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          • 本發(fā)明公開了一種基于三維數(shù)據(jù)信息庫與場(chǎng)景孿生庫的實(shí)時(shí)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(tái),實(shí)現(xiàn)了對(duì)三維模型與場(chǎng)景孿生的高效存儲(chǔ)、管理與查看,能夠提高管理效率;針對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景(如水庫、隧道、內(nèi)澇點(diǎn)等)提供了定制化...
          • 本發(fā)明涉及一種點(diǎn)云分割方法和系統(tǒng),涉及點(diǎn)云分割技術(shù)領(lǐng)域,其中,方法包括:獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù),為點(diǎn)云數(shù)據(jù)構(gòu)建八叉樹,對(duì)八叉樹中的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息增強(qiáng),得到信息增強(qiáng)后的點(diǎn)云八叉樹;基于信息增強(qiáng)后的點(diǎn)云八叉樹生成點(diǎn)云序列X,對(duì)點(diǎn)云序列X進(jìn)行Patch編碼;...
          • CMOS傳感器輻射損傷壞點(diǎn)補(bǔ)償方法,其作用對(duì)象為CMOS傳感器輸出的含有α響應(yīng)信號(hào)的純黑背景的幀圖像,其用于對(duì)所述幀圖像中的壞點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)并補(bǔ)償。方法如下:1,建立分類特征:類別目標(biāo)包括α響應(yīng)信號(hào)和壞點(diǎn);α響應(yīng)信號(hào)具有靶式分布特征,壞點(diǎn)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(jià)格趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法,主要用于解決金融市場(chǎng)中對(duì)股價(jià)預(yù)測(cè)的復(fù)雜性和實(shí)時(shí)性需求問題。本發(fā)明方法綜合了基本面分析、情緒評(píng)估和價(jià)格預(yù)測(cè)三個(gè)模塊,通過整合多種數(shù)據(jù)源并采用先進(jìn)的機(jī)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(xiàng)目盈利推廣方法及應(yīng)用,包括:S1、廣告引流與互動(dòng)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(shí)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(biāo)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(biāo)車輛的a個(gè)第一維修建議;獲取a個(gè)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(shí)時(shí)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(jì)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(zhǎng)勢(shì)評(píng)估方法,包括獲取農(nóng)作物生長(zhǎng)圖像,并進(jìn)行圖像預(yù)處理;對(duì)農(nóng)作物區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格劃分,構(gòu)建生長(zhǎng)空間狀態(tài)矩陣;利用蟲害檢測(cè)模型和病害檢測(cè)模型對(duì)網(wǎng)格子圖像進(jìn)行蟲害檢測(cè),輸出蟲害子圖像和病害子圖像的區(qū)...
          • 本申請(qǐng)?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(xiǎn)。該系統(tǒng)包括:組織用戶管理模塊,用于獲取目標(biāo)作業(yè)人員的用戶信息。崗位角色管理模塊,用于基于目標(biāo)作業(yè)人員的用戶信息,確定目標(biāo)作業(yè)人員的崗位角色。作業(yè)許可管理模...
          • 本申請(qǐng)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(shí)間戳的果園環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù);將所述降水量與所述土壤濕度進(jìn)行時(shí)空對(duì)齊,得到降水量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與土壤濕度監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù);獲取作物目標(biāo)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(shí)...
          • 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(rèn)知風(fēng)格理論的知識(shí)追蹤方法、系統(tǒng)及介質(zhì),該方法包括步驟:統(tǒng)計(jì)學(xué)生答題行為數(shù)據(jù),提取并嵌入認(rèn)知特征;構(gòu)建多認(rèn)知特征融合的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的預(yù)測(cè)模型;基于認(rèn)知風(fēng)格理論,對(duì)學(xué)生的表現(xiàn)進(jìn)行...
          • 本發(fā)明提出了一種基于大模型和因果分析的知識(shí)追蹤方法和裝置,涉及知識(shí)追蹤技術(shù)領(lǐng)域,包括:通過零樣本提示學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)大語言模型對(duì)歷史作答內(nèi)容進(jìn)行多維度分析,生成對(duì)歷史作答內(nèi)容的歸因解釋;利用時(shí)序因果注意力機(jī)制對(duì)待測(cè)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(shí)圖譜的構(gòu)建方法、漏洞報(bào)告生成方法及相關(guān)裝置,涉及計(jì)算機(jī)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(shí)現(xiàn)方案為:將多條漏洞記錄劃分到多個(gè)類別,得到聚類結(jié)果;其中,每條漏洞記錄屬于至少一個(gè)類別;基于聚類結(jié)果中各條漏洞記錄...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種鉆頭切削齒的設(shè)計(jì)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(jì)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(xiàng)性能指標(biāo)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(cè)技術(shù)領(lǐng)域,具體提供一種港口設(shè)備運(yùn)維性態(tài)識(shí)別方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì),包括:獲取多源檢測(cè)信號(hào);利用改進(jìn)的自適應(yīng)卡爾曼濾波器對(duì)所述多源檢測(cè)信號(hào)進(jìn)行去噪處理,得到樣本信號(hào);通過小波變換和傅里葉變換將所述樣本信號(hào)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(cè)技術(shù)領(lǐng)域,包括收集目標(biāo)監(jiān)測(cè)設(shè)備源工況下不同故障狀態(tài)的有標(biāo)簽檢測(cè)信號(hào)數(shù)據(jù)和待遷移目標(biāo)工況下不同故障狀態(tài)的無標(biāo)簽檢測(cè)信號(hào)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(biāo)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)處理方法、裝置及計(jì)算機(jī)設(shè)備,該方法包括:獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)包,確定目標(biāo)數(shù)據(jù)包的五元組,根據(jù)目標(biāo)數(shù)據(jù)包的五元組,使用目標(biāo)SBC算法識(shí)別目標(biāo)數(shù)據(jù)包的類別,目標(biāo)SBC算法包括N層目標(biāo)分類器,N層目標(biāo)分類器中第i層目標(biāo)分類器的一個(gè)輸出為...
          • 本申請(qǐng)涉及工業(yè)控制技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于知識(shí)圖譜的工業(yè)生產(chǎn)參數(shù)智能匹配方法及系統(tǒng)。對(duì)生產(chǎn)過程中的過程數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,生成標(biāo)準(zhǔn)化的過程張量和約束向量;通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),從過程張量中提取設(shè)備特征向量,對(duì)設(shè)備特征向量在雙曲空間和球面空間進(jìn)行投影...
          • 本發(fā)明公開了一種基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)調(diào)試終端,屬于數(shù)據(jù)調(diào)試技術(shù)領(lǐng)域,包括數(shù)據(jù)獲取層和模擬仿真層,通過在內(nèi)設(shè)置指向性強(qiáng)的數(shù)據(jù)采集模塊,根據(jù)通信協(xié)議等內(nèi)容進(jìn)行數(shù)據(jù)的定向采集,且在采集時(shí)進(jìn)行采集策略的制定,能夠大大提高數(shù)據(jù)采集的效率與效果,使得...
          • 本發(fā)明提供了一種文旅類信息的處理方法,包括:構(gòu)建一文旅知識(shí)圖譜;融合所述文旅知識(shí)圖譜到一旅游路徑?jīng)Q策模型;所述旅游路徑?jīng)Q策模型獲取文旅用戶的多模態(tài)數(shù)據(jù)和/或當(dāng)前旅游地的文旅狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練;生成所述文旅用戶的實(shí)時(shí)推薦旅游信息。這樣本發(fā)明中可...
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