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          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┑囊环N肝癌高危人群肝功能數(shù)據(jù)檢測(cè)方法及系統(tǒng),涉及健康管理領(lǐng)域,通過在高速內(nèi)存緩存區(qū)創(chuàng)建并實(shí)時(shí)更新基于用戶ID的上下文快照,結(jié)合用戶診斷類型、用藥狀態(tài)和用藥時(shí)間戳,并基于預(yù)置邏輯樹對(duì)肝功能數(shù)據(jù)進(jìn)行差異化判斷,有效解決了現(xiàn)有技術(shù)中因缺...
          • 本申請(qǐng)涉及一種高血壓患者行為指導(dǎo)生成裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及系統(tǒng),屬于個(gè)人健康管理智能裝置領(lǐng)域。高血壓患者行為指導(dǎo)生成裝置包括:第一獲取模塊,用于獲取與目標(biāo)用戶的血壓相關(guān)的第一數(shù)據(jù);第二獲取模塊,用于將獲取的第一數(shù)據(jù)輸入預(yù)設(shè)的行為決策模型,獲...
          • 本申請(qǐng)公開了一種基于麥克風(fēng)陣列的雷聲信號(hào)高效識(shí)別方法和系統(tǒng),屬于雷聲探測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,包括音頻信號(hào)采集、音頻信號(hào)篩選、預(yù)處理、模型構(gòu)建與模型應(yīng)用五個(gè)步驟。本申請(qǐng)采用麥克風(fēng)陣列實(shí)時(shí)同步采集多通道環(huán)境音頻信號(hào),提升了雷聲信號(hào)的空間表達(dá)能力。通過引入...
          • 本申請(qǐng)涉及語音識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及到一種離線語音識(shí)別詞條擴(kuò)充方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),其中方法包括:基于詞庫中的基準(zhǔn)語音指令進(jìn)行離線語義解析,獲得語義結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù);基于所述語義結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行多模態(tài)詞條泛化處理,生成語義等效的變體詞條;將所述...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例屬于液晶顯示技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種車載液晶顯示屏的顯示優(yōu)化方法及相關(guān)設(shè)備,所述顯示優(yōu)化方法包括:獲取車輛中搭載的液晶顯示屏對(duì)應(yīng)的當(dāng)前環(huán)境參數(shù);根據(jù)預(yù)設(shè)的液晶分子運(yùn)動(dòng)模型,預(yù)測(cè)所述液晶顯示屏中液晶分子在所述當(dāng)前環(huán)境參數(shù)下的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)...
          • 本發(fā)明提供一種機(jī)器學(xué)習(xí)與大模型協(xié)同的交通流量預(yù)測(cè)方法,先采集車路云數(shù)據(jù)構(gòu)建路網(wǎng),提取數(shù)據(jù)中的基礎(chǔ)多維特征,利用推理大模型進(jìn)行流量初步預(yù)測(cè),再利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型基于初步流量預(yù)測(cè)結(jié)果和基礎(chǔ)多維特征,重新進(jìn)行特征組合和流量預(yù)測(cè),并對(duì)特征的權(quán)重進(jìn)行優(yōu)...
          • 本發(fā)明公開了一種輕量級(jí)X射線安檢圖像違禁品檢測(cè)方法。對(duì)輸入X射線圖像預(yù)處理后順序經(jīng)過三個(gè)階段進(jìn)行檢測(cè)。特征提取階段:通過增強(qiáng)型StarNet骨干網(wǎng)絡(luò)從輸入圖像中提取初始多尺度特征。特征融合階段:采用通道分離卷積頸部網(wǎng)絡(luò)對(duì)初始多尺度特征圖進(jìn)行...
          • 本發(fā)明公開了一種用于T梁拼裝縫隙識(shí)別與校正的AI視覺識(shí)別方法及系統(tǒng),涉及AI視覺識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。所述AI視覺識(shí)別方法包括:S01,依據(jù)T梁拼裝過程在空間區(qū)域上設(shè)置拼裝區(qū)域和預(yù)拼裝區(qū)域,獲取T梁、橫隔梁和橋面的基礎(chǔ)尺寸數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)。本發(fā)明...
          • 本發(fā)明公開了一種利用擴(kuò)散模型監(jiān)督視覺語言模型訓(xùn)練的方法。該方法輸入圖像與文本,通過視覺編碼器提取多層次圖像特征,并結(jié)合連接器輸出的文本特征,作為條件信息輸入至擴(kuò)散模型中。核心為提出一種混合專家交叉注意力機(jī)制:分別對(duì)低、中、高層圖像特征及文本...
          • 本申請(qǐng)涉及三維重建技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種三維建模系統(tǒng)及機(jī)器人,所述系統(tǒng)包括:位姿協(xié)方差估計(jì)模塊和協(xié)方差顯示模塊;所述位姿協(xié)方差估計(jì)模塊,用于基于目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)和接收的點(diǎn)云數(shù)據(jù),采用預(yù)設(shè)算法進(jìn)行位姿圖優(yōu)化,并計(jì)算各時(shí)刻的位姿和各位姿對(duì)應(yīng)的海塞矩...
          • 本發(fā)明公開了一種基于ID保持的人臉圖像重建方法,包括:將目標(biāo)低質(zhì)人臉圖像和目標(biāo)參考人臉圖像輸入至穩(wěn)定擴(kuò)散模型中;穩(wěn)定擴(kuò)散模型包括結(jié)構(gòu)特征提取模塊、ID特征提取模塊、擴(kuò)散模型主干UNet和隱空間解碼器;通過結(jié)構(gòu)特征提取模塊從目標(biāo)低質(zhì)人臉圖像中...
          • 本發(fā)明涉及智慧城市和用水設(shè)施管理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于電子地圖模型的用水信息標(biāo)注方法及系統(tǒng),其中,一種基于電子地圖模型的用水信息標(biāo)注方法包括:部署基于NFC/RFID的用水設(shè)施數(shù)字身份系統(tǒng),為每個(gè)設(shè)施建立唯一標(biāo)識(shí);構(gòu)建社物共生信息生態(tài)模型...
          • 本發(fā)明提供了基于抗磨損預(yù)測(cè)的不銹鋼管生產(chǎn)調(diào)控方法及裝置,涉及管材加工技術(shù)領(lǐng)域,通過將材料工程數(shù)據(jù)和待使用環(huán)境數(shù)據(jù)輸入預(yù)構(gòu)建的通用磨損預(yù)測(cè)模型執(zhí)行使用過程磨損模擬,獲得退化模擬鋼管并檢測(cè)獲得N種異常磨損,對(duì)N種異常磨損執(zhí)行補(bǔ)救工藝分析定位N個(gè)...
          • 本發(fā)明涉及古籍處理和大模型技術(shù)領(lǐng)域,公開了融合多維度上下文進(jìn)行模型自適應(yīng)優(yōu)化的中醫(yī)古籍標(biāo)注方法,包括步驟:提取中醫(yī)古籍文本對(duì)應(yīng)的多維度上下文特征;根據(jù)多維度上下文特征,通過分層秩自適應(yīng)調(diào)整策略,動(dòng)態(tài)確定目標(biāo)語言模型中至少一個(gè)層級(jí)的低秩自適應(yīng)...
          • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,公開了小樣本中醫(yī)古籍標(biāo)注模型適配方法,包括:獲取原始中醫(yī)古籍文本,從文本中提取結(jié)構(gòu)化的領(lǐng)域知識(shí)編碼為知識(shí)向量;選擇通用預(yù)訓(xùn)練語言模型,利用原始中醫(yī)古籍文本對(duì)通用預(yù)訓(xùn)練語言模型進(jìn)行微調(diào),以生成古籍基礎(chǔ)語言模型;根據(jù)...
          • 本發(fā)明公開了一種融合多物理場的微波加熱聯(lián)合仿真方法及系統(tǒng),通過預(yù)先建立的多物理場模型,獲取微波加熱系統(tǒng)中電磁場、溫度場和流場的初始分布數(shù)據(jù),針對(duì)分層界面特性設(shè)定邊界條件,得到各物理場在界面處的初步連續(xù)性約束結(jié)果;根據(jù)初步連續(xù)性約束結(jié)果,采用...
          • 本發(fā)明公開了一種三維數(shù)模設(shè)計(jì)中結(jié)構(gòu)優(yōu)化的方法及裝置。其中,該方法包括:對(duì)待分析的三維數(shù)模進(jìn)行類型識(shí)別,并基于所述類型識(shí)別的結(jié)果對(duì)所述三維數(shù)模中的結(jié)構(gòu)進(jìn)行分類,得到不同的結(jié)構(gòu)類型;基于所述不同的結(jié)構(gòu)類型,對(duì)所述三維數(shù)模進(jìn)行分區(qū)處理,以將所述三...
          • 本發(fā)明公開了一種基于圖層信息的空間圓管相貫節(jié)點(diǎn)參數(shù)化建模方法,包括以下步驟:S1.幾何模型準(zhǔn)備;S2.圖層信息提取;S3.桿件長度統(tǒng)一;S4.幾何模型生成;S5.相互布爾運(yùn)算;S6.結(jié)果輸出集成。本發(fā)明可操作性較強(qiáng),有利于提高工作效率。
          • 本發(fā)明公開了基于隱私計(jì)算的數(shù)字藏品流通方法及平臺(tái),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取數(shù)字藏品的第一交易方和第二交易方;采集第一歷史交易數(shù)據(jù)集和第二歷史交易數(shù)據(jù)集;根據(jù)第一歷史交易數(shù)據(jù)集和第二歷史交易數(shù)據(jù)集對(duì)當(dāng)前交易進(jìn)行評(píng)估,輸出第一驗(yàn)證等級(jí);...
          • 本發(fā)明公開了一種基于歷史數(shù)據(jù)分析的打印頭管理方法及系統(tǒng),該方法包括:獲取增材制造設(shè)備的打印頭的在執(zhí)行多個(gè)歷史任務(wù)時(shí)的歷史傳感數(shù)據(jù);根據(jù)對(duì)應(yīng)的所述歷史任務(wù),對(duì)所有所述歷史傳感數(shù)據(jù)進(jìn)行分類以得到多個(gè)傳感數(shù)據(jù)集合;基于工作狀態(tài)預(yù)測(cè)算法,預(yù)測(cè)每一所...
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