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          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種海上廊橋前端在浮式平臺(tái)上搭接點(diǎn)的檢測(cè)定位方法,包括如下步驟:相機(jī)標(biāo)定、搭接點(diǎn)檢測(cè)、搭接點(diǎn)定位。本發(fā)明通過(guò)對(duì)YOLOv8中的特征抽取網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分割操作、KAN卷積操作和融合操作,輸出融合特征圖,在特征強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)中對(duì)輸出的特征圖進(jìn)行...
          • 本公開(kāi)提供了一種基于AI非增強(qiáng)CT圖像的交互式識(shí)別測(cè)量方法及裝置,涉及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:基于批量肝脾CT圖像集建立影像任務(wù)隊(duì)列;根據(jù)第一任務(wù)隊(duì)列按順序?qū)⑴扛纹T圖像集中各肝脾CT圖像輸入至預(yù)訓(xùn)練的組織結(jié)構(gòu)識(shí)別模型,確定目...
          • 本發(fā)明屬于金融衍生品定價(jià)技術(shù)領(lǐng)域,是一種基于氣象要素預(yù)測(cè)的多元天氣衍生品定價(jià)方法,包括:構(gòu)建LSTM?OU溫度預(yù)測(cè)模型;通過(guò)復(fù)合損失函數(shù)優(yōu)化溫度預(yù)測(cè)模型;基于注意力機(jī)制構(gòu)建降水預(yù)測(cè)模型;通過(guò)組合損失函數(shù)優(yōu)化降水預(yù)測(cè)模型;根據(jù)無(wú)差異定價(jià)法對(duì)市...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了智慧實(shí)驗(yàn)室綜合管理系統(tǒng),涉及實(shí)驗(yàn)室管理技術(shù)領(lǐng)域,包括:數(shù)據(jù)采集模塊,獲取待分析實(shí)驗(yàn)室器材的信息,建立實(shí)驗(yàn)室器材數(shù)據(jù)庫(kù);智能評(píng)分模塊,根據(jù)實(shí)驗(yàn)室器材的歷史信息與當(dāng)前狀態(tài),使用智能評(píng)分算法對(duì)每個(gè)器材進(jìn)行評(píng)分;老化指數(shù)計(jì)算模塊,基于器...
          • 本發(fā)明提供一種機(jī)器人集群的調(diào)配方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:獲取待分配任務(wù)的任務(wù)復(fù)雜度信息和環(huán)境資源信息;根據(jù)機(jī)器人集群中每個(gè)機(jī)器人聯(lián)盟內(nèi)機(jī)器人的屬性信息,通過(guò)負(fù)載均衡算法,在每個(gè)機(jī)器人聯(lián)盟中選擇執(zhí)行待分配任務(wù)的目標(biāo)機(jī)器人聯(lián)盟;根...
          • 本發(fā)明實(shí)施例提供了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器的優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域,包括:在對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器進(jìn)行優(yōu)化時(shí),可以獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器中每個(gè)卷積層的初始參數(shù),以及,建立用于優(yōu)化初始參數(shù)的優(yōu)化函數(shù),然后基于粒子群...
          • 本發(fā)明涉及電力技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種溫控負(fù)荷的響應(yīng)能力的評(píng)估方法、裝置及電子設(shè)備,該溫控負(fù)荷的響應(yīng)能力的評(píng)估方法包括:獲取溫控負(fù)荷所在的目標(biāo)建筑的熱動(dòng)態(tài)參數(shù)和溫控負(fù)荷的運(yùn)行數(shù)據(jù);根據(jù)熱動(dòng)態(tài)參數(shù)和運(yùn)行數(shù)據(jù)確定溫控負(fù)荷的二階等效模型的模型參數(shù);...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了基于大模型的模糊測(cè)試方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),方法包括:對(duì)初始領(lǐng)域語(yǔ)料數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理得到目標(biāo)領(lǐng)域語(yǔ)料數(shù)據(jù),并根據(jù)目標(biāo)領(lǐng)域語(yǔ)料數(shù)據(jù)構(gòu)建領(lǐng)域特定語(yǔ)料庫(kù);將領(lǐng)域特定語(yǔ)料庫(kù)輸入待訓(xùn)練大語(yǔ)言模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到目標(biāo)大語(yǔ)言模型;結(jié)合第一...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種內(nèi)容處理方法、對(duì)象推薦方法、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。包括,獲取與目標(biāo)對(duì)象類(lèi)別匹配的第一內(nèi)容;確定與所述目標(biāo)對(duì)象類(lèi)別相關(guān)的至少一種角色信息;利用內(nèi)容生成模型按照所述至少一種角色信息,對(duì)所述第一內(nèi)容進(jìn)行調(diào)整,獲得所述至少一...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種內(nèi)容處理方法、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。包括,獲取目標(biāo)內(nèi)容;識(shí)別與所述目標(biāo)內(nèi)容相關(guān)的至少一個(gè)目標(biāo)對(duì)象;從所述目標(biāo)內(nèi)容中提取至少一個(gè)目標(biāo)元素信息;基于所述至少一個(gè)目標(biāo)元素信息,利用信息生成模型生成至少一個(gè)關(guān)鍵信息;其中,所...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于大語(yǔ)言模型增強(qiáng)多模態(tài)學(xué)習(xí)的教學(xué)設(shè)計(jì)處理方法和裝置及介質(zhì),可應(yīng)用于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)通過(guò)預(yù)設(shè)視覺(jué)模型進(jìn)行情緒和行為分析得到情緒和行為分析結(jié)果、通過(guò)預(yù)設(shè)語(yǔ)音模型進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別得到語(yǔ)音文本序列,通過(guò)微調(diào)后第二大語(yǔ)言模型對(duì)初...
          • 本發(fā)明提供一種基于偽標(biāo)簽的意圖識(shí)別模型訓(xùn)練方法、意圖識(shí)別方法和裝置,方法包括:將樣本文本輸入到語(yǔ)言模型中提取特征向量;基于特征向量對(duì)樣本文本聚類(lèi),將聚類(lèi)結(jié)果作為偽標(biāo)簽,計(jì)算有標(biāo)注樣本文本的真實(shí)標(biāo)簽與偽標(biāo)簽的歸一化互信息;確定每個(gè)樣本對(duì)應(yīng)的置...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)的鏡像數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng),該方法包括:獲取多個(gè)鏡像數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的記錄參數(shù);根據(jù)每一所述鏡像數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的所述記錄參數(shù),計(jì)算每一所述鏡像數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量;根據(jù)所述數(shù)據(jù)質(zhì)量從高到低對(duì)部分或全部的所述鏡像數(shù)據(jù)進(jìn)行排序,得到...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于趨勢(shì)預(yù)測(cè)的算力資源分配方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,所述基于趨勢(shì)預(yù)測(cè)的算力資源分配方法包括:將算力網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的算力數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序?qū)R與特征工程處理,轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)化的時(shí)間序列數(shù)據(jù);將所述時(shí)間序列數(shù)據(jù)輸入預(yù)訓(xùn)練的算...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于殘差圖注意力網(wǎng)絡(luò)模型的算力資源預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及算力網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了基于殘差圖注意力網(wǎng)絡(luò)模型的算力資源預(yù)測(cè)方法,包括:獲取每個(gè)算力節(jié)點(diǎn)及算力節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)的算力資源歷史數(shù)據(jù),生成算力節(jié)點(diǎn)的歷史時(shí)間序列;...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于多尺度transformer模型的算力資源預(yù)測(cè)方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。上述方法根據(jù)目標(biāo)預(yù)測(cè)時(shí)間點(diǎn)對(duì)應(yīng)的多個(gè)時(shí)間尺度,在每一時(shí)間尺度下對(duì)目標(biāo)資源的歷史狀態(tài)信息序列進(jìn)行采樣,構(gòu)建目標(biāo)資源在每一時(shí)間尺度下的...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種NVME盤(pán)的管理方法和存儲(chǔ)系統(tǒng)的管理系統(tǒng),涉及NVME盤(pán)存儲(chǔ)管理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:在NVME盤(pán)處于負(fù)載的情況下,讀取NVME盤(pán)的日志,以獲取至少一個(gè)已使用壽命百分差值和對(duì)應(yīng)的采集時(shí)間間隔,從而計(jì)算得到NVME盤(pán)的到期時(shí)間...
          • 顯示方法及相關(guān)產(chǎn)品,應(yīng)用于智能車(chē)輛技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)中,顯示控制裝置通過(guò)屏幕,在界面上顯示多個(gè)觸控組件,且顯示控制裝置可利用輸入的操作指示,對(duì)觸控組件進(jìn)行動(dòng)態(tài)組合,使得一個(gè)觸控組件可關(guān)聯(lián)車(chē)載設(shè)備的多個(gè)可調(diào)節(jié)功能。本申請(qǐng)?zhí)峁┑姆桨钢С纸M合車(chē)載設(shè)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種TFT顯示屏的抗干擾觸控方法及智能手表,方法包括獲取工作頻率范圍,預(yù)先將工作頻率范圍的工作頻點(diǎn)燒錄在智能手表中;在觸控操作閑暇時(shí)段,獲取智能手表的歷史噪聲干擾數(shù)據(jù)及當(dāng)前環(huán)境數(shù)據(jù)信息,根據(jù)歷史噪聲干擾數(shù)據(jù)及當(dāng)前環(huán)境數(shù)據(jù)信息預(yù)先...
          • 本發(fā)明涉及列車(chē)速度控制技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種列車(chē)速度的迭代學(xué)習(xí)控制方法、系統(tǒng)、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),包括建立列車(chē)的空間域模型,并根據(jù)空間域模型,得到列車(chē)的實(shí)際速度序列;獲取列車(chē)的期望速度序列,并計(jì)算期望速度序列與實(shí)際速度序列之間的速度跟蹤誤差;根據(jù)...
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