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          • 本發(fā)明提出一種基于RCWA算法優(yōu)化的量測設備調整方法及系統,基于預設待測量結構,得到基準光譜和若干階數電場;基于若干階數所述電場,得到階數重要性排序;基于所述階數重要性排序,得到近似光譜;基于所述基準光譜,調整近似光譜階數比例,得到階數選擇...
          • 本申請涉及機器學習領域,公開了一種復合管界面分層應變的預測方法及相關設備,包括:獲取復合管中基層與覆層的幾何參數、材料參數和接觸面參數;將幾何參數、材料參數和接觸面參數輸入預先訓練的預測模型,得到基層與覆層的分層應變。如此,基于基層與覆層的...
          • 本申請公開了一種科氏質量流量計的模態(tài)分析方法、設備及存儲介質,涉及流量計量技術領域,旨在解決科氏質量流量計的模態(tài)分析結果的準確性較低的問題。該科氏質量流量計的模態(tài)分析方法包括:通過雙向流固耦合模型,確定流體壓力與結構剛度之間的實時關系;基于...
          • 本發(fā)明提供了一種基于大語言模型的盾構智能輔助選型系統及方法。所述選型系統包括數據輸入模塊、規(guī)則知識庫模塊、大模型推理模塊和結果生成模塊;本發(fā)明面向盾構施工中地質條件復雜、規(guī)則多約束、專家依賴度高等現實問題,構建了一個融合規(guī)則知識庫、深度學習...
          • 本申請公開了一種大模型對話方法、設備、存儲介質及程序產品,涉及人工智能技術領域,旨在解決采用線性對話流對話時,容易導致上下文信息冗余與混亂,進而導致對話效率較低的問題。該大模型對話方法包括:獲取用戶輸入的問題信息;獲取本次對話的對話類型;對...
          • 本發(fā)明公開了一種茶樹種質資源圃管理方法,包括采用由數據存儲模塊、數據處理模塊、系統運行模塊、系統顯示模塊、外接端口模塊組成的茶樹種質資源圃管理系統,通過對茶樹種質資源圃的整體平面數據和各區(qū)塊分布數據、結合氣象站及土壤墑情信息數據、入圃的茶樹...
          • 本發(fā)明涉及虛擬電廠差異化貢獻分配和分布式碳交易技術領域,提供了一種多主體協作博弈的虛擬電廠低碳議價優(yōu)化方法,通過構建多虛擬電廠?負荷聚合商MVPP?LA合作聯盟框架,整合風力、光伏、熱電聯產及儲能系統,增強供需互動,并構建基于能量交互的碳排...
          • 本申請涉及一種充電站運營方法、裝置、計算機設備、可讀存儲介質和程序產品。所述方法包括:獲取多個樣本充電站對應的歷史運營數據;基于歷史運營數據,構建初始策略預測模型;對初始策略預測模型進行優(yōu)化,得到優(yōu)化后的策略預測模型;獲取目標充電站中多個電...
          • 本發(fā)明公開了一種基于無人機、公交車和出租車的應急響應調度方法及系統,屬于應急調度領域。本發(fā)明分析無人機的應急響應模式,并建立聯合公交車出租車軌跡時空約束下無人機應急響應能耗模型,提出一種參與型中繼出租車招募模型,建立考慮響應延誤、響應持續(xù)時...
          • 本發(fā)明涉及圖文數據處理技術領域,提供一種基于人工智能的數字化企業(yè)管理數據分析方法及系統,用以基于全面多元的供應鏈數據,融合動態(tài)決策邏輯生成可視化圖文分析報告,提升圖文生成的全面性、動態(tài)性和決策指導性,從而有效指導企業(yè)管理系統進行供應鏈動態(tài)調...
          • 本申請涉及人工智能技術領域,公開了一種工作流生成方法、裝置、電子設備及存儲介質,包括:獲取針對目標任務的工作流生成請求;基于工作流生成請求與預先訓練的第一模型,確定目標任務的子任務節(jié)點和子任務節(jié)點之間的依賴關系;子任務節(jié)點用于表征子任務節(jié)點...
          • 本申請公開了一種審批流程的管理方法、系統、設備、存儲介質及程序產品,涉及互聯網技術領域,旨在解決現有的流程審批靈活性較差、效率較低的問題。該方法包括:接收到發(fā)起人發(fā)起的目標審批請求時,根據目標審批請求對應的審批流程模版創(chuàng)建目標審批流程實例;...
          • 本發(fā)明屬于區(qū)塊鏈應用技術領域,公開了一種基于區(qū)塊鏈非同質化代幣的農產品數字資產分層確權與交易方法,包括:在種植端,在區(qū)塊鏈上將農產品種植環(huán)境參數鑄造成種植信息NFT;在農產品加工階段,在區(qū)塊鏈上將果實信息鑄造成產品NFT,并通過自下而上將每...
          • 本申請涉及一種車網互動供能的計算方法、裝置、設備、存儲介質及程序產品。方法包括:獲取目標區(qū)域內的多個電動汽車的電池能量數據、供能可用性數據和供能意愿影響因子數據;根據供能可用性數據和供能意愿影響因子數據,從目標區(qū)域內的多個電動汽車中確定出目...
          • 本發(fā)明提供了一種融合物理先驗與反饋增強的薄云去除方法,本發(fā)明包括特征融合殘差去云生成器、大氣散射復原模塊和空間細節(jié)增強判別器;大氣散射復原模塊提取大氣光值和透射率圖,提供物理先驗知識;將提取到的大氣光值、透射率圖與特征融合殘差去云生成器輸出...
          • 本發(fā)明實施例提供了一種圖像清晰度判斷方法、裝置、設備和介質,方法包括:確定圖像的梯度信息和拉普拉斯算子信息,梯度信息用于表示圖像的清晰度,拉普拉斯信息用于表示圖像的清晰度;根據預設圖像輪廓檢測算法,確定清晰度權重系數;根據梯度信息、拉普拉斯...
          • 本發(fā)明涉及質量檢測領域,具體為一種鋁型材鋸切斷面質量檢測方法及系統;所述方法包括以下步驟:獲取樣本鋸切斷面數據以及監(jiān)測鋸切斷面數據,根據樣本鋸切斷面數據,獲得樣本數據庫,對監(jiān)測鋸切斷面數據進行分析,獲得監(jiān)測匹配關系;對樣本數據庫進行分析,獲...
          • 本發(fā)明屬于機器視覺相關技術領域,其公開了一種面向動態(tài)目標的重心軌跡預測方法、系統及其構建方法,預測方法包括:S1、對至少兩部相機所采集的同一目標的圖像幀進行幀對齊處理,兩部相機的光軸正交;S2、對幀對齊的圖像幀進行空間對齊,獲取目標不同活動...
          • 本發(fā)明公開了一種基于雜化計算方式的場景拆分方法及裝置。其中,該方法包括:獲取物理場景信息和光學場景信息;根據物理場景信息得到場景奇異區(qū)域;將場景奇異區(qū)域輸入圖像映像矩陣,得到光學識別數據;根據光學場景信息和光學識別數據,對原始圖像進行拆分,...
          • 本發(fā)明涉及基于時序transformer和GAN的SAR到光學翻譯方法,包括以下步驟:采集SAR和光學遙感圖像,構建遙感圖像時間序列集;對時間序列集進行預處理,形成數據集;采用GAN網絡為模型基礎框架,分別構建生成器和判別器;選取最小二乘生...
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