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          • 本發(fā)明主要用于電子信息技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明公開(kāi)了一種故障分析及解決措施可視化顯示方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:用戶登錄后顯示含運(yùn)行狀態(tài)查看模塊的第一界面;操作運(yùn)行狀態(tài)查看模塊后顯示第二界面,其動(dòng)態(tài)展示區(qū)域可更新展示目標(biāo)磁懸浮電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)信...
          • 本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于自然語(yǔ)言處理的ETL配置方法與系統(tǒng)。所述方法可以獲取用于ETL配置的文本信息;利用NLP對(duì)所述文本信息進(jìn)行解析,識(shí)別所述文本信息中包含的目標(biāo)ETL組件,以及針對(duì)所述目標(biāo)ETL組件的目標(biāo)配置項(xiàng);所述N...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種信息生成方法、信息顯示方法、推薦方法、計(jì)算設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。其中,獲取目標(biāo)類別對(duì)應(yīng)的選擇方式提示信息;確定屬于目標(biāo)類別的目標(biāo)對(duì)象;從所述目標(biāo)對(duì)象的對(duì)象描述信息中,提取與選擇方式提示信息匹配的對(duì)象屬性信息;根據(jù)選擇...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于電流波形畸變的電感參數(shù)臨界值計(jì)算方法及系統(tǒng),屬于電力電子技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的計(jì)算方法,包括:確定三相VIENNA整流器的關(guān)鍵參數(shù)及電流波形畸變目標(biāo);基于確定的三相VIENNA整流器的關(guān)鍵參數(shù)及電流波形畸變目標(biāo),確定三相VI...
          • 本發(fā)明屬于稀疏矩陣分解技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種結(jié)構(gòu)感知型不規(guī)則分塊的稀疏矩陣數(shù)值分解預(yù)處理方法,包括如下步驟:步驟1:結(jié)構(gòu)感知型預(yù)處理;步驟2:基于對(duì)角指針的反映稀疏矩陣二維分布特征的表示;步驟3:構(gòu)建面向數(shù)值分解計(jì)算性能的智能預(yù)測(cè)模型;步驟4...
          • 本發(fā)明涉及一種基于終身學(xué)習(xí)與輕量級(jí)參數(shù)優(yōu)化的檢測(cè)模型更新方法。適用于人工智能與深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是:一種基于終身學(xué)習(xí)與輕量級(jí)參數(shù)優(yōu)化的檢測(cè)模型更新方法,包括:為目標(biāo)檢測(cè)模型構(gòu)建LoRA模塊,該目標(biāo)檢測(cè)模型的原始權(quán)重矩陣...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種基于測(cè)試階段適應(yīng)策略的多模態(tài)虛假新聞檢測(cè)方法及系統(tǒng),屬于虛假新聞檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。包括訓(xùn)練階段和測(cè)試訓(xùn)練階段,所述訓(xùn)練階段基于新聞樣本的交叉熵?fù)p失和該新聞樣本中文本與圖像的重構(gòu)損失進(jìn)行訓(xùn)練,以得到預(yù)訓(xùn)練的虛假新聞檢測(cè)模型,所述測(cè)試...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種基于大語(yǔ)言模型強(qiáng)化推理學(xué)習(xí)的虛假新聞檢測(cè)方法及系統(tǒng),屬于虛假新聞檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。所述是將待檢測(cè)新聞和若干個(gè)推理送入一虛假新聞檢測(cè)模型,得到該待檢測(cè)新聞的檢測(cè)結(jié)果;其中,基于大語(yǔ)言模型構(gòu)建所述虛假新聞檢測(cè)模型的訓(xùn)練集,且所述虛假新...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種基于大語(yǔ)言模型生成與強(qiáng)化采樣的虛假新聞檢測(cè)方法及系統(tǒng),屬于虛假新聞檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法基于一虛假新聞檢測(cè)模型對(duì)待檢測(cè)新聞進(jìn)行檢測(cè),所述虛假新聞檢測(cè)模型的訓(xùn)練過(guò)程包括:對(duì)原始虛假新聞進(jìn)行分析,獲取該原始虛假新聞的關(guān)鍵點(diǎn)和主題;...
          • 本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及一種橋梁掛籃施工安全監(jiān)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。方法包括:本申請(qǐng)通過(guò)同步采集結(jié)構(gòu)應(yīng)力、傾角、位移等核心參數(shù)與實(shí)時(shí)風(fēng)速數(shù)據(jù),精準(zhǔn)量化環(huán)境荷載對(duì)掛籃穩(wěn)定性的影響,引入動(dòng)態(tài)影響評(píng)估模型,將風(fēng)速變化與結(jié)構(gòu)響應(yīng)進(jìn)...
          • 本發(fā)明提出了一種村級(jí)國(guó)土空間規(guī)劃虛擬仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)方法、系統(tǒng)和介質(zhì),該方法包括以下步驟:S1,登錄者利用擁有的用戶名和密碼實(shí)現(xiàn)登錄村級(jí)國(guó)土空間規(guī)劃虛擬仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái);S2,登錄者利用擁有的用戶名和密碼實(shí)現(xiàn)登錄村級(jí)國(guó)土空間規(guī)劃虛擬仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)后,...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種適用不同尺寸散熱器的換熱性能預(yù)測(cè)方法,包括以下步驟:S1,選取常用的翅片和散熱管建立若干個(gè)散熱器微單元結(jié)構(gòu)模型并進(jìn)行仿真;S2,將仿真數(shù)據(jù)利用GA?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立熱流密度預(yù)測(cè)模型;S3,建立散熱管數(shù)量不同的若干個(gè)散熱器模型并...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種多無(wú)人機(jī)配送及利用公交車充電聯(lián)合路徑優(yōu)化方法,以最小化任務(wù)總時(shí)間為目標(biāo),構(gòu)建基于時(shí)空網(wǎng)絡(luò)的混合整數(shù)規(guī)劃模型,綜合考慮無(wú)人機(jī)電量約束、需求點(diǎn)全覆蓋、公交時(shí)間窗及充電樁數(shù)量限制。采用分支定價(jià)和Dantzig?Wolfe分解理論將...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的變電站一次設(shè)備檢修輔助系統(tǒng),將設(shè)備三維模型、檢修規(guī)程以及歷史檢修記錄進(jìn)行動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián),首先,將變電站一次設(shè)備的三維模型與物理設(shè)備在AR終端的視場(chǎng)中實(shí)時(shí)對(duì)齊,并支持透視顯示設(shè)備內(nèi)部結(jié)構(gòu)和高亮故障區(qū)域,檢修人員可直接透...
          • 本發(fā)明提供一種基于多源數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)及方法,涉及金融科技技術(shù)領(lǐng)域,包括:多源數(shù)據(jù)采集模塊,用于整合金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部數(shù)據(jù)、公共征信數(shù)據(jù)及互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù),并通過(guò)隱私計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)安全數(shù)據(jù)融合;特征工程模塊,提取統(tǒng)計(jì)特征(如交易頻率)、文本...
          • 本發(fā)明涉及一種基于增強(qiáng)CT影像的腫瘤及血管三維空間關(guān)系量化分析方法,包括以下步驟:獲取薄層增強(qiáng)CT影像并進(jìn)行分割處理,得到腫瘤和血管分割結(jié)果;從分割結(jié)果中提取血管中心線,以生成局部平面,并重建得到血管中心線上各點(diǎn)對(duì)應(yīng)的二維切片,包括血管切片...
          • 本發(fā)明涉及一種基于二維醫(yī)學(xué)影像的腫瘤及血管空間關(guān)系計(jì)算方法,包括:獲取二維醫(yī)學(xué)影像并進(jìn)行分割處理,得到腫瘤分割結(jié)果和血管分割結(jié)果;針對(duì)腫瘤分割結(jié)果和血管分割結(jié)果進(jìn)行計(jì)算分析,得到接觸判斷結(jié)果;基于接觸判斷結(jié)果進(jìn)行量化分析,得到接觸場(chǎng)景下腫瘤...
          • 本發(fā)明涉及一種點(diǎn)云地圖更新圖層的精度評(píng)估方法,該方法通過(guò)獲取高精點(diǎn)云底圖以及點(diǎn)云地圖的更新圖層,從高精點(diǎn)云底圖和更新圖層中提取語(yǔ)義信息并對(duì)點(diǎn)云底圖靜態(tài)圖層和更新圖層進(jìn)行實(shí)例化操作,利用提取的語(yǔ)義信息,通過(guò)比較地理要素的特征在高精點(diǎn)云底圖和更...
          • 本公開(kāi)涉及一種三維高斯?jié)姙R場(chǎng)景的精確配準(zhǔn)與外觀融合方法,所述方法包括:獲取至少兩個(gè)存在錯(cuò)配的初始三維模型;將所述至少兩個(gè)存在錯(cuò)配的初始三維模型輸入到預(yù)設(shè)的配準(zhǔn)融合模型中,以獲取所述配準(zhǔn)融合模型輸出的重建三維模型,所述配準(zhǔn)融合模型用于整合所述...
          • 本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種用于電柜系統(tǒng)安全監(jiān)控的智能檢測(cè)方法、系統(tǒng)和存儲(chǔ)介質(zhì),包括:獲取電柜系統(tǒng)的圖像;將電柜系統(tǒng)的圖像通過(guò)預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行安全檢測(cè),預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于YOLOV11模型改進(jìn)得到,包括依次連接的主干網(wǎng)絡(luò)、頸部網(wǎng)絡(luò)和...
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