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          • 本發(fā)明涉及一種基于大語言模型的鋼結(jié)構(gòu)構(gòu)件表面損傷識別方法,涉及人工智能與結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域。旨在解決傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)方法對大量標(biāo)注樣本依賴嚴(yán)重、泛化能力差以及對復(fù)雜損傷場景適應(yīng)性不足的問題。該方法通過引入結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測圖像和損傷描述詞匯構(gòu)建提示...
          • 本發(fā)明公開了基于場景信息驅(qū)動的雷達?視覺自適應(yīng)融合感知方法,包括基于時空配準(zhǔn)結(jié)果實現(xiàn)雷達檢測目標(biāo)集合和視覺檢測目標(biāo)集合的關(guān)聯(lián);獲取場景特征表征,包括道路特征和局部環(huán)境特征;設(shè)計權(quán)重生成網(wǎng)絡(luò),將場景特征映射為動態(tài)融合權(quán)重;構(gòu)建增強特征向量,分...
          • 本發(fā)明公開了一種輔助元數(shù)據(jù)驅(qū)動的廣域紅外小目標(biāo)檢測方法,對輸入的紅外圖像進行預(yù)處理,對三類元數(shù)據(jù)進行特異化預(yù)編碼及多層感知機映射,生成初始輔助特征,通過骨干網(wǎng)絡(luò)提取多層級圖像特征,生成最終輔助特征,以彌合元高層語義缺乏的細(xì)節(jié)特征;利用多模態(tài)...
          • 本發(fā)明公開了一種用于實驗動物巡檢的AI獸醫(yī)系統(tǒng),具體涉及實驗動物巡檢的AI獸醫(yī)領(lǐng)域,包括圖像采集模塊、結(jié)構(gòu)建模模塊、特征標(biāo)注模塊、模態(tài)訓(xùn)練模塊、決策融合模塊、趨勢預(yù)警模塊;圖像采集模塊用于獲取具有完整輪廓結(jié)構(gòu)與高清圖像質(zhì)量的小鼠體表圖像幀數(shù)...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N深度估計增強的語義分割方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括對采集的RGB圖像使用深度估計大模型提取對應(yīng)的深度圖像;構(gòu)建場景感知模型,場景感知模型包括編碼層和解碼層;編碼層包括RGB圖像編碼分支和深度圖像編碼分支,基于分別設(shè)置在...
          • 本發(fā)明屬于智能檢測與識別技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及接觸網(wǎng)懸掛狀態(tài)缺陷智能識別系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括:異常指數(shù)計算單元、缺陷類別概率分析單元、數(shù)據(jù)增強單元和空間鄰近概率場推斷單元;所述異常指數(shù)計算單元,用于得到歸一化值,基于歸一化值,結(jié)合位置參數(shù),得到復(fù)...
          • 本公開提供了基于大模型的交互方法、訓(xùn)練方法、裝置及智能體,涉及人工智能領(lǐng)域,尤其涉及語音識別、語音交互、深度學(xué)習(xí)、大模型等技術(shù)領(lǐng)域,可以應(yīng)用于知識搜索、自動駕駛、智能客服、智能語音控制、智慧電商、AI醫(yī)療等應(yīng)用場景。基于大模型的交互方法包括...
          • 本發(fā)明涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種過夜航班拖曳計劃確定方法及裝置,旨在解決現(xiàn)有方法存在效率低、人力成本高以及準(zhǔn)確性較差的問題,方案主要包括:確定每個過夜航班的航班信息、每個拖曳代理公司的代理公司信息以及每個可用機位的機位信息;生成包括多個...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多維分析的麻鴨營養(yǎng)數(shù)據(jù)智能管理系統(tǒng),具體涉及多維分析技術(shù)領(lǐng)域,包括飼養(yǎng)區(qū)域劃分模塊、麻鴨信息采集模塊、麻鴨預(yù)處理模塊、麻鴨信息分析模塊、綜合分析模塊、綜合判斷模塊以及人機交互模塊。通過多源傳感器對目標(biāo)飼養(yǎng)區(qū)域的任意子區(qū)域...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)字化管理技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種基于大數(shù)據(jù)分析的出版社全流程數(shù)字化管理系統(tǒng),包括出版社選題策劃模塊、選題內(nèi)容確定模塊、出版社訂單管理模塊、圖書庫存監(jiān)測模塊、圖書質(zhì)量評估模塊以及圖書版權(quán)管理模塊;本發(fā)明通過圖書多源數(shù)據(jù)融合建立選題...
          • 本發(fā)明提供一種鐵路冷鏈運輸動態(tài)資源調(diào)配方法,屬于鐵路運輸管理技術(shù)領(lǐng)域。包括以下步驟:構(gòu)建鐵路冷鏈運輸動態(tài)服務(wù)網(wǎng)絡(luò),將動態(tài)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖與鐵路冷鏈運輸作業(yè)流程深度融合,構(gòu)建出鐵路冷鏈運輸動態(tài)服務(wù)網(wǎng)絡(luò);構(gòu)建0?1整數(shù)規(guī)劃模型,其目標(biāo)是總成本最小...
          • 本發(fā)明提供一種會議紀(jì)要記錄方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)。該方法包括:獲取會議上幻燈片播放時的幻燈片內(nèi)容信息和對應(yīng)幻燈片所采集的多媒體數(shù)據(jù)采集片斷;根據(jù)多媒體數(shù)據(jù)采集片斷,獲得幻燈片播放時對應(yīng)發(fā)言方的用戶采集信息,根據(jù)用戶采集信息識別發(fā)言方...
          • 本發(fā)明提供了一種智慧園區(qū)企業(yè)資源協(xié)同優(yōu)化方法,包括:構(gòu)建獨立的微服務(wù)認(rèn)證空間,生成不同路徑的n個微服務(wù)實例,并獲取每個微服務(wù)實例的序列號,將微服務(wù)序列號發(fā)送給企業(yè)內(nèi)部資源節(jié)點;生成n個隨機數(shù),將n個隨機數(shù)和對應(yīng)微服務(wù)序列號作為鍵值對存儲在資...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N多塔協(xié)同調(diào)度方法、協(xié)同服務(wù)器及多塔協(xié)同調(diào)度系統(tǒng),所述方法包括:構(gòu)建施工場地的孿生圖,生成每臺塔吊設(shè)備的可活動三維空間,并渲染至所述孿生圖內(nèi);根據(jù)多塔協(xié)同任務(wù)的協(xié)同起點定位和協(xié)同終點定位得到最短任務(wù)線,并渲染至所述孿生圖內(nèi);獲...
          • 本發(fā)明提供了一種基于大語言模型的智能評估系統(tǒng),結(jié)合語音識別和AI大模型分析,實現(xiàn)了一種智能的評估系統(tǒng),涉及人機交互技術(shù)領(lǐng)域。系統(tǒng)通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合架構(gòu),集成實時語音識別、界面元素語義解析和上下文感知技術(shù),實現(xiàn)自然語言指令結(jié)合數(shù)據(jù)庫篩選內(nèi)容,...
          • 本發(fā)明涉及管理系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種智能倉儲管理系統(tǒng)與方法,包括需求計算單元,將需要存儲的貨品記作倉儲貨品,將倉儲貨品分為重量、體積不同的多個目標(biāo)貨品,計算倉儲貨品對應(yīng)的貨架需求數(shù)量,計算目標(biāo)貨品對應(yīng)的單類型托盤數(shù)量;計算目標(biāo)貨品對應(yīng)的...
          • 本申請屬于計算機視覺與竹材力學(xué)性能檢測技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種竹材橫截面特征提取及其竹材力學(xué)性能檢測系統(tǒng)構(gòu)建,提出了基于機器視覺的竹材力學(xué)性能無損分級方法。所述系統(tǒng)由三部分構(gòu)成:首先,高精度圖像采集模塊采用多角度環(huán)形LED光源陣列,通過自適應(yīng)...
          • 本發(fā)明提供圖像訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的構(gòu)建方法、裝置和存儲介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:獲取第一樣本圖像數(shù)據(jù)集,對第一樣本圖像數(shù)據(jù)集中的第一樣本圖像進行識別獲得類別描述信息;基于第一樣本圖像數(shù)據(jù)集中的至少部分第一樣本圖像的類別描述信息進行聚...
          • 本發(fā)明公開了基于圖像識別的道路積雪智能檢測方法與系統(tǒng),涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:通過RGB圖像識別積雪表面顏色、紋理、邊緣特征,得到表層積雪特征;采集積雪縱向雷達信號,對回波信號進行特征提取,獲得回波信號特征;進行雪層劃分,以第一...
          • 本發(fā)明提供了一種基于AI視覺輔助的風(fēng)電設(shè)備分析系統(tǒng),包括圖像采集模塊、圖像處理模塊、特征提取模塊和故障診斷模塊,所述圖像采集模塊用于采集風(fēng)電設(shè)備的圖像信息,所述圖像處理模塊對采集的圖像信息進行預(yù)處理提高圖像質(zhì)量,所述特征提取模塊對預(yù)處理后的...
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