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          • 本發(fā)明所提供的循環(huán)蒸餾的牙齒分割模型訓練方法、裝置、終端及介質(zhì),屬于圖像處理技術(shù)領域,所述方法包括:生成若干組互不重疊的數(shù)據(jù)子集;為每組數(shù)據(jù)子集分配初始牙齒分割模型,并通過多模型協(xié)作方式進行迭代訓練;在每次迭代訓練過程中,利用訓練子集更新參...
          • 本發(fā)明公開了一種U型混合Transformer網(wǎng)絡,將卷積層和自注意力機制的進步融合在一起,用于醫(yī)學圖像分割。混合層設計允許將Transformer初始化到卷積網(wǎng)絡中,而無需預先訓練。新穎的自注意力機制使我們能夠在編碼器和解碼器的不同網(wǎng)絡級...
          • 本發(fā)明涉及風電容量配置領域。本發(fā)明提供了一種考慮碳捕捉效益的配電網(wǎng)內(nèi)風電容量區(qū)間計算方法,包括以下步驟:步驟1:建立考慮碳捕捉效益的風電容量配置信息數(shù)據(jù)集。步驟2:建立考慮風電配置成本和碳捕捉效益的風電容量計算模型。步驟3:建立考慮風電不確...
          • 本申請涉及一種航空發(fā)動機系統(tǒng)測試性設計與評估方法、裝置,涉及發(fā)動機技術(shù)領域。所述方法包括:獲取航空發(fā)動機的需求文件和功能待測項清單;根據(jù)所述需求文件和所述功能待測項清單進行需求分解,獲取功能故障模式影響及危害性分析報告和功能設計報告;根據(jù)所...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領域,尤其涉及一種基于人工智能的快速反應機器人系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)采集模塊、預測模塊、判定模塊、確定模塊、第一調(diào)整模塊、第一提示模塊、第二調(diào)整模塊以及第二提示模塊。本發(fā)明通過實時采集和分析學生的學習行為數(shù)據(jù),如觀看課程視頻時...
          • 本申請涉及工業(yè)工況識別技術(shù)領域,公開了一種工業(yè)爐窯工況識別方法及系統(tǒng),該方法設計了自適應滑窗轉(zhuǎn)移熵作為優(yōu)化算法的適應度函數(shù),精確量化當前時延序列是否最優(yōu),同時利用DDS?POGIC算法,從而實現(xiàn)了在高維度、時延序列多的情況下,有效且快速的搜...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度遷移重建網(wǎng)絡的魯棒自適應波束成形方法,主要解決現(xiàn)有波束成形器在非理想條件下信號自相消和魯棒性不足的問題,其實現(xiàn)步驟是:陣列接收信號建模;構(gòu)造重建網(wǎng)絡的實值信號協(xié)方差矩陣輸入;基于Unet框架設計干擾加噪聲協(xié)方差矩陣重...
          • 本申請公開了一種應用屬性的探查方法和計算設備,涉及計算機技術(shù)領域。該方法包括:獲取網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù);對網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)進行特征識別,得到特征信息集合;特征信息集合包括多條特征信息,每條特征信息分別用于描述不同接口的特征;基于目標應用,確定特征信息集...
          • 基于CNN?LSTM模型的融合氣象空間特征的臭氧預測方法,屬于空氣質(zhì)量預測技術(shù)領域,解決如何更為精準預測高濃度臭氧污染的問題,本發(fā)明采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對氣象數(shù)據(jù)進行空間特征提取,將提取的空間特征輸入長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡,建立基于卷積?長短時記憶...
          • 本發(fā)明公開了一種基于藍牙與GPS多數(shù)據(jù)融合的公交乘客起訖點估計方法,包括:S1、對MAC地址m的藍牙時間戳集合與車輛GPS數(shù)據(jù)的時間戳集合通過時間匹配規(guī)則得到藍牙時間戳與車輛GPS時間戳匹配后的時間戳集合;S2、計算多個MAC地址特征值與多...
          • 本公開涉及一種請求處理方法、裝置及電子設備,所述方法包括:生成擴展點倉庫中插件包所對應的功能擴展點的動態(tài)代理對象;其中,所述插件包包括基于對應功能擴展點定制的實現(xiàn)邏輯、所述插件包支持的應用身份信息;接收對目標功能擴展點的目標服務請求,確定所...
          • 本申請涉及人工智能的技術(shù)領域,尤其是涉及一種具腦機器人端邊云協(xié)同管理系統(tǒng),包括具腦機器人單元、人機交互客戶端和APP/小程序、資源管理平臺以及應用市場平臺;具腦機器人單元,包括多模態(tài)感知模塊:用于理解自然語言指令、屏幕內(nèi)容以及語音交互;大模...
          • 本發(fā)明提供一種線程塊調(diào)度模塊、通用計算圖形處理單元、設備及產(chǎn)品,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領域,包括:運算數(shù)據(jù)分析單元對主機下發(fā)計算任務的各個第一線程塊進行數(shù)據(jù)分析,確定與各個第一線程塊存在共享數(shù)據(jù)的第二線程塊,并將第一線程塊和第二線程塊之間的映射關...
          • 本發(fā)明提供一種用于通用圖形處理器的線程塊調(diào)度方法及系統(tǒng),屬于計算圖形處理技術(shù)領域,包括:接收來自主機的計算任務,計算任務包含至少一個線程塊;根據(jù)各個線程塊的工作量,將所有線程塊分配至至少一個線程塊隊列中,每個線程塊隊列對應一個容量;獲取通用...
          • 本申請涉及計算機技術(shù)領域,提供一種操作系統(tǒng)部署方法和計算設備,用于靈活、高效地實現(xiàn)操作系統(tǒng)的部署。該操作系統(tǒng)部署方法,包括:獲取待部署操作系統(tǒng)的鏡像文件的文件特征;文件特征用于表征鏡像文件的文件名,和/或用于表征鏡像文件的文件夾結(jié)構(gòu);基于鏡...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N電源控制方法、裝置、設備及存儲介質(zhì),涉及電源管理技術(shù)領域,解決了相關技術(shù)中電源控制方案的靈活性較差而難以適應滿足時序需求的問題,本方案利用控制腳本邊編譯邊執(zhí)行的特點,對電源的輸出以及波形的輸出進行模塊化編程,以實現(xiàn)靈活地控制...
          • 本發(fā)明涉及一種不依賴于時間補償?shù)牡茖Х椒ǎㄈ缦虏襟E:(1)構(gòu)建最優(yōu)化控制的狀態(tài)方程;(2)建立最優(yōu)化控制的初始狀態(tài);(3)建立最優(yōu)化控制的終端約束條件;(4)設計最優(yōu)化控制性能指標函數(shù);(5)選取最優(yōu)控制量;(6)計算最優(yōu)控制量。本...
          • 本申請涉及相控陣雷達技術(shù)領域,提供一種相控陣雷達的控制方法以及裝置,方法包括:鎖定追蹤目標;持續(xù)采集所述追蹤目標的方位信息、距離信息以及尺寸特征;基于所述追蹤目標的方位信息,通過相位控制算法動態(tài)調(diào)整相控陣雷達的波束指向;根據(jù)所述追蹤目標的距...
          • 本發(fā)明涉及電能表監(jiān)測技術(shù)領域,提供一種基于大數(shù)據(jù)的電能表運營監(jiān)測裝置,包括數(shù)據(jù)采集模塊,以用于和電能表進行連接并對電能表運行數(shù)據(jù)進行采集,對其采集的電能表運行數(shù)據(jù)進行格式轉(zhuǎn)換和校驗,同時對采集到的電能表運行數(shù)據(jù)進行臨時儲存;用戶交互模塊,以...
          • 本申請涉及一種橋接芯片的靜電放電檢測恢復方法、裝置和顯示設備,其中,該方法包括:判斷系統(tǒng)接口在音視頻協(xié)議下是否正常通信;在音視頻正常通信時,根據(jù)橋接芯片的寄存器狀態(tài),判斷橋接芯片在靜電放電檢測中是否被擊穿;在橋接芯片被擊穿時,復位橋接芯片并...
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