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          • 本申請(qǐng)屬于網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于Prompt Tuning和遷移性日志異常檢測(cè)方法及系統(tǒng),該方法首先采用基于少樣本Prompt Tuning的日志解析技術(shù),利用預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型和虛擬標(biāo)簽標(biāo)記,將日志解析轉(zhuǎn)化為令牌分類任務(wù),僅需少量標(biāo)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種測(cè)試用例的多版本時(shí)空一致性校驗(yàn)方法、系統(tǒng)及介質(zhì),主要涉及測(cè)試用例技術(shù)領(lǐng)域,用以解決現(xiàn)有技術(shù)多聚焦于時(shí)間或空間的單一維度驗(yàn)證、?大規(guī)模數(shù)據(jù)校驗(yàn)效率低下的問(wèn)題。包括:從若干部署節(jié)點(diǎn)上隨機(jī)抽取預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)分析節(jié)點(diǎn),獲取分析節(jié)點(diǎn)上測(cè)試...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于企業(yè)字典體系的供需內(nèi)容特征處理的方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì),包括:首先通過(guò)DB鏈接獲取供需數(shù)據(jù)的內(nèi)容與標(biāo)題數(shù)據(jù)并拼接,得初始拼接供需內(nèi)容。經(jīng)過(guò)濾得到目標(biāo)拼接供需內(nèi)容后,基于企業(yè)相關(guān)字典生成標(biāo)簽與停用詞字典數(shù)據(jù)。...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┗诙鄶?shù)據(jù)融合的海底管道健康監(jiān)測(cè)方法、裝置及設(shè)備,屬于管道監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取多源傳感器系統(tǒng)在海底管道的應(yīng)用過(guò)程中采集的物理特征序列和光強(qiáng)時(shí)空?qǐng)D像,該物理特征序列用于表征該海底管道的整體振動(dòng)信息和在多個(gè)不同位置處的應(yīng)變信...
          • 本公開(kāi)實(shí)施例提供與步行安全相關(guān)的街道元素布局方案選擇方法,包括:基于街道基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和可選街道元素布局方案構(gòu)建虛擬街道場(chǎng)景;使受試者沉浸在虛擬街道場(chǎng)景下進(jìn)行步行體驗(yàn)測(cè)試,并采集受試者在步行體驗(yàn)測(cè)試時(shí)的運(yùn)動(dòng)特征數(shù)據(jù)和眼動(dòng)特征數(shù)據(jù);基于運(yùn)動(dòng)特征數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種厚壁無(wú)縫鋼管低表面缺陷率的張減機(jī)孔型設(shè)計(jì)方法,包括以下步驟:S1.基于傳統(tǒng)等減徑率圓孔型設(shè)計(jì)方法確定初始孔型參數(shù);S2.固定短軸半徑bi不變,將減徑率ζi在±0.5%范圍內(nèi)調(diào)整,使...
          • 本發(fā)明涉及光電吊艙,為了解決現(xiàn)有機(jī)載定焦光電吊艙的探測(cè)識(shí)別過(guò)程計(jì)算數(shù)據(jù)較為復(fù)雜,物理真實(shí)性較差等問(wèn)題,而提出一種定焦光電吊艙目標(biāo)探測(cè)識(shí)別任務(wù)級(jí)仿真模型構(gòu)建方法,包括在M個(gè)仿真周期中,依次對(duì)每個(gè)仿真周期視場(chǎng)范圍內(nèi)的所有目標(biāo)進(jìn)行探測(cè)解算、預(yù)識(shí)別...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種體育場(chǎng)館智慧運(yùn)營(yíng)系統(tǒng),涉及智慧運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域;包括:區(qū)域智能劃分模塊:對(duì)體育場(chǎng)館內(nèi)的不同區(qū)域進(jìn)行智能劃分;通過(guò)分析場(chǎng)館的結(jié)構(gòu)布局和使用需求,自動(dòng)將場(chǎng)館劃分為不同的運(yùn)動(dòng)區(qū)域,并實(shí)時(shí)更新區(qū)域狀態(tài)信息;用戶交互模塊:提供用戶界面...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N廣藿香生長(zhǎng)管理和預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、裝置和介質(zhì),涉及智能農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取與廣藿香相關(guān)聯(lián)的環(huán)境條件數(shù)據(jù)、生理指標(biāo)數(shù)據(jù)、階段性標(biāo)準(zhǔn)生理數(shù)據(jù)、階段性環(huán)境需求數(shù)據(jù);通過(guò)回歸分析和特征處理,確定環(huán)境條件數(shù)據(jù)影響生理指標(biāo)數(shù)據(jù)的權(quán)重...
          • 本發(fā)明提供了一種基于啟發(fā)式搜索的管對(duì)管熱熔焊機(jī)參數(shù)選擇方法及裝置,首先對(duì)焊接過(guò)程中的關(guān)鍵參數(shù),進(jìn)行數(shù)學(xué)建模和離散化處理,將參數(shù)組合為一個(gè)狀態(tài)向量;隨后,通過(guò)構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)以及轉(zhuǎn)移代價(jià)函數(shù),采用啟發(fā)式搜索算法在參數(shù)狀態(tài)空間中進(jìn)行最優(yōu)路徑搜索,從...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于冷鏈產(chǎn)品的智慧物流方法、設(shè)備及介質(zhì),屬于智慧物流技術(shù)領(lǐng)域,用于解決現(xiàn)有冷鏈產(chǎn)品的運(yùn)輸物流路徑還不夠完善,難以在運(yùn)輸成本與運(yùn)輸費(fèi)用之間達(dá)到均衡的水平,難以生成整個(gè)冷鏈產(chǎn)品在配送過(guò)程中的最優(yōu)路徑的技術(shù)問(wèn)題。方法包括:基于冷鏈...
          • 本發(fā)明涉及信息管理系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種全流程智能辦公系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)層、AI引擎層、業(yè)務(wù)引擎層、應(yīng)用層、接口層、中央數(shù)據(jù)總線、統(tǒng)一身份認(rèn)證中心、安全防護(hù)中心、系統(tǒng)監(jiān)控中心、智能工作流引擎(1000)、實(shí)時(shí)通知推送機(jī)制、多端適配框架;它通...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于智能客服的障礙報(bào)修方法、裝置及電子設(shè)備。其中,該方法包括:獲取目標(biāo)對(duì)象報(bào)修的障礙業(yè)務(wù)信息;確定障礙業(yè)務(wù)信息對(duì)應(yīng)的目標(biāo)障礙以及與目標(biāo)障礙對(duì)應(yīng)的子業(yè)務(wù)代理,其中,子業(yè)務(wù)代理用于按照目標(biāo)障礙的業(yè)務(wù)邏輯編排業(yè)務(wù)流程;確定與子業(yè)務(wù)...
          • 本發(fā)明涉及稻田種植技術(shù)領(lǐng)域,尤其為一種稻田GIS智能配色種植系統(tǒng),包括上位機(jī)顯示處理設(shè)備的軟件系統(tǒng)組件,通過(guò)GIS地圖文件管理模塊與數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)傳感器終端節(jié)點(diǎn)的采集數(shù)據(jù)對(duì)比配置,不同等級(jí)總種植區(qū)域依次分為A、B、C至Z類的26個(gè)均分區(qū)域,每個(gè)均...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種網(wǎng)約車訂單匹配方法和系統(tǒng),應(yīng)用于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取多個(gè)待分配訂單的描述信息、多個(gè)乘客對(duì)象的屬性信息和多個(gè)司機(jī)對(duì)象的屬性信息作為目標(biāo)信息;對(duì)目標(biāo)信息進(jìn)行預(yù)處理,得到初始種群作為父代種群;對(duì)父代種群進(jìn)行錦標(biāo)賽選擇、交...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N圖像重繪方法、裝置、介質(zhì)及電子設(shè)備。該方法包括:獲取原始圖像、重繪信息、目標(biāo)區(qū)域位置信息和目標(biāo)區(qū)域掩碼;對(duì)所述原始圖像、所述重繪信息、所述目標(biāo)區(qū)域位置信息和所述目標(biāo)區(qū)域掩碼進(jìn)行處理,以獲取融合矩陣和特征矩陣;基于所述目標(biāo)區(qū)域掩...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于改進(jìn)YOLOv8n的瓷磚表面瑕疵檢測(cè)方法及系統(tǒng),屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取瓷磚表面瑕疵目標(biāo)數(shù)據(jù)集;對(duì)初始YOLOv8n模型進(jìn)行改進(jìn),搭建YOLOv8n_ASM模型;基于所述YOLOv8n_ASM模型,對(duì)所述目標(biāo)數(shù)據(jù)集進(jìn)...
          • 本發(fā)明涉及智能檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于機(jī)器視覺(jué)的集裝箱表面破損檢測(cè)方法及裝置,該裝置由多模態(tài)數(shù)據(jù)采集、動(dòng)態(tài)補(bǔ)償處理、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合及破損分類與定位模塊組成。多模態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊通過(guò)雙激光線掃描生成高密度三維點(diǎn)云,采集多光譜圖像、紅外熱圖...
          • 本發(fā)明涉及一種鋼絲簾布檢測(cè)方法、裝置、系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì),用以提供鋼絲簾布缺陷模板XY方向圖像;將所述鋼絲簾布缺陷模板XY方向圖像按照Y方向上的每個(gè)預(yù)設(shè)間隔沿X方向劃分為若干個(gè)滑窗組,每個(gè)滑窗組由若干個(gè)滑窗組成;對(duì)每個(gè)滑窗獲取缺陷特征并存...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于檢測(cè)?學(xué)習(xí)反饋結(jié)構(gòu)的徑向運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法,該方法在連續(xù)圖像序列的首幀中完成目標(biāo)檢測(cè)模型訓(xùn)練,并目標(biāo)檢測(cè)模型訓(xùn)練進(jìn)行目標(biāo)圖像區(qū)域的初步篩選,并結(jié)合相關(guān)系數(shù)和歐式距離實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤。本發(fā)明以“檢測(cè)?學(xué)習(xí)”反饋結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ),構(gòu)建目...
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