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          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于時(shí)空特征加權(quán)融合的全景占據(jù)預(yù)測(cè)方法,方法包括:輸入包含了多幀時(shí)序幀的相機(jī)數(shù)據(jù),在相機(jī)發(fā)出的同一射線上提取到多個(gè)參考點(diǎn),經(jīng)過(guò)圖像特征提取器得到多幀時(shí)序圖像特征;對(duì)時(shí)序圖像特征進(jìn)行加權(quán)融合,得到融合后的時(shí)空特征;對(duì)融合后的時(shí)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種面向環(huán)衛(wèi)車(chē)的可行駛區(qū)域分割方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域,其目的在于解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的可行駛區(qū)域分割準(zhǔn)確性差的技術(shù)問(wèn)題。該可行駛區(qū)域分割模型包括第一特征提取器、第二特征提取器和解碼器;第一特征提取器包括依次設(shè)...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于知識(shí)圖譜的圖像分割方法,包括獲取待分割目標(biāo)圖像;構(gòu)建改進(jìn)Mask RCNN模型,改進(jìn)Mask RCNN模型包括:構(gòu)建知識(shí)圖譜損失函數(shù),利用知識(shí)圖譜損失函數(shù)、分類(lèi)損失函數(shù)、回歸框損失函數(shù)和mask損...
          • 本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種基于AI自動(dòng)管線的營(yíng)銷(xiāo)圖片生成方法、系統(tǒng)及介質(zhì),應(yīng)用于服務(wù)器,所述服務(wù)器中部署有生文管線、生圖管線和大模型Agent;所述方法包括:獲取用戶輸入的提示信息;響應(yīng)于所述提示信息以啟動(dòng)所述生文管線進(jìn)行處理,實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷(xiāo)文案的自...
          • 本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種基于AIGC技術(shù)的產(chǎn)品推介圖生成方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì);方法包括:接收用戶輸入的電子產(chǎn)品圖片、模板信息及用戶需求;對(duì)電子產(chǎn)品進(jìn)行輪廓識(shí)別、光影識(shí)別及空間識(shí)別,得到識(shí)別結(jié)果;基于模板信息、用戶需求及識(shí)別結(jié)果,采用AIGC模...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于血流動(dòng)力學(xué)的門(mén)靜脈支架分流術(shù)內(nèi)血流占比計(jì)算方法,方法包括:獲取目標(biāo)數(shù)據(jù),所述目標(biāo)數(shù)據(jù)包括目標(biāo)患者TIPS術(shù)后的目標(biāo)臨床測(cè)量數(shù)據(jù)和目標(biāo)圖像數(shù)據(jù);基于所述目標(biāo)數(shù)據(jù)計(jì)算目標(biāo)邊界條件;構(gòu)建目標(biāo)模型,所述目標(biāo)模型為基于幾何離散化與CF...
          • 本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種基于用戶畫(huà)像和AIGC的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)提效方法及系統(tǒng),應(yīng)用于客戶端,所述方法包括:對(duì)收集的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理,并基于分析結(jié)果進(jìn)行用戶畫(huà)像構(gòu)建;所述用戶畫(huà)像包括對(duì)應(yīng)的用戶特征;根據(jù)所述用戶畫(huà)像所呈現(xiàn)的用戶特征,并利用預(yù)設(shè)的...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N變壓器非線性電路求解方法及相關(guān)裝置,所述方法包括:對(duì)目標(biāo)變壓器進(jìn)行實(shí)驗(yàn)并建立第一等效電路模型,并進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,得到第一勵(lì)磁特性數(shù)據(jù),并擬合得到第一擬合函數(shù),再對(duì)第一等效電路模型進(jìn)行線性化處理,得到第二等效電路模型;根據(jù)外部條...
          • 本發(fā)明涉及航空發(fā)動(dòng)機(jī)仿真分析領(lǐng)域,特別提供了一種考慮加力氣動(dòng)激勵(lì)的航空發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)響應(yīng)仿真方法,分別建立加力燃燒室?尾噴管流體域模型和整機(jī)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)有限元模型,開(kāi)展流場(chǎng)特性仿真分析和整機(jī)模態(tài)特性分析。以此為基礎(chǔ),結(jié)合隨機(jī)振動(dòng)和確定振動(dòng)分析方法,...
          • 本發(fā)明涉及壓縮空氣儲(chǔ)能技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種壓氣儲(chǔ)能人工硐室抗抬臨界埋深分析方法、系統(tǒng)及設(shè)備。該方法包括:獲取儲(chǔ)氣庫(kù)項(xiàng)目的硐室個(gè)數(shù)、尺寸參數(shù)和布置參數(shù);建立塊體極限平衡力學(xué)方程和巖體破裂面的破壞準(zhǔn)則;根據(jù)硐室個(gè)數(shù)、尺寸參數(shù)和布置參數(shù)選擇對(duì)應(yīng)的...
          • 本說(shuō)明書(shū)提供了一種屬性值抽取模型的訓(xùn)練方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備。在此方法中,可以將與樣本文本相匹配的屬性,作為正樣本屬性,并將從正樣本屬性所在的經(jīng)由聚類(lèi)分析所得到的屬性簇中抽取出的部分屬性,作為容易與正樣本屬性混淆的負(fù)樣本屬性,從而可以將...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種用于軸頻電磁場(chǎng)信號(hào)特征的表示方法及系統(tǒng),涉及海洋電磁信號(hào)處理領(lǐng)域,包括:根據(jù)軸頻電磁場(chǎng)信號(hào)的頻譜特點(diǎn)進(jìn)行取樣后,執(zhí)行變分模態(tài)分解;根據(jù)分解后得到的模態(tài)分量,計(jì)算每個(gè)所述模態(tài)分量的多樣性熵矩陣,通過(guò)獲取多尺度對(duì)稱(chēng)點(diǎn)圖參數(shù),利用...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種設(shè)備能耗的統(tǒng)計(jì)方法和裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,涉及智能家居領(lǐng)域,該設(shè)備能耗的統(tǒng)計(jì)方法包括:確定第一目標(biāo)設(shè)備的第一設(shè)備型號(hào);根據(jù)所述第一設(shè)備型號(hào)匹配第一算法模型,其中,所述第一算法模型用于對(duì)所述第一目標(biāo)設(shè)備進(jìn)行設(shè)備能耗統(tǒng)...
          • 本發(fā)明涉及外骨骼軌跡預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了基于運(yùn)動(dòng)意圖識(shí)別的外骨骼軌跡預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)及設(shè)備。該方法包括對(duì)目標(biāo)對(duì)象運(yùn)動(dòng)時(shí)的肩部角度和髖關(guān)節(jié)角度初始時(shí)域數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化,得到目標(biāo)時(shí)域數(shù)據(jù);基于肩部角度與髖關(guān)節(jié)角度間的關(guān)聯(lián)系數(shù)和間隔系數(shù)篩選目標(biāo)時(shí)域數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種基于RAG和LLM的商品品牌內(nèi)容生成方法、裝置及介質(zhì);方法包括:接收用戶輸入的商品關(guān)鍵詞,收集相關(guān)網(wǎng)頁(yè);基于相關(guān)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)解析、語(yǔ)句塊劃分及優(yōu)化,得到多個(gè)語(yǔ)句塊;將向量化后的語(yǔ)句塊存儲(chǔ)至Elastic Search向...
          • 本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種基于大語(yǔ)言模型的商品信息檢索方法、裝置及介質(zhì);方法包括:接收用戶輸入的商品查詢請(qǐng)求;所述商品查詢請(qǐng)求包括商品名稱(chēng)或品牌名稱(chēng);響應(yīng)于所述商品查詢請(qǐng)求以得到搜索結(jié)果,并從所述搜索結(jié)果從獲取排名前k個(gè)網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面;對(duì)排名前k個(gè)網(wǎng)...
          • 本發(fā)明涉及一種通用視覺(jué)目標(biāo)定位方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),屬于圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,其中,該通用視覺(jué)目標(biāo)定位方法包括:獲取包含待定位目標(biāo)對(duì)象的待識(shí)別圖像和用于描述待定位目標(biāo)對(duì)象的文本信息;采用特征提取模塊提取文本信息的語(yǔ)言特征,并基于語(yǔ)言特...
          • 本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例提供了一種人工智能大模型數(shù)據(jù)集管理方法及系統(tǒng),其中,方法包括:獲取各部門(mén)上傳的數(shù)據(jù)集,對(duì)上傳的數(shù)據(jù)集根據(jù)數(shù)據(jù)治理規(guī)則模板進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,包括數(shù)據(jù)標(biāo)注、清洗和審核;將處理后的數(shù)據(jù)集及對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)權(quán)限存儲(chǔ)至數(shù)據(jù)庫(kù)中,存儲(chǔ)格式包括結(jié)構(gòu)...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,具體來(lái)說(shuō)是一種基于數(shù)據(jù)血緣分析的應(yīng)用間接口變更控制方法及系統(tǒng),包括:步驟一:數(shù)據(jù)血緣收集;步驟二:加權(quán)血緣圖譜構(gòu)建;步驟三:變更影響分析;步驟四:變更評(píng)估。本發(fā)明同現(xiàn)有技術(shù)相比,其優(yōu)點(diǎn)在于:本方法及系統(tǒng)通過(guò)構(gòu)建加...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種基于實(shí)景地理環(huán)境可視化的教育平臺(tái)構(gòu)建方法及裝置,該方法通過(guò)FineDataLink對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行ETL處理并通過(guò)Pandas、NumPy進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、去噪及歸一化處理,構(gòu)建數(shù)據(jù)字典與元數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù);通過(guò)BERT及Word2Ve...
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