉及一種基于3D掃描與AI的智能生態(tài)資源評(píng)估系統(tǒng),屬于生態(tài)資源技術(shù)領(lǐng)域。系統(tǒng)包括三維掃描模塊;綜合信息數(shù)據(jù)處理模塊;高光譜遙感模塊,高光譜遙感模塊通過(guò)捕獲連續(xù)的窄波段光譜信息,形成具有高光譜分辨率的二維遙感圖像,結(jié)合人工智能AI算法分...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于A星算法的綜合能源繪圖系統(tǒng)連線生成方法,包括:將綜合能源繪圖路徑的起始點(diǎn)和終點(diǎn)作為矩形對(duì)角點(diǎn)進(jìn)行向外擴(kuò)張預(yù)設(shè)距離,生成搜索區(qū)域;對(duì)搜索區(qū)域進(jìn)行柵格化處理,生成柵格化搜索區(qū)域;根據(jù)繪圖區(qū)域圖元分布對(duì)柵格化搜索區(qū)域進(jìn)行初始化...
          • 本申請(qǐng)涉及圖像生成技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種場(chǎng)地圖像繪制方法及電子設(shè)備,該方法包括:獲取目標(biāo)場(chǎng)地上各區(qū)域?qū)?yīng)的多個(gè)輪廓點(diǎn)數(shù)據(jù),根據(jù)各區(qū)域?qū)?yīng)的輪廓點(diǎn)數(shù)據(jù)生成各區(qū)域?qū)?yīng)的多個(gè)輪廓線,按照預(yù)設(shè)步長(zhǎng)對(duì)輪廓線進(jìn)行掃描,獲取掃描線與輪廓線之間的多個(gè)交點(diǎn)數(shù)據(jù)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種深度信息確定方法、裝置、飛行器及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),其中,該方法包括:獲取飛行器的N個(gè)拍攝裝置在第一時(shí)刻下分別拍攝目標(biāo)場(chǎng)景得到的N張圖像,目標(biāo)場(chǎng)景包括目標(biāo)物體,N大于或等于3;對(duì)至少兩個(gè)圖像組進(jìn)行立體匹配,得到目標(biāo)物體的深度...
          • 本發(fā)明涉及一種基于3D視覺(jué)的光伏支架智能安裝方法,包括:采集環(huán)境數(shù)據(jù),獲取光伏板反光情況,并基于反光情況調(diào)整分體式雙目3D相機(jī)的相機(jī)參數(shù);對(duì)3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行體素下采樣和法向量估計(jì),提取光伏支架特征,基于2D平面圖像提取邊緣數(shù)據(jù),并進(jìn)行光伏支...
          • 本發(fā)明涉及焊縫檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及核電廠管道焊縫質(zhì)量檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),本發(fā)明通過(guò)底片數(shù)字化或數(shù)字射線獲取核電廠的管道焊縫區(qū)域的焊縫區(qū)域圖像,并通過(guò)對(duì)采集的焊縫區(qū)域圖像進(jìn)行預(yù)處理,提升圖像的清晰度和細(xì)節(jié)表現(xiàn),進(jìn)而提高后續(xù)缺陷檢...
          • 本申請(qǐng)涉及一種畸變矯正數(shù)據(jù)處理方法、手動(dòng)畸變矯正方法及抬頭顯示器。其中,畸變矯正數(shù)據(jù)處理方法包括:獲取原始畸變參數(shù)表和各類型手動(dòng)矯正操作值;基于原始畸變參數(shù)表解析出N個(gè)參考點(diǎn)的原始偏移坐標(biāo);基于N個(gè)參考點(diǎn)的原始偏移坐標(biāo)和各非旋轉(zhuǎn)類型操作值,...
          • 本發(fā)明涉及財(cái)務(wù)管理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)管理的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)。該方法包括以下步驟:獲取財(cái)務(wù)交易數(shù)據(jù)集;基于財(cái)務(wù)交易數(shù)據(jù)集提取交易特征信息;根據(jù)交易特征信息建立基礎(chǔ)特征索引庫(kù);基于基礎(chǔ)特征索引庫(kù)分析發(fā)票號(hào)連續(xù)性;根據(jù)發(fā)票號(hào)連...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于一鍵報(bào)修的電力系統(tǒng)工單生成方法及裝置,所述方法包括:接收一鍵報(bào)修終端發(fā)送的報(bào)修消息,確定報(bào)修消息的發(fā)起地址;根據(jù)所述發(fā)起地址,判斷是否在已上報(bào)計(jì)劃停電/故障停電信息的區(qū)域范圍內(nèi):若是,向該報(bào)修終端反饋其所在區(qū)域正在檢修/...
          • 本申請(qǐng)涉及風(fēng)力發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域,具體提供一種風(fēng)電機(jī)組全尾流的速度損失評(píng)估方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),旨在解決現(xiàn)有方法對(duì)近尾流的計(jì)算結(jié)果不準(zhǔn)確的技術(shù)問(wèn)題。為此目的,本申請(qǐng)的風(fēng)電機(jī)組全尾流的速度損失評(píng)估方法包括:獲取來(lái)流風(fēng)速和風(fēng)向;基于來(lái)流風(fēng)速和風(fēng)向確...
          • 本發(fā)明提供具身仿真模型的訓(xùn)練方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及模型訓(xùn)練技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:獲取第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)和第二訓(xùn)練數(shù)據(jù),所述第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)是在真實(shí)環(huán)境中采集并經(jīng)過(guò)時(shí)空同步處理的多模態(tài)數(shù)據(jù),所述第二訓(xùn)練數(shù)據(jù)是通過(guò)數(shù)字孿生模型生成的仿真數(shù)...
          • 本申請(qǐng)涉及一種車輛的動(dòng)力總成位置的設(shè)計(jì)方法、裝置、車輛及存儲(chǔ)介質(zhì),其中,方法包括:可以獲取車輛在不同的行駛工況下車輪側(cè)變化值及動(dòng)力總成側(cè)變化值,以得到等速驅(qū)動(dòng)軸不同工況下或組合工況下固定端及移動(dòng)端工作夾角,將彈性體在不同工況下位移計(jì)算到對(duì)驅(qū)...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種漏洞評(píng)級(jí)方法和計(jì)算設(shè)備,該方法包括:獲取待檢測(cè)漏洞信息;通過(guò)多個(gè)不同類型的模型分別對(duì)待檢測(cè)漏洞信息進(jìn)行檢測(cè)處理,得到多個(gè)檢測(cè)結(jié)果,多個(gè)不同類型的模型中至少包括基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的第一模型,檢測(cè)結(jié)果用于指示待檢測(cè)漏洞信息的風(fēng)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種繼電保護(hù)設(shè)備的運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法、裝置及介質(zhì)。其中,方法包括:從繼電保護(hù)的物理量中提取指標(biāo),構(gòu)建繼電保護(hù)異常診斷的指標(biāo)集合;根據(jù)指標(biāo)集合建立各個(gè)繼電保護(hù)異常辨識(shí)狀態(tài)量與繼電保護(hù)不正確動(dòng)作間的因果邏輯關(guān)聯(lián),構(gòu)建保護(hù)不正確動(dòng)作風(fēng)險(xiǎn)...
          • 本發(fā)明涉及風(fēng)電功率預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。提供一種風(fēng)電功率預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)。步驟如下:獲取目標(biāo)風(fēng)電場(chǎng)的多維度氣象時(shí)序數(shù)據(jù)、三維高程數(shù)據(jù)和機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù);構(gòu)建時(shí)空特征融合網(wǎng)絡(luò),提取時(shí)序動(dòng)態(tài)特征,加權(quán)融合空間關(guān)聯(lián)特征和時(shí)序動(dòng)態(tài)特征,得到融合特征向量;建立混合...
          • 本發(fā)明涉及建筑測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種建筑物的健康狀況預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:獲取建筑物健康狀況預(yù)測(cè)模型;采集目標(biāo)建筑物的各個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的健康參數(shù),包括裂縫、沉降以及傾斜;基于各個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的健康參數(shù),確定相鄰時(shí)間節(jié)點(diǎn)之間的健...
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