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          • 本發(fā)明提供一種基于CFD數(shù)值模擬的焚燒爐溫度場(chǎng)優(yōu)化方法及系統(tǒng),首先識(shí)別焚燒爐運(yùn)行中的動(dòng)態(tài)干擾事件并提取事件特征信息,構(gòu)建爐膛空間關(guān)聯(lián)圖,利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)干擾特征與溫度場(chǎng)異常的關(guān)聯(lián)關(guān)系,輸出溫度異常關(guān)聯(lián)環(huán)節(jié),將其輸入CFD模擬系統(tǒng)生成目標(biāo)模...
          • 本發(fā)明涉及碳捕集與吸收劑結(jié)構(gòu)行為調(diào)控技術(shù)領(lǐng)域,解決現(xiàn)有液?液相變吸收體系在界面演化可視化分析、分相穩(wěn)定性定量評(píng)估與吸收劑配方優(yōu)化等方面缺乏有效技術(shù)手段的問(wèn)題,尤其涉及一種二氧化碳液?液相變吸收劑分相穩(wěn)定性分析方法,包括將液?液相變吸收劑體系...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種編程掛起次數(shù)閾值的確定方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及存儲(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域,包括:在使用目標(biāo)字線進(jìn)行編程操作前,先獲取當(dāng)前編程操作的編程類(lèi)型和目標(biāo)數(shù)據(jù)塊的第一編程已掛起次數(shù)。當(dāng)確定第一編程已掛起次數(shù)小于第一預(yù)設(shè)閾值時(shí),根據(jù)第一預(yù)設(shè)閾值和...
          • 本發(fā)明提出了一種考慮信號(hào)燈約束的公交車(chē)輛行程時(shí)間估計(jì)方法和系統(tǒng),屬于智能交通技術(shù)領(lǐng)域,包括:確定車(chē)道不受信號(hào)燈約束時(shí)下游交叉口的排隊(duì)車(chē)輛數(shù)和目標(biāo)公交車(chē)通過(guò)路段的一次行駛時(shí)間;建立車(chē)道受信號(hào)燈約束時(shí)的排隊(duì)車(chē)輛數(shù)模型;預(yù)測(cè)目標(biāo)公交車(chē)到達(dá)排隊(duì)末尾...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種交通事件智能識(shí)別預(yù)警方法及裝置,通過(guò)創(chuàng)新性地構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合機(jī)制,通過(guò)時(shí)間戳對(duì)齊和特征提取,實(shí)現(xiàn)圖像、地磁、雷達(dá)和氣象數(shù)據(jù)的綜合分析。設(shè)計(jì)基于時(shí)空特征的聚類(lèi)模型,結(jié)合密度聚類(lèi)和規(guī)則匹配,建立事件類(lèi)型識(shí)別策略。引入影響范圍...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種多模態(tài)交通事故響應(yīng)決策方法及系統(tǒng),涉及交通管理技術(shù)領(lǐng)域,其中方法包括:采集實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù),基于實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)形成多模態(tài)交通數(shù)據(jù)集;識(shí)別交通事故的發(fā)生位置,并提取空間特征和時(shí)間特征,形成交通流預(yù)測(cè)結(jié)果;根據(jù)交通流預(yù)測(cè)結(jié)果生成相應(yīng)的...
          • 本發(fā)明屬于放射治療領(lǐng)域,提供了一種基于三維人體骨架跟蹤的放療姿態(tài)監(jiān)測(cè)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),方法包括:骨架節(jié)點(diǎn)信息識(shí)別、投影坐標(biāo)數(shù)據(jù)計(jì)算、角度數(shù)據(jù)計(jì)算、風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)識(shí)別、旋轉(zhuǎn)角度采集以及碰撞風(fēng)險(xiǎn)判斷;本發(fā)明通過(guò)采用無(wú)標(biāo)記式的三維視覺(jué)技術(shù)進(jìn)...
          • 本發(fā)明提供一種垃圾焚燒熱量評(píng)估模型的建模方法及系統(tǒng),所述方法包括:對(duì)原始圖像進(jìn)行預(yù)處理以得到初級(jí)圖像;根據(jù)初級(jí)圖像獲取待焚燒垃圾的材料燃燒特征信息和材料燃燒信息;對(duì)熱成像圖進(jìn)行校正處理并分割后得到多個(gè)分割圖像組,根據(jù)分割圖像組獲取對(duì)應(yīng)的熱量...
          • 本發(fā)明涉及AI視覺(jué)檢測(cè)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于有監(jiān)督與無(wú)監(jiān)督深度學(xué)習(xí)的AI視覺(jué)檢測(cè)方法,包括:利用實(shí)時(shí)采樣圖像數(shù)據(jù)建立采樣圖像視覺(jué)特征;利用所述采樣圖像視覺(jué)特征基于有監(jiān)督與無(wú)監(jiān)督深度學(xué)習(xí)建立AI視覺(jué)特征分析模型;根據(jù)所述AI視覺(jué)特征分析模型得...
          • 本發(fā)明提供基于SLAM與視覺(jué)圖形的大空間實(shí)時(shí)定位方法及系統(tǒng),涉及空間定位與智能導(dǎo)航技術(shù)領(lǐng)域,其方法包括獲取空間場(chǎng)景圖像和環(huán)境點(diǎn)云并進(jìn)行預(yù)處理;基于深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)模型對(duì)場(chǎng)景圖像進(jìn)行檢測(cè),識(shí)別動(dòng)態(tài)目標(biāo)以及對(duì)應(yīng)類(lèi)別和邊界框;保留環(huán)境點(diǎn)云的靜態(tài)空...
          • 一種水下機(jī)器人的作業(yè)自動(dòng)糾偏方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及一般的控制或調(diào)節(jié)系統(tǒng)領(lǐng)域,該方法包括:獲取焊縫圖像,根據(jù)焊縫圖像中局部圖像的噪聲強(qiáng)度調(diào)整濾波參數(shù),得到降噪圖像;對(duì)降噪圖像執(zhí)行雙層閾值分割,得到二值化圖像;在二值化圖像中設(shè)置多個(gè)檢測(cè)區(qū)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于VR技術(shù)的實(shí)景互動(dòng)安全教學(xué)管理方法、設(shè)備及介質(zhì),涉及人員培訓(xùn)管理技術(shù)領(lǐng)域,包括采集目標(biāo)教學(xué)環(huán)境的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)與全景圖像,構(gòu)建帶有語(yǔ)義標(biāo)簽的三維空間結(jié)構(gòu)體;生成具備交互檢測(cè)能力的VR孿生環(huán)境,并配置標(biāo)準(zhǔn)操作軌跡與教學(xué)內(nèi)容腳...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大數(shù)據(jù)的多維度科技成果與創(chuàng)新資源匹配方法,涉及科技金融技術(shù)領(lǐng)域,包括獲取企業(yè)工況數(shù)據(jù)和保險(xiǎn)金融條款,輸入動(dòng)態(tài)分類(lèi)模型,輸出企業(yè)類(lèi)型,關(guān)聯(lián)至成果轉(zhuǎn)化階段;在投保界面渲染保險(xiǎn)方案優(yōu)先級(jí),按企業(yè)類(lèi)型置頂對(duì)應(yīng)保險(xiǎn)方案,并嵌入格式...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于博弈論的電動(dòng)汽車(chē)充電站選址優(yōu)化方法,涉及電動(dòng)汽車(chē)充電站選址技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:對(duì)充電站節(jié)點(diǎn)進(jìn)行隨機(jī)放置,記錄所有節(jié)點(diǎn)的初始坐標(biāo),基于博弈論構(gòu)建電動(dòng)汽車(chē)充電站博弈模型;計(jì)算當(dāng)前迭代中每個(gè)充電站節(jié)點(diǎn)的所有策略對(duì)應(yīng)的效用函...
          • 本發(fā)明涉及工程編碼管理技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種公路工程自動(dòng)編碼協(xié)同管理系統(tǒng)及方法,包括:編碼生成模塊,用于基于五級(jí)工程劃分模板規(guī)則生成工程劃分編碼,并寫(xiě)入聯(lián)盟鏈系統(tǒng);任務(wù)管理模塊,用于根據(jù)工程劃分編碼匹配各任務(wù),并確定任務(wù)工作量和任務(wù)狀態(tài),計(jì)算...
          • 本發(fā)明提供智能工單填寫(xiě)方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備,包括:若故障設(shè)備機(jī)組判斷故障上報(bào)信息不屬于實(shí)驗(yàn)室設(shè)備機(jī)組范圍,反饋智能工單填寫(xiě)校驗(yàn)提示;若故障設(shè)備機(jī)組與故障類(lèi)型或故障描述信息不一致,結(jié)合故障設(shè)備機(jī)組、故障類(lèi)型和/或故障描述信息生成智能工單...
          • 本發(fā)明涉及多式聯(lián)運(yùn)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于人工智能技術(shù)的多式聯(lián)運(yùn)一箱制智能可信協(xié)同方法,包括:S1:運(yùn)輸數(shù)據(jù)根據(jù)約定規(guī)則得到標(biāo)準(zhǔn)化JSON數(shù)據(jù)包,進(jìn)行三重加密得到加密數(shù)據(jù)包并廣播至區(qū)塊鏈;S2:驗(yàn)證節(jié)點(diǎn)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)和電子運(yùn)單關(guān)鍵字段進(jìn)行共...
          • 本發(fā)明屬于碳管理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種產(chǎn)品碳足跡建模方法及系統(tǒng)。該發(fā)明通過(guò)節(jié)點(diǎn)示例網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)構(gòu)建與優(yōu)化機(jī)制,顯著提升了復(fù)雜生產(chǎn)流程中碳排放數(shù)據(jù)的建模精度與計(jì)算效率,相較于傳統(tǒng)的基于樹(shù)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)模型,本方案不僅解決了數(shù)據(jù)層級(jí)語(yǔ)義不清晰、存儲(chǔ)效...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種基于改進(jìn)G2?AEW?UMT模型的鐵路工程低碳施工評(píng)價(jià)方法,涉及鐵路低碳施工技術(shù)領(lǐng)域,包括:構(gòu)建鐵路工程低碳施工評(píng)價(jià)指標(biāo)體系;采集指標(biāo)體系樣本數(shù)據(jù),利用極值標(biāo)準(zhǔn)化方法對(duì)指標(biāo)體系樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化預(yù)處理,得到指標(biāo)集;基于指標(biāo)集...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)行為分析的酒店管理方法及系統(tǒng),涉及酒店管理技術(shù)領(lǐng)域,包括:建立配送熱點(diǎn)區(qū)域知識(shí)圖譜;基于配送熱點(diǎn)區(qū)域知識(shí)圖譜,挖掘配送任務(wù)集中程度與配送路徑交叉頻率之間的關(guān)聯(lián)特征;依據(jù)關(guān)聯(lián)特征確定熱點(diǎn)區(qū)域的路徑交叉風(fēng)險(xiǎn)等級(jí);并...
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