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          • 本發(fā)明公開了基于智能OCR識(shí)別模板的公安戶籍檔案數(shù)字化加工方法,包括以下步驟:步驟一:選擇檔案類別,創(chuàng)建檔案盒;步驟二:掃描或上傳戶籍檔案圖片,選擇已經(jīng)創(chuàng)建好的智能OCR識(shí)別模板,其中包括創(chuàng)建智能OCR識(shí)別模板表和創(chuàng)建智能OCR識(shí)別模板要素...
          • 公開了一種基于準(zhǔn)度量及規(guī)劃的多目標(biāo)強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法,包括:構(gòu)建表征函數(shù)、準(zhǔn)度量值函數(shù)和隱空間動(dòng)力學(xué)模型,并利用從環(huán)境交互中采樣的轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)和目標(biāo)狀態(tài)進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練,其中,準(zhǔn)度量值函數(shù)被優(yōu)化以擬合狀態(tài)到目標(biāo)的成本,并作為距離度量標(biāo)準(zhǔn)用于優(yōu)化隱空間動(dòng)力...
          • 本申請(qǐng)公開了一種問答模型優(yōu)化方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,旨在解決如何讓用戶參與問答模型優(yōu)化的問題。該方法包括:響應(yīng)于用戶對(duì)問答模型輸出的原始回答內(nèi)容的修改操作,獲取修改后的回答內(nèi)容;基于原始回答內(nèi)容和修改后的回答內(nèi)容,確定修...
          • 本申請(qǐng)?zhí)岢隽艘环N草原碳匯功能預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建方法及系統(tǒng),以實(shí)現(xiàn)對(duì)草原碳匯功能的預(yù)測(cè)。該方法首先通過氣象站和遙感技術(shù)獲取研究草原區(qū)域的環(huán)境信息,并采用分層抽樣將區(qū)域劃分為若干子區(qū)域。接著,根據(jù)不同尺度的評(píng)估需求,在每個(gè)子區(qū)域內(nèi)設(shè)置多個(gè)不同大小的...
          • 本發(fā)明公開了一種養(yǎng)豬企業(yè)實(shí)時(shí)成本管控方法及系統(tǒng),該方法包括實(shí)時(shí)采集種豬、仔豬和肉豬飼養(yǎng)全周期的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);基于所述結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),通過預(yù)設(shè)算法計(jì)算種豬、仔豬和肉豬的實(shí)時(shí)成本指標(biāo);將所述實(shí)時(shí)成本指標(biāo)與基于實(shí)驗(yàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)的理論標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行對(duì)比;將所述實(shí)時(shí)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于線上助殘的服務(wù)推廣方法及系統(tǒng),涉及互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用及助殘服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括以下組成部分:S1、知識(shí)圖譜構(gòu)建步驟、S2、用戶需求分析步驟、S3、信息推薦步驟和S4、服務(wù)反饋與優(yōu)化步驟;本發(fā)明通過構(gòu)建助殘知識(shí)圖譜,并運(yùn)用自然...
          • 本說明書一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例提供一種擴(kuò)散模型的訓(xùn)練方法、基于擴(kuò)散模型的圖像生成方法。該圖像生成方法包括:響應(yīng)于接收到的圖像生成指令,調(diào)用擴(kuò)散模型按照時(shí)間步從T2到1的順序?qū)冊(cè)肼暤牡赥2級(jí)去噪圖像進(jìn)行T2輪去噪處理,以得到無噪聲圖像,所述擴(kuò)散模...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種圖像處理方法、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括:獲取待處理圖像,所述待處理圖像為模糊域未知的模糊圖像;利用預(yù)先訓(xùn)練的生成對(duì)抗模型的生成器將所述待處理圖像的Y通道圖像轉(zhuǎn)換成模糊域已知的Y通道圖像,對(duì)所述模糊域已...
          • 本發(fā)明涉及一種纖維絲束展寬缺陷的定量測(cè)試系統(tǒng)和方法,屬于復(fù)合材料技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有技術(shù)中纖維絲束展寬缺陷缺乏定量指標(biāo)的問題,包括:圖像獲取模塊,獲取展寬后纖維絲束的正向照片;圖像處理模塊,對(duì)展寬后纖維絲束的正向照片進(jìn)行處理,得到只包含亮度...
          • 本發(fā)明涉及一種纖維截面特征的大通量定量測(cè)試系統(tǒng)和方法,屬于復(fù)合材料增強(qiáng)纖維技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有技術(shù)中通過手動(dòng)/半自動(dòng)統(tǒng)計(jì)導(dǎo)致的人為因素引起誤差的問題,包括:圖像獲取模塊,獲取纖維的原始截面圖像,并輸出至圖像處理模塊,該纖維的原始截面圖像為位...
          • 本發(fā)明公開了基于VIT神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自準(zhǔn)直光斑中心定位方法,屬于自準(zhǔn)直角度測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域。針對(duì)自準(zhǔn)直成像光斑定位算法無法準(zhǔn)確獲取光斑特征而造成的定位精度低的問題。具體方法包括步驟一:對(duì)采集的圖像進(jìn)行歸一化操作。步驟二:將歸一化處理后的圖像分割并提...
          • 本發(fā)明涉及磁性材料加工技術(shù)領(lǐng)域,且公開了一種磁性材料加工用進(jìn)給速度調(diào)配方法及控制系統(tǒng),主要解決傳統(tǒng)加工中因溫度分布不均導(dǎo)致的晶粒異常生長(zhǎng)和磁性能不一致問題。該方法通過在燒結(jié)爐內(nèi)布置6?8臺(tái)多光譜相機(jī)和16點(diǎn)磁傳感器陣列,構(gòu)建0.05mm/p...
          • 本發(fā)明公開了一種360度多目標(biāo)分割與虛擬背景融合的影像生成方法,屬于影像生成技術(shù)領(lǐng)域,其包括以下步驟:步驟一:首先需要使用特殊的相機(jī)設(shè)備來捕獲360度全景影像,并輸入一張360度的全景圖像。本發(fā)明中,通過采用基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)SSD檢測(cè)模型...
          • 一種目標(biāo)區(qū)域識(shí)別、模型訓(xùn)練及定位方法、介質(zhì)、設(shè)備和裝置,其中,目標(biāo)區(qū)域識(shí)別方法,包括:利用CNN網(wǎng)絡(luò)從包含目標(biāo)區(qū)域的原始圖像中提取局部特征、利用Transformer網(wǎng)絡(luò)從所述原始圖像中提取全局特征;將所述局部特征與所述全局特征進(jìn)行融合,得...
          • 本公開提供了事件識(shí)別模型訓(xùn)練方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及圖像處理、智能監(jiān)控等領(lǐng)域,能夠用于智能家居、安防系統(tǒng)等應(yīng)用場(chǎng)景。具體實(shí)現(xiàn)方案為:響應(yīng)于用戶選中的目標(biāo)視頻片段,提取關(guān)鍵幀;根據(jù)關(guān)鍵幀,生成候選標(biāo)注事...
          • 本發(fā)明涉及一種供電所安全工器具的無感領(lǐng)用管理方法及系統(tǒng),在領(lǐng)用區(qū)域拍攝領(lǐng)用人員在進(jìn)入?yún)^(qū)域和離開區(qū)域時(shí)的圖像序列,然后提取出姿態(tài)特征匹配的圖像,從圖像中提取可能攜帶安全工器具的多個(gè)區(qū)域。然后通過對(duì)比多個(gè)區(qū)域在進(jìn)入時(shí)和離開時(shí)的圖像特征,快速判斷...
          • 本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)分析的高速公路智能交通誘導(dǎo)系統(tǒng),涉及智能交通技術(shù)領(lǐng)域,包括信息采集單元、信息存儲(chǔ)單元、信息處理單元和交通誘導(dǎo)單元。信息采集單元用于采集高速公路的路段交通信息;信息存儲(chǔ)單元用于存儲(chǔ)路段交通信息;信息處理單元用于對(duì)路段...
          • 本發(fā)明公開了一種LVDS背光亮度的控制方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及顯示技術(shù)領(lǐng)域;應(yīng)用于計(jì)算機(jī)主板,所述計(jì)算機(jī)主板上至少設(shè)置有CPU、CMOS存儲(chǔ)器以及SIO寄存器;所述LVDS背光亮度的控制方法包括以下步驟:CPU讀取CMOS存儲(chǔ)器...
          • 本發(fā)明公開了一種電驅(qū)總成臺(tái)架階次噪聲目標(biāo)獲取方法和裝置,其中該方法包括步驟:獲取整車狀態(tài)下目標(biāo)電機(jī)周圍的聲源信號(hào),并對(duì)所述聲源信號(hào)進(jìn)行變換和切片處理,得到目標(biāo)電機(jī)的主階次噪聲;根據(jù)所述主階次噪聲以及噪聲傳遞函數(shù),計(jì)算聲源的主階次載荷;根據(jù)采...
          • 本發(fā)明涉及基于CFD的電子電鍍?nèi)芤号渲颇P偷臉?gòu)建方法及系統(tǒng),屬于人工智能控制與電鍍?nèi)芤号渲迫诤霞夹g(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過采用鍍件電鍍膜厚閾值判別電子電鍍模組實(shí)測(cè)鍍層厚度數(shù)據(jù),并以此實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)模擬電子電鍍?nèi)芤号渲票壤?,監(jiān)測(cè)半導(dǎo)體器件電子電鍍后的鍍層厚...
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