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          • 本公開涉及一種檢索模型生成方法、裝置、信息查詢方法、設(shè)備及介質(zhì),該檢索模型生成方法通過獲取原始數(shù)據(jù)集和預(yù)設(shè)初始模型,所述原始數(shù)據(jù)集包括與指定疾病相關(guān)的醫(yī)學(xué)知識(shí)數(shù)據(jù);根據(jù)所述原始數(shù)據(jù)集確定多個(gè)類別的典型問題集合,所述典型問題集合包括多個(gè)與所述...
          • 本申請公開了一種激光雷達(dá)畸變參數(shù)優(yōu)化方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。涉及激光雷達(dá)技術(shù)領(lǐng)域,其中方法包括:獲取激光雷達(dá)發(fā)射模組的多組光斑參數(shù);基于各所述光斑參數(shù)和預(yù)設(shè)目標(biāo)函數(shù)采用預(yù)設(shè)優(yōu)化算法對所述發(fā)射模組的畸變參數(shù)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,得到目標(biāo)畸變參...
          • 本申請公開了一種受熱面管老化區(qū)域確定方法,屬于無損檢測技術(shù)領(lǐng)域,主要目的是精準(zhǔn)確定老化區(qū)域在受熱面管中的位置。本申請的主要技術(shù)方案為:該受熱面管老化區(qū)域確定方法包括:建立關(guān)聯(lián)模型,所述關(guān)聯(lián)模型用于表征老化特征與導(dǎo)波信號(hào)功率譜密度信息之間的關(guān)...
          • 本發(fā)明提供一種具有表面減阻微結(jié)構(gòu)的深溝球軸承保持架及其設(shè)計(jì)方法,方法包括步驟:S1;對深溝球軸承保持架工作面微結(jié)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì),所述微結(jié)構(gòu)用于儲(chǔ)存潤滑液,其中微結(jié)構(gòu)深徑比在0.3~0.6范圍內(nèi);S2:利用超快激光在保持架工作面進(jìn)行微結(jié)構(gòu)的加工;...
          • 本發(fā)明公開一種基于數(shù)字孿生的車輛碰撞模擬方法,涉及車輛碰撞模擬領(lǐng)域,構(gòu)建車輛碰撞物理模型;獲取歷史碰撞數(shù)據(jù),根據(jù)所構(gòu)建的車輛碰撞物理模型以及所獲取的歷史碰撞數(shù)據(jù)獲得車輛碰撞數(shù)字孿生模型;通過歷史碰撞數(shù)據(jù)對車輛碰撞數(shù)字孿生模型進(jìn)行訓(xùn)練,獲得訓(xùn)...
          • 本申請?zhí)岢鲆环N發(fā)動(dòng)機(jī)懸置支架計(jì)算方法、裝置以及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì),發(fā)動(dòng)機(jī)懸置支架計(jì)算方法包括:獲取懸置支架求解主文件,其中,所述懸置支架求解主文件包括懸置支架的主模型以及各主模型對應(yīng)的載荷表;將目標(biāo)工況輸入正則表達(dá)式匹配模型,分別從所述各主模型...
          • 本發(fā)明公開了一種提高軋鋼提升鏈平臺(tái)剛度的方法,涉及軋鋼提升鏈平臺(tái)加工技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:使用振動(dòng)監(jiān)測設(shè)備對各分區(qū)位置進(jìn)行實(shí)時(shí)振動(dòng)監(jiān)測、采用有限元分析方法對平臺(tái)進(jìn)行仿真模擬,評(píng)估不同結(jié)構(gòu)參數(shù)對軋鋼提升鏈平臺(tái)的影響、對剛度不足分區(qū)內(nèi)的軋鋼提...
          • 本發(fā)明涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于大小模型的內(nèi)容審核方法、裝置及設(shè)備,方法包括:獲取送審?fù)ǖ捞峁┑拇龑徍藘?nèi)容;基于待審核內(nèi)容及其對應(yīng)的送審?fù)ǖ肋M(jìn)行策略解析,得到審核策略,審核策略包括審核模式、審核鏈路和審核鏈路的每個(gè)審核節(jié)點(diǎn)的調(diào)...
          • 本發(fā)明公開了基于智能監(jiān)控的企業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃優(yōu)化管理方法及系統(tǒng),涉及生產(chǎn)管理優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:采集目標(biāo)企業(yè)的多個(gè)同類生產(chǎn)線上的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)流;對所述監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)流進(jìn)行多維異常評(píng)估,生成異常評(píng)估矩陣;生成包括設(shè)備重啟優(yōu)先級(jí)序列、工序重排邏輯鏈、物料...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N半導(dǎo)體實(shí)驗(yàn)室的應(yīng)急決策方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),獲取風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型;獲取事故決策模型;在半導(dǎo)體實(shí)驗(yàn)室的任一系統(tǒng)觸發(fā)報(bào)警的情況下,基于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型和半導(dǎo)體實(shí)驗(yàn)室的實(shí)時(shí)安全數(shù)據(jù),確定半導(dǎo)體實(shí)驗(yàn)室的目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果;對于每個(gè)系統(tǒng)對應(yīng)的...
          • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種多智能體柔性作業(yè)車間調(diào)度方法,包括以下步驟:步驟1:基于大模型創(chuàng)建調(diào)度智能體和檢查智能體,對調(diào)度智能體和檢查智能體分別設(shè)置第一提示詞和第二提示詞;步驟2:獲取用戶數(shù)據(jù),把用戶數(shù)據(jù)分批次地輸入到調(diào)度智能體中...
          • 本發(fā)明屬于充電樁監(jiān)管技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種考慮優(yōu)先級(jí)的社區(qū)有序充電策略及裝置,該策略包括:獲取社區(qū)所轄電動(dòng)汽車的充電信息,充電信息包括車輛到達(dá)時(shí)間、車輛離開時(shí)間、當(dāng)前電池電量、最低充電需求和最高安全充電值;基于充電信息構(gòu)建社區(qū)電動(dòng)汽車用戶充...
          • 本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的黑土地水土資源承載力評(píng)估系統(tǒng),涉及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)領(lǐng)域,包括:數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、評(píng)估指標(biāo)計(jì)算模塊、承載力評(píng)估模型模塊、結(jié)果分析與展示模塊;數(shù)據(jù)采集模塊用于采集黑土地的土壤數(shù)據(jù)、水資源數(shù)據(jù)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。本...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N半導(dǎo)體實(shí)驗(yàn)室用戶安全畫像的生成方法及裝置,獲取用戶安全畫像的多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo);從多源渠道采集多個(gè)用戶的行為數(shù)據(jù),行為數(shù)據(jù)包括用戶在半導(dǎo)體實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行實(shí)際操作的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),以及用戶進(jìn)行半導(dǎo)體培訓(xùn)和考核的靜態(tài)數(shù)據(jù);根據(jù)第一用戶的行為...
          • 本發(fā)明公開了一種外購生鐵塊的質(zhì)量評(píng)估方法,包括以下步驟:取樣:針對來料車輛類型劃分取樣區(qū)域,通過搖號(hào)方式在取樣區(qū)域內(nèi)選擇試樣區(qū)域,在試樣區(qū)域內(nèi)獲得來料質(zhì)量情況;雜物評(píng)估:在試樣區(qū)域內(nèi)獲取一般雜物的重量情況,按照一般雜物實(shí)際重量扣重,或通過雜...
          • 本公開提供了一種資產(chǎn)配置方法和裝置,資產(chǎn)配置方法包括:接收資產(chǎn)配置任務(wù),對所述資產(chǎn)配置任務(wù)進(jìn)行量子編碼,形成用于表示所述任務(wù)的量子編碼信息,所述量子編碼信息包括:量子比特信息和量子能量信息;基于所述量子比特信息確定量子比特的初始量子態(tài);采用...
          • 本發(fā)明公開了一種基于網(wǎng)箱養(yǎng)殖魚群聲吶監(jiān)測圖像去噪的魚群數(shù)量測量方法,通過步驟一至步驟三獲取到對目標(biāo)網(wǎng)箱的一次整體掃描中每一幅單圈聲吶掃描圖像中每一條被識(shí)別魚類的被識(shí)別魚類坐標(biāo)點(diǎn)P(x,y,d),通過步驟四依據(jù)D<do的空間位置關(guān)系條件...
          • 本申請公開了一種圖像畸變的校正方法及電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:獲取目標(biāo)圖像初始的畸變參數(shù);檢測畸變參數(shù)是否滿足硬件限定條件,其中,硬件限定條件是基于圖像處理裝置的當(dāng)前硬件存儲(chǔ)資源確定的;響應(yīng)于畸變參數(shù)不滿足硬件限定條件,對畸變參數(shù)進(jìn)行...
          • 一種基于編碼器?解碼器架構(gòu)的自適應(yīng)圖像深度估計(jì)方法,將深度估計(jì)任務(wù)轉(zhuǎn)化為分類問題,通過將深度范圍劃分為固定數(shù)量、寬度相等的區(qū)間進(jìn)行處理,通過預(yù)訓(xùn)練的DenseNet編碼器對圖像進(jìn)行編碼,再將編碼結(jié)果輸入標(biāo)準(zhǔn)特征上采樣解碼器進(jìn)行解碼,從而輸出...
          • 本公開提供了文字替換方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理以及自然語言處理等人工智能領(lǐng)域,能夠用于生成式搜索、文檔智能編輯、智能助手、虛擬助手以及智能電商等應(yīng)用場景。所述文字替換方法可包括:獲取并展示待處理圖片;監(jiān)聽針對待...
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