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          • 本發(fā)明涉及座艙顯控交互測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于多模態(tài)融合的座艙顯控交互測(cè)試系統(tǒng),該系統(tǒng)包括交互數(shù)據(jù)輸入模塊,用于獲取待測(cè)試座艙顯控設(shè)備的設(shè)備型號(hào)、屏幕尺寸等基礎(chǔ)參數(shù);多模態(tài)信號(hào)采集模塊,基于基礎(chǔ)參數(shù)采集座艙環(huán)境中的視覺、聽覺和觸覺信號(hào);融合...
          • 本發(fā)明公開了一種抗獎(jiǎng)勵(lì)黑客推薦系統(tǒng)優(yōu)化方法及抗獎(jiǎng)勵(lì)黑客推薦系統(tǒng),所述方法包括:構(gòu)建動(dòng)態(tài)間隔機(jī)制,基于用戶歷史序列和正負(fù)樣本對(duì)對(duì)計(jì)算動(dòng)態(tài)間隔項(xiàng),用于量化正負(fù)樣本間的偏好差異強(qiáng)度;對(duì)動(dòng)態(tài)間隔項(xiàng)進(jìn)行跨樣本統(tǒng)計(jì)歸一化,得到歸一化后的間隔項(xiàng);通過停止...
          • 本發(fā)明公開了一種在vue3實(shí)現(xiàn)多頁簽緩存方法及系統(tǒng),涉及前端性能優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:在切換事件發(fā)生時(shí),對(duì)頁簽切換進(jìn)行加權(quán)計(jì)數(shù)并時(shí)間衰減,構(gòu)建稀疏鄰接關(guān)系;進(jìn)行多輪傳播計(jì)算穩(wěn)態(tài)共振系數(shù);提取字段分布熵、狀態(tài)變更比率、訪問時(shí)延和訪問熱度系數(shù)...
          • 本發(fā)明涉及電力技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于頻率響應(yīng)傳遞函數(shù)的線路故障檢測(cè)方法、介質(zhì)及設(shè)備,包括:通過根據(jù)歷史頻域失真信號(hào)中每個(gè)頻率的頻域分量和實(shí)驗(yàn)頻域還原信號(hào)中每個(gè)頻率的頻域分量,確定每個(gè)頻率的頻率響應(yīng),并根據(jù)各個(gè)頻率的頻率響應(yīng)和預(yù)設(shè)目標(biāo)函數(shù),...
          • 本發(fā)明涉及電力技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種線路故障檢測(cè)方法,包括:通過令多項(xiàng)式模型中的第一個(gè)時(shí)變系數(shù)和第二時(shí)變系數(shù)為0,并在取絕對(duì)值的平方之后作為殘差模型,以根據(jù)所構(gòu)建的殘差模型對(duì)多項(xiàng)式模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新,從而使得動(dòng)態(tài)更新后的多項(xiàng)式模型,對(duì)當(dāng)前失真信...
          • 本發(fā)明公開了一種基于幻覺上下文嵌入的大語言模型所有權(quán)認(rèn)證方法和裝置,屬于模型所有權(quán)保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域,包括:對(duì)采集的背景知識(shí)段落進(jìn)行語義保持但事實(shí)扭曲的重寫以構(gòu)造幻覺上下文集合;針對(duì)每一幻覺上下文設(shè)計(jì)與原始主題一致的自然查詢,形成(自然查詢,幻覺...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N低氣壓環(huán)境混凝土內(nèi)鋼筋腐蝕電流與銹蝕預(yù)測(cè)方法、裝置和設(shè)備,屬于工程仿真建模技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:建立考慮氧氣濃度、硫酸根離子擴(kuò)散行為和氯離子擴(kuò)散行為的混凝土內(nèi)部的耦合傳輸模型;建立鋼筋腐蝕電流密度和腐蝕深度預(yù)測(cè)模型,用于對(duì)混凝...
          • 本發(fā)明公開了一種鋼?FRP復(fù)合筋疲勞壽命的非參數(shù)預(yù)測(cè)方法,屬于土木工程材料與結(jié)構(gòu)的疲勞性能評(píng)估領(lǐng)域,包括:初始化鋼?FRP復(fù)合筋的組分材料屬性、荷載條件和初始狀態(tài),其中,組分材料包括內(nèi)芯鋼筋和FRP層;根據(jù)等效剛度分配原則,分別計(jì)算組分材料...
          • 本申請(qǐng)涉及一種光刻膠旋涂工藝仿真方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括:基于目標(biāo)晶圓的參數(shù)信息、光刻膠注入口的位置信息和光刻膠注入口的角度,建立扇形仿真網(wǎng)格;采用二維自適應(yīng)網(wǎng)格加密算法對(duì)所述扇形仿真網(wǎng)格進(jìn)行網(wǎng)格劃分,得到目標(biāo)仿真網(wǎng)格...
          • 本發(fā)明涉及人工智能的技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于分層思維鏈的高等數(shù)學(xué)解題模型推理強(qiáng)化方法,所述方法包括:獲取目標(biāo)題目通過解題模型輸出的推理思維鏈和預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)思維鏈;對(duì)所述推理思維鏈中的每一個(gè)推理句子和所述標(biāo)準(zhǔn)思維鏈中的每一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)句子進(jìn)行相似計(jì)...
          • 本發(fā)明提出了一種基于道路標(biāo)識(shí)識(shí)別的車輛自動(dòng)駕駛導(dǎo)航方法及系統(tǒng),涉及自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,方法包括:獲取道路標(biāo)識(shí)的圖像數(shù)據(jù)以及點(diǎn)云數(shù)據(jù),對(duì)圖像數(shù)據(jù)以及點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)齊處理得到融合標(biāo)識(shí)特征,提取初步位置信息;獲取道路標(biāo)識(shí)的實(shí)際位置信息,比對(duì)實(shí)際位置信息...
          • 本發(fā)明涉及碳排放監(jiān)測(cè)領(lǐng)域,提供了一種基于空天地一體化的碳排放監(jiān)測(cè)選點(diǎn)方法及系統(tǒng)。該方法包括,分別提取土地類型特征數(shù)據(jù)、地表高程特征數(shù)據(jù)、地表溫度特征數(shù)據(jù)以及風(fēng)速與風(fēng)向特征數(shù)據(jù);獲取目標(biāo)研究區(qū)域的碳衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù),提取溫室氣體濃度分布圖,結(jié)...
          • 本發(fā)明屬于水務(wù)管理技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明公開了基于數(shù)字孿生的智慧水務(wù)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)及監(jiān)測(cè)方法;包括:采集預(yù)設(shè)水務(wù)系統(tǒng)中的多模態(tài)水務(wù)數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗,得到標(biāo)準(zhǔn)多模態(tài)水務(wù)數(shù)據(jù);對(duì)標(biāo)準(zhǔn)多模態(tài)水務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)加權(quán)融合,構(gòu)造多模態(tài)水務(wù)數(shù)據(jù)矩陣;構(gòu)建數(shù)字孿...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N時(shí)段劃分方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,該方法用于對(duì)晶圓廠暫停生產(chǎn)時(shí)段的劃分,方法包括:獲取晶圓加工事件數(shù)據(jù)流,并基于批次標(biāo)識(shí)符關(guān)聯(lián)同一批次的事件序列,生成暫停生產(chǎn)時(shí)段;建立二維優(yōu)先級(jí)規(guī)則,基于二維優(yōu)先級(jí)規(guī)則將...
          • 本發(fā)明涉及基于區(qū)塊鏈的航空餐具智能管理與溯源方法及系統(tǒng),屬于策略優(yōu)化領(lǐng)域,更具體地屬于專門適用于行政、商業(yè)、金融、管理、監(jiān)督或預(yù)測(cè)目的的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)或方法領(lǐng)域。本發(fā)明通過區(qū)塊鏈分布式賬本與RFID物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)簽,對(duì)航空餐具的清洗、消毒、配送和回...
          • 本發(fā)明公開了一種公交碳效率關(guān)鍵因果鏈識(shí)別方法、電子設(shè)備、介質(zhì),包括:構(gòu)建線路級(jí)公交碳效率變量集,所述線路級(jí)公交碳效率變量集包括控制變量、協(xié)變量、單位乘客里程碳排放量;所述控制變量為公交運(yùn)行策略;所述協(xié)變量為公交碳效率影響因素;假設(shè)線路級(jí)公交...
          • 本發(fā)明屬于人工智能與計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的工業(yè)零部件圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)與降噪方法。該方法包括以下步驟:步驟一:圖像數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理,構(gòu)建數(shù)據(jù)增強(qiáng)與降噪任務(wù)所需的訓(xùn)練樣本對(duì);步驟二:構(gòu)建數(shù)據(jù)增強(qiáng)與降噪模型,該模型包括雙分支自編碼...
          • 本發(fā)明涉及超聲影像處理的技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于超聲圖像的急診患者多發(fā)傷識(shí)別方法及分類系統(tǒng),其中方法包括:對(duì)多個(gè)第一圖像分別進(jìn)行圖像分析,以確定每一個(gè)第一圖像包括的指示胸膜線的關(guān)鍵區(qū)域;在所述多個(gè)第一圖像中區(qū)分對(duì)應(yīng)同一超聲檢測(cè)位置的多個(gè)第二圖...
          • 本申請(qǐng)涉及一種海域海島的遙感信息變化監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng),涉及遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取目標(biāo)海域海島的遙感影像時(shí)序,遙感影像時(shí)序包括多個(gè)遙感影像,各遙感影像具有采集時(shí)間戳;采集目標(biāo)海域海島在各采集時(shí)間戳對(duì)應(yīng)的潮汐高度信息,以及目標(biāo)海域海島所在監(jiān)...
          • 本發(fā)明涉及骨骼特征分析技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及應(yīng)用于骨科機(jī)器人輔助手術(shù)的創(chuàng)傷定位配準(zhǔn)方法。該方法通過待定位區(qū)域中點(diǎn)云數(shù)據(jù)的密度分布進(jìn)行劃分,得到骨骼區(qū)域聚類簇;通過點(diǎn)云數(shù)據(jù)的高密分布篩選高密度塊;基于高密度塊進(jìn)行空間局部表面的曲度分析,得到局部表...
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