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          • 本申請公開了一種基于哈希計算的缺陷處理方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及半導體集成電路技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取設(shè)計版圖中與缺陷點之間的距離滿足預設(shè)距離條件的多個目標線段;從線段方向各不相同的多個目標線段上,分別確定候選哈希點;基于每個候選...
          • 本發(fā)明公開一種基于強化學習的高效圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)子圖采樣方法,涉及人工智能技術(shù),針對現(xiàn)有技術(shù)效率低等問題提出本方案。應用在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練過程中,基于GraphSARM策略進行GNN訓練;所述GraphSARM策略包括GraphSARM?E與Gr...
          • 本發(fā)明公開了一種考慮多因素的冷凍廠負荷日前調(diào)節(jié)能力智能評估方法,首先提出基于MoE的日前負荷預測模型。該模型通過多專家機制對不同影響因素建模,利用門控網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)專家輸出融合,精準捕捉壓縮機負荷對外部變量的非線性響應特征。其次,為提高冷凝器風機...
          • 本發(fā)明公開了一種考慮工序約束的冷凍廠負荷日內(nèi)調(diào)節(jié)能力QLoRA評估方法,首先,提出冷凍廠運行信息采集技術(shù),構(gòu)建高精度的數(shù)據(jù)采集與特征提取體系,保障了評估過程所需信息的實時性、準確性與完整性。提出基于工序約束的冷凍廠調(diào)節(jié)能力修正模型,明確蒸發(fā)...
          • 本發(fā)明公開了一種金屬材料檢測樣品流量控制方法及系統(tǒng),屬于金屬材料檢測技術(shù)領(lǐng)域。方法包括獲取檢測樣品類型數(shù)據(jù),根據(jù)檢測樣品類型數(shù)據(jù)對檢測樣品進行初步分類,得到初步分類結(jié)果;對初步分類后的檢測樣品進行尺寸測量得到測量數(shù)據(jù),基于測量數(shù)據(jù)對初步分類...
          • 本發(fā)明屬于截齒維修更換技術(shù)領(lǐng)域,旨在解決現(xiàn)階段截齒系統(tǒng)的備件庫存策略會導致備件庫存費用高的問題。提出了一種截齒系統(tǒng)的最優(yōu)維修與備件庫存聯(lián)合決策方法,包括以下步驟:建立維修與備件庫存聯(lián)合策略下的截齒系統(tǒng)的可用度和費用率計算模型;基于所述可用度...
          • 本發(fā)明涉及電網(wǎng)綜合計劃管理技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種電網(wǎng)企業(yè)綜合計劃專項項目全業(yè)務監(jiān)測管控方法和系統(tǒng),該方法包括:構(gòu)建電網(wǎng)企業(yè)綜合計劃專項項目的全業(yè)務監(jiān)測分析指標體系,并確定出全業(yè)務監(jiān)測分析指標體系中各監(jiān)測指標的標準閾值;獲取電網(wǎng)企業(yè)綜合計劃...
          • 本發(fā)明公開了一種基于TR?UNet網(wǎng)絡(luò)的低劑量CT圖像腫瘤分割方法、系統(tǒng)及產(chǎn)品,首先構(gòu)建基于Transformer架構(gòu)的TR?BiNANet去噪模塊,通過BiLSTM2D模塊提取CT圖像的水平和垂直方向序列特征,結(jié)合復合損失函數(shù)優(yōu)化噪聲抑制...
          • 本發(fā)明提出一種復雜場景下通過ConvGRU迭代優(yōu)化物體6D位姿的方法。在遮擋嚴重、紋理信息不足的復雜場景中,通過工業(yè)相機采集物體的圖像信息,并使用PyTorch3D生成對應的渲染圖像。以觀測圖像與多個姿態(tài)下的渲染圖像作為輸入,利用權(quán)值共享的...
          • 本申請公開了一種公交線網(wǎng)路徑的繪制方法和繪制裝置及機器可讀存儲介質(zhì)。該繪制方法包括:獲取公交線網(wǎng)數(shù)據(jù)和道路網(wǎng)數(shù)據(jù);對所述公交線網(wǎng)數(shù)據(jù)和所述道路網(wǎng)數(shù)據(jù)進行匹配,確定所述公交線網(wǎng)數(shù)據(jù)中的每條公交線路途經(jīng)的公交線路路段的路段集合,以確定公交線路路...
          • 本申請公開一種面向數(shù)字沙盤的最小系統(tǒng)和端到端光場渲染方法,相較于傳統(tǒng)光場渲染方法,本發(fā)明采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光線級端到端渲染方法,節(jié)約了當前光場渲染流程中的視點合成與像素編碼步驟。基于人眼位置僅對所求觀看視角下的光線進行渲染,不但使得光場渲染...
          • 本發(fā)明屬于圖像生成技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種城市尺度三維夜間人造光分布建模方法及系統(tǒng)。本發(fā)明獲取研究區(qū)域的夜光遙感影像數(shù)據(jù)、土地利用類型矢量數(shù)據(jù)、地面高程數(shù)據(jù)以及建筑物形態(tài)矢量數(shù)據(jù);利用土地利用類型矢量數(shù)據(jù)對夜光遙感影像數(shù)據(jù)進行超分辨率增強處理;...
          • 本發(fā)明適用于3D掃描技術(shù)領(lǐng)域,提供了人物模型3D掃描與動態(tài)姿態(tài)捕捉方法及系統(tǒng),通過實時監(jiān)測關(guān)節(jié)運動強度動態(tài)觸發(fā)三維掃描,在非掃描時段利用慣性傳感器持續(xù)采集連續(xù)運動軌跡,并通過多光源陰影邊界演化反推遮擋部位時空參數(shù)。構(gòu)建時空聯(lián)合評估函數(shù)自適應...
          • 本申請公開了一種對象檢測模型的訓練、圖像檢測方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。該訓練方法包括:獲取樣本圖像、樣本圖像對應的樣本描述文本以及樣本描述文本所指示的樣本類別;通過預訓練的參考對象檢測模型基于樣本圖像以及樣本類別進行預測處理,得到樣本圖像對...
          • 本發(fā)明涉及模型訓練,具體涉及一種基于醫(yī)學影像大數(shù)據(jù)的半自動標注訓練方法,半自動標注模型訓練平臺對脫敏后的醫(yī)學影像數(shù)據(jù)進行預標注;標注平臺與半自動標注模型訓練平臺實時同步預標注數(shù)據(jù)和標注任務,由標注平臺展示預標注數(shù)據(jù),并進行多專家標注;通過用...
          • 本發(fā)明屬于圖書館監(jiān)管技術(shù)領(lǐng)域,具體是一種基于視頻分析的圖書館智能監(jiān)控系統(tǒng),包括出入驗證模塊、實時監(jiān)控模塊、視頻分析模塊、管理分級模塊和圖書館管理終端;本發(fā)明通過實時監(jiān)控模塊對圖書館內(nèi)部進行實時監(jiān)控以反饋圖書館內(nèi)各個區(qū)域的動態(tài),視頻分析模塊基...
          • 本申請公開了一種目標路口融合方法、裝置及電子設(shè)備、存儲介質(zhì),所述方法包括:響應于感知設(shè)備的感知結(jié)果,生成BEV多模態(tài)數(shù)據(jù),所述感知結(jié)果包括路段和路口,所述感知設(shè)備包括激光雷達和相機;根據(jù)所述BEV多模態(tài)數(shù)據(jù)中的路段結(jié)果和所述BEV多模態(tài)數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明提供了一種面向風格化輸入的通用草圖三維人體姿態(tài)預測方法,包括:步驟1,通過變分姿態(tài)編碼器采樣出蒙皮多人物線性模型SMPL姿態(tài)參數(shù),將文本描述與姿態(tài)參數(shù)作為條件注入訓練可控生成網(wǎng)絡(luò);步驟2,訓練目標檢測模型網(wǎng)絡(luò)和視覺轉(zhuǎn)換器姿態(tài)估計模型網(wǎng)...
          • 本發(fā)明公開一種基于姿態(tài)估計和時空建模的群體行為識別方法及系統(tǒng),屬于行為識別領(lǐng)域,包括:S1、對輸入視頻幀進行目標檢測,得到單人圖像檢測框和異常物體位置信息;S2、基于單人圖像檢測框,通過姿態(tài)估計網(wǎng)絡(luò)生成高精度關(guān)鍵點熱圖;S3、將高精度關(guān)鍵點...
          • 本發(fā)明提供了一種基于文本驅(qū)動的長時間純音樂生成方法,包括:運用LP?MusicCaps模型,篩選并制作帶文本標注的純音樂數(shù)據(jù)集;設(shè)計參考網(wǎng)絡(luò)Reference Net,生成與給定前序音樂條件連貫的梅爾頻譜圖;設(shè)計去噪網(wǎng)絡(luò)Denoise Ne...
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