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          • 本發(fā)明涉及電線的制備領(lǐng)域,公開了一種加強(qiáng)型架空絕緣電纜,包括四組沿圓周分布的導(dǎo)體,所述導(dǎo)體設(shè)置在支撐架內(nèi),所述支撐架包括固定芯,所述固定芯外周設(shè)置有支撐扣,所述導(dǎo)體穿過支撐扣并相互隔離開,所述固定芯與支撐扣連接處設(shè)置有插孔,支撐扣設(shè)置在插孔...
          • 本發(fā)明提供一種核電廠放射性廢液中富集硼的回收方法,涉及核工業(yè)技術(shù)領(lǐng)域。核電廠放射性廢液中富集硼的回收方法包括如下步驟:將含富集硼的放射性廢液經(jīng)膜分離工藝處理,得到透過液;對所述透過液進(jìn)行蒸餾處理,得到濃縮液;對所述濃縮液進(jìn)行冷卻結(jié)晶,得到富...
          • 本發(fā)明涉及人工智能輔助醫(yī)療康復(fù)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于多模態(tài)大模型的周圍神經(jīng)損傷個性化康復(fù)系統(tǒng)及方法,包括:特征融合模塊利用時空注意力融合多模態(tài)時序數(shù)據(jù),構(gòu)建評估圖譜;個性化生成模塊結(jié)合歷史數(shù)據(jù)與強(qiáng)化學(xué)習(xí),生成含虛擬場景參數(shù)的方案;交互反...
          • 本發(fā)明公開了一種動態(tài)評估系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)庫和深度學(xué)習(xí)模型;數(shù)據(jù)庫用于實時采集用戶的多個指標(biāo),深度學(xué)習(xí)模型基于多個指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測,預(yù)測出對用戶使用的碳酸氫鈉的實時推薦劑量;數(shù)據(jù)庫包括采集基線指標(biāo)、信息指標(biāo)和結(jié)局指標(biāo);深度學(xué)習(xí)模型包括預(yù)處理單元、X...
          • 本申請涉及一種顯示設(shè)備及指令發(fā)送方法。所述方法包括:在通過近場通信方式連接多個遙控設(shè)備的情況下,響應(yīng)于開啟遙控設(shè)備的錄音裝置的觸發(fā)操作,讀取遙控設(shè)備使用記錄數(shù)據(jù);根據(jù)遙控設(shè)備使用記錄數(shù)據(jù)從多個遙控設(shè)備中選擇至少一個遙控設(shè)備;向選擇的遙控設(shè)備...
          • 本發(fā)明提供了一種基于度量學(xué)習(xí)的圖像情感標(biāo)記分布學(xué)習(xí)方法及系統(tǒng)。該方法包括:獲取圖像情感數(shù)據(jù)集,并對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以提取圖像特征;基于已標(biāo)記的圖像情感數(shù)據(jù)構(gòu)建三元組集;利用度量學(xué)習(xí)技術(shù),將圖像特征映射至低維嵌入空間;采用最大熵模型構(gòu)建標(biāo)記分布...
          • 一種用于多模態(tài)語義分割的混合提示架構(gòu)融合方法,屬于計算機(jī)視覺領(lǐng)域。本發(fā)明實現(xiàn)方法為:基于RGB預(yù)訓(xùn)練模型構(gòu)建多模態(tài)嵌入模塊;對于多模態(tài)嵌入模塊輸出的初始提示和主干網(wǎng)絡(luò)輸入的RGB特征,使用線性映射投影到低秩子空間完成特征對齊,引入混合矩陣將...
          • 本發(fā)明涉及一種基于3D掃描與AI的智能生態(tài)資源評估系統(tǒng),屬于生態(tài)資源技術(shù)領(lǐng)域。系統(tǒng)包括三維掃描模塊;綜合信息數(shù)據(jù)處理模塊;高光譜遙感模塊,高光譜遙感模塊通過捕獲連續(xù)的窄波段光譜信息,形成具有高光譜分辨率的二維遙感圖像,結(jié)合人工智能AI算法分...
          • 本發(fā)明公開了一種基于A星算法的綜合能源繪圖系統(tǒng)連線生成方法,包括:將綜合能源繪圖路徑的起始點和終點作為矩形對角點進(jìn)行向外擴(kuò)張預(yù)設(shè)距離,生成搜索區(qū)域;對搜索區(qū)域進(jìn)行柵格化處理,生成柵格化搜索區(qū)域;根據(jù)繪圖區(qū)域圖元分布對柵格化搜索區(qū)域進(jìn)行初始化...
          • 本申請涉及圖像生成技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種場地圖像繪制方法及電子設(shè)備,該方法包括:獲取目標(biāo)場地上各區(qū)域?qū)?yīng)的多個輪廓點數(shù)據(jù),根據(jù)各區(qū)域?qū)?yīng)的輪廓點數(shù)據(jù)生成各區(qū)域?qū)?yīng)的多個輪廓線,按照預(yù)設(shè)步長對輪廓線進(jìn)行掃描,獲取掃描線與輪廓線之間的多個交點數(shù)據(jù)...
          • 本申請公開了一種深度信息確定方法、裝置、飛行器及計算機(jī)可讀存儲介質(zhì),其中,該方法包括:獲取飛行器的N個拍攝裝置在第一時刻下分別拍攝目標(biāo)場景得到的N張圖像,目標(biāo)場景包括目標(biāo)物體,N大于或等于3;對至少兩個圖像組進(jìn)行立體匹配,得到目標(biāo)物體的深度...
          • 本發(fā)明涉及一種基于3D視覺的光伏支架智能安裝方法,包括:采集環(huán)境數(shù)據(jù),獲取光伏板反光情況,并基于反光情況調(diào)整分體式雙目3D相機(jī)的相機(jī)參數(shù);對3D點云數(shù)據(jù)進(jìn)行體素下采樣和法向量估計,提取光伏支架特征,基于2D平面圖像提取邊緣數(shù)據(jù),并進(jìn)行光伏支...
          • 本發(fā)明涉及焊縫檢測技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及核電廠管道焊縫質(zhì)量檢測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),本發(fā)明通過底片數(shù)字化或數(shù)字射線獲取核電廠的管道焊縫區(qū)域的焊縫區(qū)域圖像,并通過對采集的焊縫區(qū)域圖像進(jìn)行預(yù)處理,提升圖像的清晰度和細(xì)節(jié)表現(xiàn),進(jìn)而提高后續(xù)缺陷檢...
          • 本申請涉及一種畸變矯正數(shù)據(jù)處理方法、手動畸變矯正方法及抬頭顯示器。其中,畸變矯正數(shù)據(jù)處理方法包括:獲取原始畸變參數(shù)表和各類型手動矯正操作值;基于原始畸變參數(shù)表解析出N個參考點的原始偏移坐標(biāo);基于N個參考點的原始偏移坐標(biāo)和各非旋轉(zhuǎn)類型操作值,...
          • 本發(fā)明涉及財務(wù)管理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)管理的財務(wù)數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)。該方法包括以下步驟:獲取財務(wù)交易數(shù)據(jù)集;基于財務(wù)交易數(shù)據(jù)集提取交易特征信息;根據(jù)交易特征信息建立基礎(chǔ)特征索引庫;基于基礎(chǔ)特征索引庫分析發(fā)票號連續(xù)性;根據(jù)發(fā)票號連...
          • 本發(fā)明公開了一種基于一鍵報修的電力系統(tǒng)工單生成方法及裝置,所述方法包括:接收一鍵報修終端發(fā)送的報修消息,確定報修消息的發(fā)起地址;根據(jù)所述發(fā)起地址,判斷是否在已上報計劃停電/故障停電信息的區(qū)域范圍內(nèi):若是,向該報修終端反饋其所在區(qū)域正在檢修/...
          • 本申請涉及風(fēng)力發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域,具體提供一種風(fēng)電機(jī)組全尾流的速度損失評估方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),旨在解決現(xiàn)有方法對近尾流的計算結(jié)果不準(zhǔn)確的技術(shù)問題。為此目的,本申請的風(fēng)電機(jī)組全尾流的速度損失評估方法包括:獲取來流風(fēng)速和風(fēng)向;基于來流風(fēng)速和風(fēng)向確...
          • 本發(fā)明提供具身仿真模型的訓(xùn)練方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及模型訓(xùn)練技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:獲取第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)和第二訓(xùn)練數(shù)據(jù),所述第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)是在真實環(huán)境中采集并經(jīng)過時空同步處理的多模態(tài)數(shù)據(jù),所述第二訓(xùn)練數(shù)據(jù)是通過數(shù)字孿生模型生成的仿真數(shù)...
          • 本申請涉及一種車輛的動力總成位置的設(shè)計方法、裝置、車輛及存儲介質(zhì),其中,方法包括:可以獲取車輛在不同的行駛工況下車輪側(cè)變化值及動力總成側(cè)變化值,以得到等速驅(qū)動軸不同工況下或組合工況下固定端及移動端工作夾角,將彈性體在不同工況下位移計算到對驅(qū)...
          • 本申請實施例提供一種漏洞評級方法和計算設(shè)備,該方法包括:獲取待檢測漏洞信息;通過多個不同類型的模型分別對待檢測漏洞信息進(jìn)行檢測處理,得到多個檢測結(jié)果,多個不同類型的模型中至少包括基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的第一模型,檢測結(jié)果用于指示待檢測漏洞信息的風(fēng)...
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