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          • 本公開(kāi)的實(shí)施例公開(kāi)了一種動(dòng)態(tài)融合的多模態(tài)知識(shí)圖譜表示學(xué)習(xí)方法。該方法的一具體實(shí)施方式包括:通過(guò)圖注意力網(wǎng)絡(luò)層,分別提取特征交互圖中文本特征向量的文本注意力系數(shù)與圖像注意力系數(shù)集;將特征交互圖、文本注意力系數(shù)與圖像注意力系數(shù)集輸入至相關(guān)聯(lián)的門(mén)...
          • 本發(fā)明提供一種迭代生成式多模態(tài)思維鏈推理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取初始輸入數(shù)據(jù),并通過(guò)多模態(tài)大語(yǔ)言模型對(duì)初始輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行推理,得到文本推理結(jié)果和中間推理提示;利用多模態(tài)大語(yǔ)言模型對(duì)文本推理結(jié)果和中間...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種車(chē)輛出行的智能預(yù)約方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括:用戶(hù)客戶(hù)端接收駕駛用戶(hù)輸入的出行計(jì)劃語(yǔ)句,并將識(shí)別到的出行需求發(fā)送給車(chē)聯(lián)網(wǎng)平臺(tái);車(chē)聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)從目標(biāo)車(chē)輛獲取車(chē)輛狀態(tài),并結(jié)合出行需求輸入至指令預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)得到包含多個(gè)...
          • 本申請(qǐng)適用于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種接單等待時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品,該方法包括:在第一車(chē)輛駛?cè)肽繕?biāo)區(qū)域時(shí),獲取所述目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的當(dāng)前空車(chē)數(shù)量和第一時(shí)間段內(nèi)已產(chǎn)生訂單數(shù)量,所述第一時(shí)間段為當(dāng)前時(shí)刻所在時(shí)間段,所述第一車(chē)輛為用...
          • 本發(fā)明主要依據(jù)電網(wǎng)突發(fā)應(yīng)急事件所需人員、車(chē)輛、物資裝備的的資源屬性量化分析,并結(jié)合應(yīng)急事件本身的特征因素,應(yīng)用多層感知機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型解決所需資源種類(lèi)和數(shù)量的預(yù)測(cè)問(wèn)題。本發(fā)明采用多層感知機(jī)模型,采用了更有效的模型訓(xùn)練和優(yōu)化方法,由于多層感知機(jī)模型...
          • 本發(fā)明實(shí)施例提供一種污水處理系統(tǒng)、方法及介質(zhì),屬于污水處理技術(shù)領(lǐng)域。所述系統(tǒng)包括:調(diào)度模塊,被配置為根據(jù)污水處理點(diǎn)的污水處理運(yùn)行數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)污水量,并基于所預(yù)測(cè)的未來(lái)污水量生成調(diào)度指令,其中所述調(diào)度指令用于指示污水處理點(diǎn)的最優(yōu)調(diào)度水量,以使...
          • 本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例公開(kāi)了一種混合場(chǎng)景下無(wú)人車(chē)的物流任務(wù)管控方法、設(shè)備及介質(zhì),涉及智慧物流技術(shù)領(lǐng)域,用于解決現(xiàn)有無(wú)人車(chē)物流管控不合理的問(wèn)題。方法包括:基于預(yù)置設(shè)備對(duì)當(dāng)前物流空間進(jìn)行掃描建模,分別獲得當(dāng)前物流空間所對(duì)應(yīng)的靜態(tài)層模型與動(dòng)態(tài)層模型;對(duì)齊...
          • 本申請(qǐng)適用于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種訂單預(yù)測(cè)方法、訂單預(yù)測(cè)裝置、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品,該方法包括:確定待測(cè)時(shí)間段所屬的日期類(lèi)型,所述日期類(lèi)型包括普通日期和特殊日期,所述特殊日期包括法定節(jié)日和調(diào)休日,所述普通日期為周一至周日中除所述特殊日期...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種圖像處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:獲取多張連續(xù)幀圖像,多張連續(xù)幀圖像分別對(duì)應(yīng)不同的曝光狀態(tài),曝光狀態(tài)包括過(guò)曝狀態(tài)、欠曝狀態(tài)和正常狀態(tài),對(duì)多張連續(xù)幀圖像進(jìn)行鏡像拓邊處理和配準(zhǔn)處理,得到多張?jiān)紙D像,確定多張?jiān)?..
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種水下圖像增強(qiáng)方法及計(jì)算機(jī)設(shè)備,其中方法主要是通過(guò)先對(duì)水下原始圖像采用自適應(yīng)色彩補(bǔ)償算法校正色彩,再利用Multiply Contour Bougie(MCB)形態(tài)學(xué)細(xì)節(jié)增強(qiáng)算法增強(qiáng)細(xì)節(jié),接著運(yùn)用自適應(yīng)伽瑪校正方法實(shí)現(xiàn)全局增強(qiáng)...
          • 本發(fā)明提供一種基于Mamba?YOLO的半導(dǎo)體激光器芯片損傷檢測(cè)方法及系統(tǒng),包括:收集半導(dǎo)體激光器芯片損傷圖像構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;基于Mamba神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和YOLOv8模型構(gòu)建損傷檢測(cè)模型,并對(duì)YOLOv8模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn),更有效地融合不同尺度的...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于分級(jí)標(biāo)定圖案的多通道圖像對(duì)齊方法,該方法在測(cè)量治具上設(shè)置了一級(jí)與二級(jí)標(biāo)定物,其中,一級(jí)標(biāo)定物為預(yù)設(shè)高精度光刻標(biāo)定板上的點(diǎn)狀圖案,二級(jí)標(biāo)定物為材質(zhì)與被測(cè)物做相近匹配的預(yù)設(shè)低精度的標(biāo)定體。通過(guò)預(yù)掃描的方式可同時(shí)掃到一級(jí)和二級(jí)...
          • 本發(fā)明提供大規(guī)模數(shù)據(jù)先驗(yàn)引導(dǎo)光場(chǎng)圖像細(xì)粒度視差估計(jì)方法及裝置,涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:確定光場(chǎng)圖像;將所述光場(chǎng)圖像輸入初步視差估計(jì)模型,得到所述初步視差估計(jì)模型輸出的初步視差估計(jì)結(jié)果;將所述光場(chǎng)圖像輸入視覺(jué)深度模型,得到所述視...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于點(diǎn)云的行李高度計(jì)算方法、裝置及設(shè)備,包括:通過(guò)3D相機(jī)獲取當(dāng)前場(chǎng)景的場(chǎng)景圖像以及對(duì)應(yīng)所述場(chǎng)景圖像的深度圖像,生成點(diǎn)云數(shù)據(jù);對(duì)所述場(chǎng)景圖像進(jìn)行目標(biāo)行李檢測(cè),得到對(duì)應(yīng)目標(biāo)行李的至少一個(gè)行李區(qū)域;對(duì)每一行李區(qū)域的行李上表面進(jìn)行...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于預(yù)測(cè)點(diǎn)云2D高斯的圖像渲染方法:步驟1,將圖像的點(diǎn)云數(shù)據(jù)輸入到高斯渲染模型;步驟2,高斯渲染模型的二維高斯初始化模塊將點(diǎn)云中的所有點(diǎn)歸一化,并為每個(gè)歸一化的點(diǎn)初始化一個(gè)二維高斯分布;步驟3:高斯渲染模型的局部特征提取模塊...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種融合動(dòng)態(tài)光譜優(yōu)化與多尺度特征強(qiáng)化的農(nóng)作物遙感分類(lèi)方法。該方法包括對(duì)多光譜圖像進(jìn)行預(yù)處理,自動(dòng)選擇有效波段組合并生成特化植被指數(shù),將植被指數(shù)與光學(xué)圖像融合生成融合光譜圖,通過(guò)多尺度特征提取與加權(quán)模塊提取合多尺并融度特征,最終利...
          • 本發(fā)明屬于訓(xùn)練管理技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了本發(fā)明提供一種基于視覺(jué)分析的武術(shù)器械對(duì)抗訓(xùn)練分析管理系統(tǒng),通過(guò)動(dòng)作捕捉模塊對(duì)武術(shù)器械對(duì)抗訓(xùn)練過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),獲取全面、準(zhǔn)確的訓(xùn)練數(shù)據(jù),并將數(shù)據(jù)發(fā)送給數(shù)據(jù)處理模塊,數(shù)據(jù)處理模塊去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值,提取...
          • 本發(fā)明屬于計(jì)算生物學(xué)計(jì)算領(lǐng)域,具體為一種基于本征學(xué)習(xí)的結(jié)直腸癌代謝信息共性分析方法。本發(fā)明方法包括:首先,訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型,從結(jié)直腸癌的高分辨率腫瘤空間代謝組學(xué)數(shù)據(jù)集中識(shí)別結(jié)直腸癌的本征代謝物;其次,引入分布選擇機(jī)制和本征學(xué)習(xí)方法,高效篩選...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N新生兒急救信息管理方法,包括:針對(duì)初始分塊式二維碼數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),采用分形圖案算法生成核心區(qū)塊與擴(kuò)展區(qū)塊的邊界圖案,標(biāo)記區(qū)塊分界,得到帶圖案標(biāo)記的二維碼圖像;對(duì)帶圖案標(biāo)記的二維碼圖像,采用AES?256算法分別加密核心區(qū)塊和擴(kuò)展區(qū)塊...
          • 本申請(qǐng)涉及人工智能應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于大語(yǔ)言模型的個(gè)性化飲食建議方法、系統(tǒng)及設(shè)備,所述方法包括:接收用戶(hù)輸入的餐食信息,所述餐食信息包括食物圖片或文字描述;對(duì)所述餐食信息進(jìn)行處理,識(shí)別食物種類(lèi)和數(shù)量;根據(jù)識(shí)別的食物種類(lèi)和數(shù)量,結(jié)合...
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