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          • 本申請涉及知識追蹤技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于多模態(tài)輔助信息抽取的知識追蹤方法和系統(tǒng),方法包括獲取學習交互數(shù)據(jù)、包含試題的圖文信息的試題數(shù)據(jù)和各個試題對應的逐步求解過程,進行輔助特征抽取得到輔助信息集合;構(gòu)建基于輔助信息集合嵌入的知識追蹤模型...
          • 本發(fā)明公開了激勵新就業(yè)群體參與社區(qū)治理的系統(tǒng)及方法,屬于智慧社區(qū)級社區(qū)治理技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明要解決的技術(shù)問題為如何激勵外賣員、快遞員參與到基層治理中,將這一群體轉(zhuǎn)化為社區(qū)治理的“移動眼睛”和“即時信息源”,技術(shù)方案為:包括用戶端、社區(qū)管理平臺...
          • 本申請公開了一種基于改進YOLOv8n模型的鋼絲繩缺陷檢測方法及裝置,涉及圖像識別領(lǐng)域,方法包括:將待檢測的鋼絲繩圖像作為輸入,利用訓練好的改進YOLOv8n模型,得到鋼絲繩缺陷檢測結(jié)果;其中,改進YOLOv8n模型包括改進骨干網(wǎng)絡和改進頸...
          • 本申請公開了一種基于改進YOLOv8n?seg模型的鋼索表面磨損檢測方法及裝置,涉及鋼索表面磨損檢測領(lǐng)域,該方法包括采集鋼索表面圖像并標注真實磨損區(qū)域與程度,構(gòu)建磨損圖像數(shù)據(jù)集;改進YOLOv8n?seg模型結(jié)構(gòu),以自適應核卷積模塊替代主干...
          • 本發(fā)明屬于水下圖像處理和裂縫檢測技術(shù)領(lǐng)域,具體說是一種水電站大壩水下裂縫圖像定位方法,包括以下步驟:采集大壩表面裂縫的圖像數(shù)據(jù)并獲取關(guān)鍵圖像;對采集到的水下圖像進行預處理,采用基于YOLOv9的裂縫目標檢測網(wǎng)絡對預處理后的圖像進行裂縫區(qū)域的...
          • 本發(fā)明涉及圖像技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及一種基于深度學習和邊緣檢測的圖像矢量化方法及系統(tǒng),所述方法,包括獲取家電模塊的圖像數(shù)據(jù),并對獲取的圖像數(shù)據(jù)進行預處理;將預處理后的圖像數(shù)據(jù)作為輸入構(gòu)建邊緣檢測模型,對邊緣檢測模型輸出的邊緣概率圖進行優(yōu)化處理...
          • 本發(fā)明公開一種基于物理散射模型引導的SAR圖像生成方法,包含物理引導的特征調(diào)制、屬性散射中心特征約束及生成網(wǎng)絡訓練。物理引導的特征調(diào)制通過設(shè)計多尺度注意力模塊PMA,將俯仰角參數(shù)化編碼與多尺度卷積融合,動態(tài)增強關(guān)鍵散射特征,補償俯仰角變化導...
          • 本申請實施例提供一種退役風機的處理方法、裝置及設(shè)備,涉及風機技術(shù)領(lǐng)域和三維模型技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:接收退役風機的至少一種類型的待處理部件的部件參數(shù)后,確定并展示每一待處理部件所對應的部件三維模型;接收退役風機所對應的安置類型之后,確定匹配...
          • 本發(fā)明提供基于低帶寬端邊協(xié)同視覺檢測方法及系統(tǒng),涉及視覺檢測技術(shù)領(lǐng)域。該基于低帶寬端邊協(xié)同視覺檢測方法及系統(tǒng),包括S1.識別目標邊界框及類別標簽,將邊界框覆蓋區(qū)域劃分為語義關(guān)鍵塊,非邊界框區(qū)域劃分為背景塊;S2.通過高可靠通信信道優(yōu)先傳輸語...
          • 本發(fā)明公開了一種機器人抓取姿態(tài)預測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及機器人視覺領(lǐng)域。所述方法包括以物體圖像和隱含意圖的文本指令為輸入,以明確意圖的文本指令為期望輸出,對意圖推理模型進行訓練;以物體圖像和明確意圖的文本指令為輸入,以區(qū)域分割圖像...
          • 一種基于改進RT?DETR的麥穗自動檢測與計數(shù)方法,步驟包括:1)采集麥田小麥視頻;2)在FasterNet結(jié)構(gòu)中引入SENetV2注意力機制,構(gòu)建一個新的特征提取模塊FasterSEV2;3)用FasterSEV2代替RT?DETR的主干...
          • 本發(fā)明公開了一種基于視頻監(jiān)控與人工智能的滯洪區(qū)實時安全監(jiān)測方法,涉及水利工程與人工智能交叉領(lǐng)域,包括采集滯洪區(qū)的視頻監(jiān)控數(shù)據(jù),并對所述視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)進行預處理;利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型對預處理后的視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)進行特征提取和識別,生成監(jiān)測特征數(shù)...
          • 本申請涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及一種基于SSM?YOLO?tiny輕量化改進算法的多種食用菌復雜環(huán)境下檢測方法,能夠提升在復雜環(huán)境下對多種食用菌的分類檢測精度,同時保持較低的計算開銷。通過減低模型深度和通道數(shù),引入Slim?Neck結(jié)...
          • 本發(fā)明實施例提供了一種預警信息生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),通過獲取重點人員基礎(chǔ)信息;所述重點人員基礎(chǔ)信息包括原始圖像信息;基于所述原始圖像信息構(gòu)建針對重點人員的人臉特征標識;獲取視頻流數(shù)據(jù),并從所述視頻流數(shù)據(jù)中提取實時人臉特征;當判...
          • 本發(fā)明公開了一種基于環(huán)境感知和智能分析的滯洪區(qū)應急撤退預警方法,涉及防洪減災技術(shù)領(lǐng)域,包括采集滯洪區(qū)現(xiàn)場的原始數(shù)據(jù),形成監(jiān)測點陣;通過將監(jiān)測點陣按照地理網(wǎng)格劃分成若干監(jiān)測單元,并根據(jù)降雨數(shù)據(jù)和土壤濕度數(shù)據(jù)建立降雨滲透模型,結(jié)合地形高程數(shù)據(jù)構(gòu)...
          • 本申請公開了一種車輛預警方法、裝置以及電子設(shè)備,該車輛預警方法包括:根據(jù)多個預警監(jiān)控模型各自需求的信號的類型,對多個預警監(jiān)控模型進行分組,獲得多個任務組以及多個任務組各自對應的任務,每個任務組中包括至少一個預警監(jiān)控模型,多個預警監(jiān)控模型是由...
          • 本申請涉及一種風況預警方法、存儲介質(zhì)、程序產(chǎn)品、設(shè)備、系統(tǒng)及載具。該風況預警方法包括:根據(jù)當前風況數(shù)據(jù),以及載具所處環(huán)境的風況特征數(shù)據(jù),對載具進行風況預警處理。本申請通過風況預警處理可以及時對載具進行風況預警,有助于用戶或路人等及時采取措施...
          • 本發(fā)明屬于信息技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種基于Three.js的地下停車導航系統(tǒng),包括:停車場數(shù)據(jù)采集模塊,用于實時采集停車場的車位狀態(tài)數(shù)據(jù),并將采集的數(shù)據(jù)發(fā)送至后端服務器;后端服務器,用于管理數(shù)據(jù)庫以及處理停車場數(shù)據(jù)采集模塊和客戶端的請求;數(shù)據(jù)庫,...
          • 本發(fā)明提供了一種處理語音混淆的命名實體矯正方法及系統(tǒng),包括:檢測給定的語音識別文本中的損壞實體;對損壞實體逐一執(zhí)行音素級檢索操作,基于損壞實體與預定義實體的語音相似度從預定義實體列表中篩選出候選實體;采用雙編碼器結(jié)構(gòu)計算候選實體與語音識別文...
          • 本發(fā)明涉及智能檢測技術(shù),揭露了一種基于風機葉片音頻信號的葉片損傷分類方法,包括:獲取風機音頻信號,利用第一圖像轉(zhuǎn)換模型將風機音頻信號轉(zhuǎn)換成第一信號圖像,及利用第二圖像轉(zhuǎn)換模型將風機音頻信號轉(zhuǎn)換成第二信號圖像;將第一信號圖像以及第二信號圖像進...
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