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          • 本發(fā)明公開了一種基于提示詞增強技術(shù)的圖像生成方法及系統(tǒng),包括:獲取待生成數(shù)據(jù),并采用正則表達式初步驗證所述待生成數(shù)據(jù)的JSON格式;基于驗證后的數(shù)據(jù),從預(yù)設(shè)的列表中隨機獲取元素,并根據(jù)不同的內(nèi)容類別和標簽生成系統(tǒng)提示;根據(jù)輸入數(shù)據(jù)中的內(nèi)容類...
          • 本發(fā)明涉及一種三維醫(yī)學(xué)圖像分割方法,包括:(1)獲取無標注的三維醫(yī)學(xué)圖像樣本,并對所述無標注的三維醫(yī)學(xué)圖像樣本進行數(shù)據(jù)增強,得到兩組醫(yī)學(xué)圖像;(2)初始化自監(jiān)督學(xué)習預(yù)訓(xùn)練框架,所述自監(jiān)督學(xué)習預(yù)訓(xùn)練框架包括學(xué)生網(wǎng)絡(luò)和教師網(wǎng)絡(luò);(3)將所述兩組...
          • 本申請公開了一種晶圓缺口頂點位置的確定方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及晶圓校準技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取晶圓缺口的第一區(qū)域圖像、第二區(qū)域圖像與第三區(qū)域圖像;基于凸缺陷幾何特征,從第一區(qū)域圖像的第一缺口輪廓中識別出包含第一拐點的第一凸缺陷,...
          • 本發(fā)明提供一種基于改進YOLOv8n的PCB表面缺陷檢測方法和系統(tǒng),方法包括:獲取PCB表面缺陷數(shù)據(jù)集并進行預(yù)處理,隨后劃分訓(xùn)練集和測試集;選用YOLOv8n模型作為基礎(chǔ)模型,并對YOLOv8n模型進行改進,構(gòu)建PCB表面缺陷檢測模型AGS...
          • 本發(fā)明公開了一種基于目標檢測技術(shù)的圖片內(nèi)容安全檢測系統(tǒng),涉及圖片內(nèi)容安全檢測技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明設(shè)置臨時存儲單元用以臨時存儲受信任數(shù)據(jù)源采集的未進行安全檢測的所有圖片,設(shè)置前處理單元周期性對未檢測的圖片進行前處理得到對應(yīng)的組內(nèi)校驗序列、映射序列...
          • 本發(fā)明提出基于改進YOLOv11的基牙選擇多要素分析方法。包括:先對原始脫敏牙齒全景x光片預(yù)處理,構(gòu)建并標注自制數(shù)據(jù)集,進行目標檢測與牙齒關(guān)鍵點檢測。目標檢測中,在原始模型引入動態(tài)混合卷積網(wǎng)絡(luò)(Dynamic Inception Mixer...
          • 本發(fā)明公開了一種基于輕量化注意力機制網(wǎng)絡(luò)的霧霾圖像復(fù)原方法,包括提取霧霾圖像中底層至高層地特征,輸入編碼器中;構(gòu)建局部注意力機制,捕獲霧霾圖像中的局部細節(jié)與長距離依賴信息;減少了計算復(fù)雜度并保證了復(fù)原效果;采用編碼器?解碼器結(jié)構(gòu),結(jié)合注意力...
          • 本申請公開了一種業(yè)務(wù)培訓(xùn)信息的確定方法、裝置及計算機程序產(chǎn)品。涉及業(yè)務(wù)培訓(xùn)領(lǐng)域,該方法包括:獲取目標用戶的業(yè)務(wù)培訓(xùn)數(shù)據(jù),其中,業(yè)務(wù)培訓(xùn)數(shù)據(jù)包括以下至少之一:培訓(xùn)測試成績、操作行為鑒測結(jié)果、培訓(xùn)課程完課率;確定業(yè)務(wù)培訓(xùn)信息的培訓(xùn)維度,基于培訓(xùn)...
          • 本發(fā)明提供基于動態(tài)引導(dǎo)與多級互鎖的軟管連接智能防護系統(tǒng)及方法,涉及工業(yè)流體傳輸控制領(lǐng)域,解決了傳統(tǒng)白酒輸運中軟管連接時存在的人工操作失誤風險與流程不可控等局限性問題。系統(tǒng)包括:上位機仿真模塊,用于動態(tài)生成軟管連接邏輯圖,得到連接指令,并接收...
          • 本發(fā)明公開了一種基于智能數(shù)據(jù)分析的智慧倉儲監(jiān)控管理平臺,包括傳感檢測模塊、理想分析模塊、影響計算模塊、疲勞預(yù)測模塊、風險預(yù)警模塊、異常波動識別模塊與群體對比模塊。系統(tǒng)通過多點應(yīng)力檢測構(gòu)建各結(jié)構(gòu)部位的應(yīng)力演變曲線,在檢測初期提取相似度高的段落...
          • 本發(fā)明公開了基于試題表征增強的變速認知診斷方法和系統(tǒng)。首先,本方法采集并整理試題的異構(gòu)數(shù)據(jù)(包括文本、反應(yīng)時間、知識點),根據(jù)不同的數(shù)據(jù)類型采用不同的特征提取方法對數(shù)據(jù)進行處理得到數(shù)據(jù)數(shù)值化表示,然后通過文本與反應(yīng)時間和知識點之間的關(guān)聯(lián),使...
          • 本發(fā)明涉及自然地理技術(shù)領(lǐng)域,具體提供了一種多指標綜合的干旱預(yù)警與階段檢測方法及裝置,應(yīng)用于氣象干旱、農(nóng)業(yè)干旱和水文干旱的監(jiān)測與預(yù)警,具有如下步驟:S1、數(shù)據(jù)獲取和預(yù)處理;S2、計算SIF葉綠素熒光、氣候干旱指數(shù)和植被綠度數(shù)據(jù)集;S3、整理干...
          • 本申請?zhí)峁┮环N排水策略的確定方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。該方法包括:獲取目標區(qū)域在第一時間段內(nèi)的動態(tài)信息;其中,動態(tài)信息包括降雨信息和水質(zhì)信息中的至少一種;根據(jù)目標區(qū)域在第一時間段內(nèi)的動態(tài)信息,確定目標區(qū)域在第二時間段內(nèi)的動態(tài)信息;其中,...
          • 本發(fā)明公開了一種智慧巡防管控方法,涉及智慧巡防技術(shù)領(lǐng)域,智慧巡防管控方法主要包括:根據(jù)巡防資源得到資源數(shù)據(jù)存儲模型;根據(jù)資源數(shù)據(jù)存儲模型,基于最短路徑計算和任務(wù)匹配方法得到快速響應(yīng)警力任務(wù);確認重大警情或安全事件,根據(jù)快速響應(yīng)警力任務(wù)進行應(yīng)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于魚類繁殖需求的生態(tài)調(diào)度方法及應(yīng)用,屬于水利水電工程環(huán)境保護技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明針對性解決產(chǎn)粘沉性卵魚類保護難題,通過建立種群繁殖特征適應(yīng)域模型(Ω(pi)),首次將水位變幅(近端因子)與水溫、流速(終端因子)的動態(tài)響應(yīng)關(guān)系量...
          • 本發(fā)明涉及海上風電技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種海上風電的發(fā)電性能評價方法及系統(tǒng),采集海上風電場的多組不同源運行數(shù)據(jù)和對應(yīng)的實時發(fā)電量數(shù)據(jù),得到多組子同源運行數(shù)據(jù)組;根據(jù)代表運行數(shù)據(jù)對子同源數(shù)據(jù)組進行處理,計算海上風電場的子運行數(shù)據(jù)波動評價值;將所有...
          • 本發(fā)明公開了一種基于動態(tài)數(shù)據(jù)獲取井間連通強度變化的方法,包括以下步驟:步驟100、獲取注入井和生產(chǎn)井的動態(tài)數(shù)據(jù),基于注入井和生產(chǎn)井的動態(tài)數(shù)據(jù)進行卡爾曼濾波計算;步驟200、對所述注入井和生產(chǎn)井的滲透率場、孔隙度場、壓力場和飽和度場進行實時求...
          • 本申請屬于分布式技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種面向高性能分布式訓(xùn)練的稀疏提前張量融合方法。本申請首先獲取每個參數(shù)層在反向傳播過程中生成的多維梯度張量;再將所述多維梯度張量展平為一維梯度張量;之后根據(jù)預(yù)設(shè)的稀疏化閾值對所述一維梯度張量進行稀疏化壓縮...
          • 一種VVER核電機組的改進動態(tài)刻棒方法,第一,建立VVER核電機組堆芯物理計算模型及響應(yīng)函數(shù)計算模型;第二,采用三維時空中子動力學(xué)計算捕捉動態(tài)刻棒過程控制棒快速移動的時空特性,獲得動態(tài)棒價值的模擬值;第三,采用三維穩(wěn)態(tài)中子學(xué)計算獲得VVER...
          • 本發(fā)明為一種低頻電壓互感器設(shè)計方法、低頻電壓互感器、終端及介質(zhì),屬于低頻電壓互感器領(lǐng)域,包括步驟:S1、獲取系統(tǒng)設(shè)計輸入?yún)?shù);S2、基于輸入?yún)?shù)進行磁參數(shù)計算;S3、基于得到的參數(shù),設(shè)計LC補償網(wǎng)絡(luò),計算諧振頻率;S4、選擇繞組導(dǎo)體及絕緣材...
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