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          • 本申請(qǐng)涉及問題管理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種信息處理方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,方法包括:從第一終端接收用戶輸入的、與車輛相關(guān)的問題描述信息,以及利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,根據(jù)問題描述信息,得到問題描述信息的第一類型;向第一終端發(fā)送第一類型,以由第...
          • 本發(fā)明涉及人工智能設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域,且公開了一種科技咨詢?nèi)斯ぶ悄芙涣髟O(shè)備,包括用戶交互模塊,用于接收用戶輸入的信息,同時(shí)輸出咨詢結(jié)果,所述輸入的信息包括用戶的問題和用戶的背景信息。本發(fā)明通過背景信息解析單元運(yùn)用自然語言處理技術(shù),進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)...
          • 本申請(qǐng)公開了一種欺詐識(shí)別方法、裝置、非易失性存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。其中,該方法包括:對(duì)待識(shí)別文本進(jìn)行壓縮,得到壓縮文本數(shù)據(jù);確定與壓縮文本數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的語義信息數(shù)據(jù);依據(jù)預(yù)設(shè)加密參數(shù)對(duì)語義信息數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理;采用欺詐識(shí)別模型對(duì)加密后的語義信息數(shù)...
          • 本發(fā)明公開一種基于物理模型的重力衛(wèi)星地下水蓄變量垂向信號(hào)分離方法,包括:步驟S1:構(gòu)建地表形變和重力變化與地下水蓄變量的物理響應(yīng)模型,其中,物理響應(yīng)模型包括地表形變響應(yīng)模型和重力變化響應(yīng)模型;具體包括:步驟S2:構(gòu)建重力衛(wèi)星和InSAR數(shù)據(jù)...
          • 一種基于稀疏IMU和機(jī)器學(xué)習(xí)的動(dòng)作捕捉系統(tǒng)及方法,包括:首先進(jìn)行數(shù)據(jù)采集;數(shù)據(jù)預(yù)處理,即在微控制單元中分別對(duì)原始磁力計(jì)讀數(shù)和原始IMU讀數(shù)進(jìn)行修正;數(shù)據(jù)融合;再通過SMPL坐標(biāo)系得到人體關(guān)節(jié)到IMU的誤差旋轉(zhuǎn)矩陣、SMPL坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)姿態(tài)和...
          • 本發(fā)明涉及人工晶體技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種人工晶體尺寸選擇方法及系統(tǒng)。本發(fā)明構(gòu)建臨床參數(shù)分類網(wǎng)絡(luò),通過分割驅(qū)動(dòng)特征提取模塊提取影像組學(xué)特征和睫狀溝相關(guān)的解剖學(xué)參數(shù);通過睫狀溝相關(guān)的解剖學(xué)參數(shù)對(duì)臨床參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)充,將臨床參數(shù)數(shù)據(jù)與影像組學(xué)特征...
          • 本發(fā)明涉及船舶技術(shù)領(lǐng)域,提出了一種用戶畫像的構(gòu)建方法及系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中,用戶畫像的構(gòu)建方法包括:接收用戶上傳的基礎(chǔ)行為數(shù)據(jù)、搜索行為數(shù)據(jù)、圖層交互行為數(shù)據(jù)以及標(biāo)記行為數(shù)據(jù);根據(jù)基礎(chǔ)行為數(shù)據(jù)確定用戶的活躍時(shí)間;分別對(duì)搜索行為數(shù)據(jù)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于機(jī)器人的多模態(tài)融合感知方法和電子設(shè)備,該方法包括:獲取機(jī)器人所在環(huán)境的圖像數(shù)據(jù)、點(diǎn)云數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù),獲取機(jī)器人的時(shí)間序列數(shù)據(jù),時(shí)間序列數(shù)據(jù)表征在當(dāng)前時(shí)刻至過去某個(gè)時(shí)刻之間機(jī)器人的運(yùn)行數(shù)據(jù);分別對(duì)圖像數(shù)據(jù)、點(diǎn)云數(shù)據(jù)和時(shí)間序...
          • 本發(fā)明提供一種儲(chǔ)能電站大規(guī)模傳感終端異常檢測(cè)方法及系統(tǒng)、電子設(shè)備。具體方法包括:獲取傳感終端運(yùn)行狀態(tài)歷史數(shù)據(jù);通過主成分分析提取一維特征序列;利用凝聚式聚類分組得到多維特征序列;為各關(guān)聯(lián)組構(gòu)建包含歸一化、正交編碼、解碼和反歸一化模塊的異常檢...
          • 本發(fā)明公開了一種燃料電池混合動(dòng)力汽車整體性能的多目標(biāo)優(yōu)化方法,涉及燃料電池混合動(dòng)力汽車整車性能優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明在燃料電池混合動(dòng)力汽車多輸入多輸出、復(fù)雜非線性的系統(tǒng)情況下利用支持向量回歸SVR算法,深入挖掘整車關(guān)鍵參數(shù)與電堆系統(tǒng)的能量轉(zhuǎn)換...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N共模電感仿真方法、系統(tǒng)、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及仿真技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過顯示宏命令窗口,宏命令窗口包括參數(shù)配置區(qū)域,首先響應(yīng)于對(duì)參數(shù)配置區(qū)域的參數(shù)配置指令,對(duì)共模電感進(jìn)行參數(shù)配置得到共模電感參數(shù),并根據(jù)共模電感參數(shù)更新共模電感的三...
          • 本發(fā)明涉及車身壓鑄鋁合金部件的輕量化優(yōu)化方法,基于車身設(shè)計(jì)或車身仿真模型,在車身上選取/確定優(yōu)化區(qū)域,在優(yōu)化區(qū)域的壓鑄鋁合金目標(biāo)質(zhì)量的限定下,依據(jù)車身構(gòu)造將優(yōu)化區(qū)域內(nèi)劃分為若干子區(qū)域,對(duì)各子區(qū)域設(shè)定用于測(cè)試分析的測(cè)試厚度,在設(shè)定的測(cè)試厚度下...
          • 本申請(qǐng)公開了一種表單填充方法、裝置及計(jì)算機(jī)設(shè)備。其中,該方法包括:接收選擇指令,選擇指令用于指示待填充表單;采用預(yù)先訓(xùn)練的預(yù)測(cè)模型對(duì)待填充表單對(duì)應(yīng)的非序列化交互行為進(jìn)行預(yù)測(cè),得到待填充表單的交互行為,其中,預(yù)先訓(xùn)練的預(yù)測(cè)模型是根據(jù)分別部署在...
          • 本發(fā)明涉及運(yùn)輸數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種交通運(yùn)輸數(shù)據(jù)信息化管理方法及系統(tǒng)。本發(fā)明路段在車輛經(jīng)過出發(fā)節(jié)點(diǎn)時(shí)刻之前設(shè)定時(shí)段內(nèi)發(fā)生不同交通事故的時(shí)間間隔與行駛時(shí)長獲取行駛難度指標(biāo);根據(jù)路段節(jié)點(diǎn)的不同可行路段的行駛難度指標(biāo)的差異與路段長度差異,...
          • 本發(fā)明屬于資源管理的技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種基于云計(jì)算的智慧農(nóng)業(yè)資源優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng),包括:生物信號(hào)采集模塊,用于獲取目標(biāo)區(qū)域內(nèi)作物的生物信號(hào);環(huán)境數(shù)據(jù)采集模塊,用于獲取作物外部的環(huán)境參數(shù);動(dòng)態(tài)需求分析模塊,用于生物信號(hào)與環(huán)境參數(shù)的融合,生成動(dòng)態(tài)需求...
          • 本發(fā)明公開了一種面向多源異常監(jiān)控的建筑工程風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法及系統(tǒng),具體涉及建筑工程風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估領(lǐng)域,包括基于空閑任務(wù)周期接收的多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),解析設(shè)備至構(gòu)件節(jié)點(diǎn)映射與回傳時(shí)延特性,建立跨設(shè)備時(shí)間對(duì)齊模型與偽同步段時(shí)間偏移軌跡,通過時(shí)延漂移趨勢(shì)識(shí)別潛在...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)中心運(yùn)維策略生成方法、裝置及介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:根據(jù)數(shù)據(jù)中心的當(dāng)前數(shù)據(jù),獲取數(shù)據(jù)中心當(dāng)前候選的第一運(yùn)維策略;根據(jù)預(yù)設(shè)的約束運(yùn)維策略的校驗(yàn)規(guī)則,獲取第一運(yùn)維策略中合規(guī)的第二運(yùn)維策略;獲取在假定極端場景中采取...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多域先驗(yàn)指導(dǎo)的場景文本超分辨率方法,包括以下步驟:獲取多場景文本圖像,進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,并構(gòu)建數(shù)據(jù)集;基于所述數(shù)據(jù)集對(duì)預(yù)先構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練,獲得對(duì)應(yīng)的場景文本超分辨率模型;所述場景文本超分辨率模型包括:文本先驗(yàn)增...
          • 本發(fā)明公開了一種電鑄金屬板表面缺陷檢測(cè)方法,涉及電鑄金屬板領(lǐng)域,包括以下步驟:獲取電鑄金屬板周期性光柵條紋投射條件下的光柵條紋圖像,以及均勻照明條件下的表面彩色圖像;對(duì)光柵條紋圖像和表面彩色圖像進(jìn)行視口變換融合,生成復(fù)合檢測(cè)圖像;對(duì)復(fù)合檢測(cè)...
          • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種塑料注塑件表面缺陷自動(dòng)識(shí)別定位方法,該方法獲取塑料注塑件的灰度圖像;針對(duì)灰度圖像中任一像素點(diǎn),以任一像素點(diǎn)為中心構(gòu)建不同預(yù)設(shè)尺寸的窗口,根據(jù)每個(gè)窗口中像素點(diǎn)的灰度值差異和灰度值關(guān)聯(lián)程度,獲取綜合重要...
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