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								      本發(fā)明公開了一種基于集成學習的發(fā)動機渦輪軸序貫優(yōu)化設計方法，包括：使用有限元方法進行航空發(fā)動機渦輪軸的參數(shù)化建模，并確定設計變量；基于渦輪軸結構確定優(yōu)化的目標函數(shù)以及約束條件；利用目標函數(shù)和約束條件構造訓練點集，利用訓練點集通過集成學習算法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種Tensor Core加速的混合精度代數(shù)多重網(wǎng)格解法器實現(xiàn)方法及系統(tǒng)，該方法包括：在AMG解法器設置階段，對需要參與SpGEMM算法計算的矩陣進行格式轉換，得到格式轉換后的矩陣，并使用Tensor Core進行SpGEMM計算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI的新能源汽車壓鑄件工藝參數(shù)智能優(yōu)化方法和系統(tǒng)，所述智能優(yōu)化方法包括以下步驟：（1）數(shù)據(jù)采集與預處理；（2）數(shù)字孿生模型構建；（3）AI模型訓練；（4）工藝參數(shù)優(yōu)化；（5）實時反饋與迭代優(yōu)化；（6）系統(tǒng)集成與自動化控制...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及建筑節(jié)能改造技術領域，公開了一種會展建筑空調(diào)能耗基準值的計算方法和裝置。其中，該方法包括：S1、獲取某一時間段內(nèi)每一場會展空調(diào)使用的基礎數(shù)據(jù)；S2、對所述基礎數(shù)據(jù)進行計算，以得到該時間段內(nèi)逐月空調(diào)系統(tǒng)能耗指標值；S3、對該時間段內(nèi)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明創(chuàng)新提供了基于大數(shù)據(jù)與AI算法的城鄉(xiāng)公交線網(wǎng)優(yōu)化與智能調(diào)度方法，生成站點需求程度；預設有公交線路數(shù)量，并獲取站點需求程度，并通過需求策略生成需求頻次，并根據(jù)需求頻次，隨機生成公交車路徑方案組，所述需求頻次反應站點在公交路徑方案組中出現(xiàn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及物料配置技術領域，尤其涉及一種物料配置方法及裝置，該方法包括：確定物料的綜合價值分值，篩選綜合價值分值在第一閾值范圍內(nèi)的物料；對篩選的物料進行兼容性校驗，確定物料的整體配置信息；根據(jù)物料的整體配置信息計算評估分值，篩選評估分值在第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了汽車殘值管理及預測系統(tǒng)，屬于人工智能技術領域。收集汽車的外觀圖像，使用YOLO算法進行汽車外觀損傷檢測，得到汽車外觀損傷集；建立汽車外觀損傷標準庫與汽車外觀損傷集的關聯(lián)，評估汽車不同位置的損傷程度，計算汽車損傷折舊率；構建并訓練...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于智能信息系統(tǒng)管理領域，具體公開了本發(fā)明的智能推廣系統(tǒng)，融合多源數(shù)據(jù)采集、預處理、用戶畫像構建、推廣策略生成、執(zhí)行監(jiān)控及反饋優(yōu)化等模塊。借助基于多源異構數(shù)據(jù)融合的用戶畫像構建算法與基于強化學習的動態(tài)推廣策略優(yōu)化算法，精準描繪用戶特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI深度學習的壓鑄結構件缺陷智能檢測系統(tǒng)和方法，所述智能檢測系統(tǒng)包括用于采集壓鑄結構件的表面圖像和內(nèi)部結構數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集模塊、用于對采集到的圖像和數(shù)據(jù)進行去噪、歸一化和增強處理的數(shù)據(jù)預處理模塊、用于識別壓鑄結構件的表面和...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N模版生成方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，方法包括：獲取針對承載于目標體的樣本對象的初始圖像；所述初始圖像包括所述目標體，所述樣本對象包括至少一個對象元素；將所述初始圖像輸入至訓練好的檢測模型，得到針對樣本對象中各對象元素的檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種車鉤位置檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，應用于視覺檢測技術領域，該方法包括：采用形態(tài)學方法對待檢測圖像進行圖像預處理，確定待檢測圖像對應的特征圖像；待檢測圖像中包括車鉤，特征圖像中包括多個第一候選區(qū)域；根據(jù)預設的特征篩選條...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N視覺定位方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)；所述方法包括：確定相機的內(nèi)參信息和外參信息；獲取所述相機輸出的圖像中的視覺識別點；確定所述視覺識別點與設備設定的目標中心點之間的像素偏差距離；基于所述像素偏差距離、所述內(nèi)參信息和所述外...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例涉及多媒體技術領域，公開了一種基于動畫庫制作視頻的方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，方法為獲取目標畫布元素，目標畫布元素為畫布中的需要添加動畫效果的一個元素；從預設動畫對象庫中獲取目標動畫對象，預設動畫對象庫為基于JavaScript...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及光場顯示技術領域，公開一種軟硬件協(xié)同優(yōu)化的透視混合現(xiàn)實方法及裝置，該方法包括：對透視混合現(xiàn)實光學系統(tǒng)的透明OLED顯示器的與液晶微透鏡陣列的結構參數(shù)，以及遮擋補償網(wǎng)絡進行聯(lián)合訓練，得到透明OLED顯示器與液晶微透鏡陣列的最佳結構參...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種圖像分割模型的訓練方法、圖像分割方法及裝置，所述方法包括：獲取樣本待處理圖像；樣本待處理圖像包括樣本對象圖像和樣本背景圖像；樣本對象圖像標注了樣本對象圖像標簽；樣本背景圖像標注了樣本背景圖像標簽；將樣本對象特征與第一權重進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種表格信息提取方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，所述方法包括：獲取待提取的表格圖像；確定所述表格圖像的所有輪廓和輪廓的父子階關系，所述輪廓包括表格輪廓和文本輪廓；基于所述表格輪廓、所述文本輪廓以及所述輪廓的父子階關系確定單元格輪廓；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于地墊領域，公開了老人跌倒告警方法及智能地墊，該方法包括：實時采集智能地墊的表面形變數(shù)據(jù)，生成三維壓力分布時序數(shù)據(jù)，并壓力形變加速度、壓力分布離散度及形變區(qū)域；當壓力形變加速度、壓力分布離散度及形變區(qū)域分別滿足第一條件、第二條件和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種適用于數(shù)字視聽場所的自動生成MV的方法、介質(zhì)和設備，該方法能夠基于用戶上傳的圖像和歌曲參數(shù)自動生成MV文件，極大提升MV文件的生成效率，且在生成MV文件過程中，充分考慮到了歌詞信息、歌曲風格信息、歌曲韻律信息以及背景畫面信息之...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于顱腦位置估計的經(jīng)顱磁刺激靶區(qū)推薦方法。所述方法包括以下步驟：基于雙目立體視覺構建面部關鍵點云；使用預訓練的生成式模型將面部關鍵點云重建為顱表面模型；收集各類型疾病患者的磁共振成像數(shù)據(jù)，建立具有疾病特異性的經(jīng)顱磁刺激靶區(qū)標...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種核電站堆本體下部腔室異物探測裝置及使用方法，包括上層本體、中層本體、下層本體、設置在上層本體內(nèi)且可沿上層本體豎向移動的柔性臂機構、設置在柔性臂機構端部且用于進行探測的探測件以及用分別控制上層本體、中層本體、下層本體和柔性臂機...
								
            
							
            
							
						
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