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								      本發(fā)明實施例公開了利用AI生成可視化安全操作規(guī)程的方法、裝置及電子設備。方法包括：獲取目標數(shù)據(jù)，所述目標數(shù)據(jù)包括：設備的文字版安全操作規(guī)程、安全操作規(guī)程要求和可視化素材；將所述目標數(shù)據(jù)輸入人工智能AI工具，獲得所述設備的可視化安全操作規(guī)程。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計算機視覺及圖像檢索技術領域，公開了一種基于手繪風格草圖推薦的圖像識別方法及系統(tǒng)，在文本特征提取中，涉及到草圖標簽文本的提取，進行標簽文本數(shù)據(jù)集的向量化；針對草圖文本，每一類型草圖分別對應一種文本模型；草圖圖像特征提取與識別應用M...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種面向科學計算的稀疏算子協(xié)同計算架構，涉及稀疏計算技術領域，所述架構通過分塊任務生成器根據(jù)原始稀疏矩陣的非零元素分布生成第一任務；通過點積調度器對第一任務進行編碼重組，生成第二任務，并將第二任務分配至分段點積計算單元；通過分段點...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能領域，提供一種基于離散空間多模態(tài)融合的目標識別方法、裝置、設備及介質，獲取待識別模態(tài)數(shù)據(jù)；將待識別模態(tài)數(shù)據(jù)輸入至目標識別模型中，得到目標識別模型輸出的目標識別結果；其中，目標識別模型是根據(jù)各模態(tài)訓練數(shù)據(jù)訓練待訓練目標識別模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種機械設備故障診斷模型的訓練方法、診斷方法及裝置，獲取多種不同工況下的樣本機械設備的樣本振動信號以及標簽數(shù)據(jù)；根據(jù)樣本振動信號，對各個樣本機械設備進行劃分，得到多個樣本區(qū)域集合；通過訓練好的專家系統(tǒng)和AI算法模型預測樣本機械設...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N軌道車輛的故障檢測方法、裝置、設備及存儲介質。涉及軌道交通技術領域。該方法包括：獲取軌道車輛的當前運行數(shù)據(jù)，當前運行數(shù)據(jù)中包括軌道車輛中多個部件在多個采樣時刻的傳感數(shù)據(jù)；獲取軌道車輛在多個采樣時刻的運行圖像；根據(jù)當前運行數(shù)據(jù)、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種隱藏觸發(fā)器訓練方法及系統(tǒng)。本發(fā)明通過設計一種強依賴于原始圖像與原始標簽的觸發(fā)器生成機制，可以同時實現(xiàn)觸發(fā)器的視覺隱蔽和不同中毒樣本觸發(fā)器不同的目標。同時，針對后門應用在數(shù)字版權保護時易被精準操控的問題，提出了一種新的無目標攻擊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種日志脫敏方法及裝置，涉及大數(shù)據(jù)技術領域，主要目的為提高日志信息的安全性。本發(fā)明主要的技術方案為：獲取待上線服務對應的代碼文件；根據(jù)預設日志代碼識別規(guī)則，在代碼文件中識別出需要進行日志打印的目標代碼；利用預設敏感數(shù)據(jù)識別規(guī)則識...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于同軸倍寬形成線與氣體間隙主開關連接處的油氣隔板及仿真方法，解決了現(xiàn)有技術由于調整開關法蘭結構，導致油氣隔板氣面的沿面場強增大，致使氣面出現(xiàn)閃絡問題，以及因閃絡導致油氣隔板絕緣壽命降低的問題，其中，油氣隔板包括氣面和油面，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種參數(shù)化電阻抗差分層析的堤壩滲漏隱患定位方法，屬于水工建筑物安全診斷領域，本發(fā)明通過創(chuàng)新的高斯過程背景場建模、徑向基函數(shù)滲漏區(qū)參數(shù)化表征以及差分反演技術，成功克服了傳統(tǒng)EIT方法在復雜地質背景建模、測量誤差干擾和高維反演等方面...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及稀土冶金技術領域，具體涉及一種基于大數(shù)據(jù)分析的稀土熔鹽電解工藝參數(shù)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，構建“感知?分析?決策?執(zhí)行”的全流程閉環(huán)控制體系，系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集層、邊緣計算層、云平臺層、算法層和執(zhí)行層，其中數(shù)據(jù)采集層采集稀土熔鹽電解槽內數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種大模型恢復訓練的方法及裝置、存儲介質及電子裝置，包括：確定在大模型更新權重參數(shù)時發(fā)生故障的第一故障節(jié)點；從第一故障節(jié)點所屬的數(shù)據(jù)并行組內確定第一故障節(jié)點對應的第一非故障節(jié)點，其中，數(shù)據(jù)并行組是基于數(shù)據(jù)并行策略對大模型的訓練數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明為一種基于含水率的地質災害風險預警方法，涉及計算機處理技術領域，包括以下步驟：S01、將獲取目標區(qū)域未來24h預報降雨量數(shù)據(jù)生成預報雨量等值面圖；S02、獲取目標區(qū)域的土壤含水率監(jiān)測數(shù)據(jù)，并通過插值法生成不同深度的土壤含水率等值面；S...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于新型計量設備的客戶側電能質量綜合評估與反饋系統(tǒng)，包括獲取模塊I、計算模塊I、獲取模塊II、計算模塊II、判斷模塊、記錄模塊、反饋模塊I、計算模塊III、特征錄制模塊、自診斷模塊、反饋模塊II、客戶側用電模塊和系統(tǒng)管理模塊。本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多倉庫物流路徑優(yōu)化方法及相關設備，其中方法包括：獲取倉庫數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)；根據(jù)獲得的數(shù)據(jù)構建配送圖模型，以及定義馬爾可夫決策過程；提取配送圖模型中節(jié)點的同質特征與異質特征，將提取的特征與節(jié)點的初始特征融合構成超關系特征；將超關...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于無損檢測技術領域，旨在解決傳統(tǒng)圖像序列處理技術中由于對時間相關性利用不充分、多維信息融合不足、噪聲敏感等原因而導致缺陷識別精度不高的問題，公開了一種用于紅外無損檢測系統(tǒng)的溫度圖像序列缺陷識別方法，采集熱激勵后被檢測材料表面的溫度圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于人工智能的森林資源量的估算方法和裝置。涉及人工智能技術領域，該方法包括：獲取待估算的目標森林區(qū)域的點云數(shù)據(jù)，并依據(jù)在所述目標森林區(qū)域的樹種組分布，確定對所述點云數(shù)據(jù)的目標分割方式；依據(jù)所述目標分割方式對所述點云數(shù)據(jù)進行分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于模糊提示和大模型的光伏組件缺陷高質量分割方法，具體如下：基于同態(tài)濾波方法，利用傅里葉變換將電致發(fā)光圖像的高頻部分和低頻部分分離，并對這兩者進行獨立處理，使用DBSCAN對增強后的EL圖像進行聚類，通過確定領域半徑Eps和在...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于物質點法的邊界自適應及表面重建方法及裝置，涉及計算機圖形學技術領域。該方法包括：根據(jù)用戶控制參數(shù)對原始粒子進行分裂得到細分粒子，對細分粒子進行位置重建；將原始粒子及細分粒子上攜帶的信息傳遞到網格上；根據(jù)信息計算網格上的受力...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種分類模型訓練方法、裝置及計算機設備。其中，該方法包括：根據(jù)圖像和文本匹配程度從圖文對樣本集合中的樣本中選擇多個目標樣本；基于目標樣本的多維度信息將目標樣本轉化為目標格式的訓練數(shù)據(jù)；基于目標格式的訓練數(shù)據(jù)和分類模型的損失函數(shù)訓...
								
            
							
            
							
						
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