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          • 本發(fā)明公開了一種基于LiDAR光子統(tǒng)計的高精度DEM融合構(gòu)建方法,包括:收集區(qū)域內(nèi)的ICESat?2 L3A和GEDI L2A星載LiDAR數(shù)據(jù),并對光子數(shù)據(jù)進行提取和條帶濾波處理;整合多個開源DEM產(chǎn)品,并進行大地基準校準、空間偏移修正以...
          • 本發(fā)明公開了一種用于網(wǎng)格再劃分的圓柱面或類圓柱面同胚參數(shù)化方法,包括:對待參數(shù)化的幾何面進行特征識別,如果幾何面存在圓柱面的特征,則:定義完整圓柱面的內(nèi)外邊界;根據(jù)新的邊界將網(wǎng)格全體三角形單元進行保角映射的參數(shù)化處理;檢查參數(shù)平面目標網(wǎng)格質(zhì)...
          • 本發(fā)明涉及洞穴三維建模技術(shù)領(lǐng)域,一種基于多傳感器融合的洞穴三維建模方法及系統(tǒng),包括:識別模擬特征網(wǎng)面點集,根據(jù)模擬特征網(wǎng)面點集與實際校驗網(wǎng)面點集計算模擬精度,根據(jù)單元測試網(wǎng)格面積與模擬精度進行描點,得到面積精度點集,對面積精度點集進行回歸分...
          • 本發(fā)明公開了一種基于分層多尺度Transformer的導(dǎo)航語義分割方法,涉及導(dǎo)航語義分割技術(shù)領(lǐng)域,步驟S1,獲取輸入圖像,提取多層次特征圖;步驟S2,將多層次特征圖中的最高層級特征圖輸入至分層多尺度窗口Transformer模塊進行處理,得...
          • 本申請涉及一種基于圖像的城管案件分類方法,屬于計算機視覺領(lǐng)域,方法包括:獲取城管案件數(shù)據(jù)集;構(gòu)建城管案件分類網(wǎng)絡(luò);基于城管案件數(shù)據(jù)集對城管案件分類網(wǎng)絡(luò)進行多教師蒸餾訓練,得到訓練后的城管案件分類網(wǎng)絡(luò);將待分類的城管案件圖像輸入訓練后的城管案...
          • 本發(fā)明公開了一種軌跡預(yù)測模型的訓練方法、裝置和介質(zhì)。包括:根據(jù)初始軌跡預(yù)測模型對訓練樣本進行預(yù)測,得到多個類別的軌跡預(yù)測結(jié)果;根據(jù)多個類別的軌跡預(yù)測結(jié)果確定目標導(dǎo)向損失、碰撞規(guī)避損失和軌跡分類損失;根據(jù)目標導(dǎo)向損失、碰撞規(guī)避損失和軌跡分類損...
          • 本發(fā)明提供一種基于深度學習的車輛類型分類方法及系統(tǒng),通過獲取包含多種車輛類型的車輛圖像集合,對所述車輛圖像集合進行車輛區(qū)域提取處理,得到車輛區(qū)域圖像集合,所述車輛區(qū)域圖像集合中的每張車輛區(qū)域圖像僅包含車輛主體部分;對所述車輛區(qū)域圖像集合進行...
          • 本申請公開了一種基于改進YOLOv8模型的行人衣著識別方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取并預(yù)處理行人圖像數(shù)據(jù),通過歸一化生成高質(zhì)量輸入數(shù)據(jù)。然后,利用改進YOLOv8模型進行識別,該模型包含三個核心部分:骨干網(wǎng)絡(luò)層...
          • 本發(fā)明提供一種基于多源InSAR數(shù)據(jù)融合與深度學習的植被茂密區(qū)滑坡監(jiān)測方法和監(jiān)測系統(tǒng),方法包括:數(shù)據(jù)獲取步驟,獲取目標區(qū)域的多源InSAR數(shù)據(jù);形變解譯步驟,使用預(yù)設(shè)MT?InSAR方法對多源InSAR數(shù)據(jù)的目標區(qū)域進行形變解譯處理,得到形...
          • 本申請公開了一種顯示數(shù)據(jù)處理方法、顯示驅(qū)動方法、驅(qū)動芯片和電子設(shè)備,該顯示數(shù)據(jù)處理方法包括:獲取一個顯示幀內(nèi)的顯示數(shù)據(jù)對應(yīng)的原始灰度,為其增加刷新率補償灰度以得到倍增灰度;根據(jù)設(shè)定的高灰閾值和低灰閾值對倍增灰度劃分灰度區(qū)間;在倍增灰度處于低...
          • 本發(fā)明涉及一種隔聲結(jié)構(gòu),包括至少一個隔聲單元,每個隔聲單元包括沿第一方向依次連接的多層板體,其中,任意兩層相鄰板體中的一者為多孔材料板,另一者為穿孔板,穿孔板上設(shè)置有至少一個供聲波通過的第一通孔。本發(fā)明可以有效提升隔聲結(jié)構(gòu)對低頻噪聲的隔聲效...
          • 本發(fā)明提供一種基于丁香酚的煙草抑芽劑制備及其復(fù)配減量增效方法,屬于煙草抑芽劑制備技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明通過多層次保護策略和智能參數(shù)控制實現(xiàn)了丁香酚混配物向?qū)嵱眯鸵盅縿┑霓D(zhuǎn)化。具體過程包括:首先將丁香酚混配物與β環(huán)糊精形成包合物,實現(xiàn)分子水平保護;...
          • 本發(fā)明涉及陶粒物料混合度評估技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種陶粒物料混合度智能評估系統(tǒng),該系統(tǒng)包括物料采樣裝置、參數(shù)采集單元、特征分析模塊和評估判定模塊。參數(shù)采集單元設(shè)于各混合工位,含記錄存儲部件和檢測組件,存儲歷史混合異常信息(含異常時間點、顏色、粒...
          • 本發(fā)明涉及醫(yī)療信息學技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于深度學習的心衰患者死亡風險評估系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括存儲器和處理器,處理器執(zhí)行存儲器存儲的計算機程序,以實現(xiàn)如下步驟:獲取目標人員的心電圖數(shù)據(jù)和呼吸頻率數(shù)據(jù);根據(jù)心電圖數(shù)據(jù)上的數(shù)據(jù)差異和時間間隔獲得平穩(wěn)程...
          • 本發(fā)明屬于鋰電池材料技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種石墨烯包覆硫化鋰復(fù)合材料及其制備方法和應(yīng)用。本發(fā)明將硫源、鋰源和液態(tài)石墨烯前驅(qū)體制成預(yù)混料,將預(yù)混料進行預(yù)燒結(jié)處理,預(yù)燒結(jié)處理是對預(yù)混料進行低溫固化,使石墨烯前驅(qū)體梯形化,得到了石墨烯前驅(qū)體均勻包覆...
          • 本發(fā)明涉及鋰電池生產(chǎn)技術(shù)領(lǐng)域的一種電解液及鋰離子電池,包括第一化合物、第二化合物和第三化合物;本申請的電解液同時含有第一化合物、第二化合物及第三化合物,可有效提高電解液在高電壓下的穩(wěn)定性,抑制電解液產(chǎn)氣,提高電解液對于極片的浸潤性,從而提升...
          • 本發(fā)明涉及一種電池注液裝置及注液方法,用于配合負壓杯模組向電池加注電解液,包括第一蓋體單元,其包括第一蓋體以及第一進液組件,第一蓋體的邊緣具有沿第一蓋體厚度方向延伸的擋板,以形成能夠容納電解液的收容槽;第二蓋體單元,其包括第二蓋體和連接銷組...
          • 本發(fā)明屬于具有連鎖功能的環(huán)保氣體環(huán)網(wǎng)柜領(lǐng)域,具體地說是一種具有連鎖功能的環(huán)保氣體環(huán)網(wǎng)柜,包括:主體和連鎖裝置;所述連鎖裝置包括若干個固定板,若干個所述固定板位于機箱內(nèi)部,所述固定板的外表面上設(shè)有若干自鎖裝置,所述固定板的兩側(cè)分別鉸接設(shè)有第一...
          • 城市綜合能源系統(tǒng)電熱負荷功率優(yōu)化調(diào)度方法及系統(tǒng),方法包括以下步驟:根據(jù)不同能源形式,針對綜合能源系統(tǒng)中的各設(shè)備分別構(gòu)建電負荷預(yù)測模型和熱負荷預(yù)測模型;基于電負荷預(yù)測模型和熱負荷預(yù)測模型,構(gòu)建融合日前、日內(nèi)兩階段運行模型的電熱負荷功率預(yù)測參數(shù)...
          • 本申請公開了一種基于智能算法的電力消耗預(yù)測方法,涉及電力消耗預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,通過采集與電力消耗相關(guān)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù),并對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,獲取標準化數(shù)據(jù)集,提升了數(shù)據(jù)豐富度;然后基于標準化數(shù)據(jù)集,構(gòu)建用于電力消耗預(yù)測的訓練數(shù)據(jù),并采用MS...
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