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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明涉及一種土壤墑情預(yù)測系統(tǒng)及方法；包括數(shù)據(jù)采集模塊，所述數(shù)據(jù)采集模塊與數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊相連接，數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊與數(shù)據(jù)分析模塊相連接，數(shù)據(jù)分析模塊與預(yù)測模型模塊相連接，預(yù)測模型模塊與遠(yuǎn)程控制主機(jī)相連接；對土壤墑情信息實(shí)施了全面的數(shù)據(jù)采集作業(yè)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及滑坡監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種融合時(shí)滯重建與注意力機(jī)制的滑坡監(jiān)測數(shù)據(jù)預(yù)測方法，以滑坡位移歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)及外部誘發(fā)因子為建模對象，針對滑坡變形過程的非線性、時(shí)滯性特點(diǎn)，提出通過時(shí)間滯后交叉相關(guān)分析構(gòu)建時(shí)滯驅(qū)動特征集，并識別滑坡位移與誘...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供了一種時(shí)序數(shù)據(jù)異常檢測方法和裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取時(shí)序數(shù)據(jù)標(biāo)注樣本集；基于時(shí)序數(shù)據(jù)標(biāo)注樣本集對初始異常檢測模型進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到目標(biāo)異常檢測模型；對時(shí)序數(shù)據(jù)標(biāo)注樣本集進(jìn)行波動區(qū)間預(yù)測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種水輪機(jī)耦合風(fēng)機(jī)系統(tǒng)的工況預(yù)測方法，屬于水力機(jī)械技術(shù)領(lǐng)域。該方法用于解決水輪機(jī)耦合風(fēng)機(jī)系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)工況參數(shù)預(yù)測困難的問題。其技術(shù)方案包括：首先根據(jù)風(fēng)機(jī)額定參數(shù)和可利用的水頭流量，估算能量平衡并確定水輪機(jī)比轉(zhuǎn)速；獲取水輪機(jī)的單位出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于中厚板板面標(biāo)識代碼快速識別管控方法，具體為：（1）每塊中厚板板面上設(shè)有鋼板號信息，跟蹤模塊確定中厚板板面上鋼板號位置，數(shù)據(jù)處理模塊獲取鋼板號信息進(jìn)行分析，判斷鋼板尾號，鋼板號末兩位；（2）當(dāng)鋼板尾號為01時(shí)，即為頭板，精...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N基于礦用智能頭盔的調(diào)度系統(tǒng)、方法及電子設(shè)備，其中該系統(tǒng)包括：多個(gè)礦用智能頭盔、調(diào)度中心和通信控制模塊；調(diào)度中心，用于在基于多個(gè)礦用智能頭盔之中至少一個(gè)礦用智能頭盔確定觸發(fā)至少一個(gè)緊急避險(xiǎn)事件時(shí)，分別根據(jù)至少一個(gè)礦用智能頭盔各自...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電子產(chǎn)品的售后服務(wù)方法及系統(tǒng)，涉及電子設(shè)備售后服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，包括管理中心，所述管理中心連接有產(chǎn)品采集模塊、需求處理模塊、服務(wù)分析模塊以及流程優(yōu)化模塊；對售后需求數(shù)據(jù)進(jìn)行詞條轉(zhuǎn)換，獲得售后詞條向量，對售后詞條向量進(jìn)行特征變動，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于焊縫缺陷圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于ResNet?CGAN的多層多道焊縫特征識別方法及系統(tǒng)，包括：采集多層多道焊接的圖像數(shù)據(jù)；將圖像數(shù)據(jù)輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的融合殘差網(wǎng)絡(luò)與條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)的模型中，模型包括生成器網(wǎng)絡(luò)和判別器網(wǎng)絡(luò)；生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種利用數(shù)字病理的肺癌亞型分類識別方法及系統(tǒng)。首先，通過圖像分割獲取細(xì)胞連通域及子分割區(qū)域，并基于細(xì)胞連通域的形狀以及子分割區(qū)域的數(shù)量量化細(xì)胞聚集程度。分析細(xì)胞邊緣線的灰度分布和變化波動，評估邊緣線的異常...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種施工圖內(nèi)容調(diào)節(jié)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括繪制施工管線圖，將施工圖繪制程序與無人機(jī)設(shè)備相連接；建立地面控制站，將實(shí)時(shí)施工圖傳輸至地面控制站；將地面控制站與若干個(gè)無人機(jī)進(jìn)行無線通訊；基于施工管線圖投影不同顏色射線，并對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于數(shù)據(jù)增廣的SAR圖像目標(biāo)檢測方法及裝置，其方法包括以下步驟：調(diào)整待測試的SAR圖像大小并進(jìn)行歸一化處理；將經(jīng)過歸一化處理后的所述待測試的SAR圖像大小輸入到目標(biāo)檢測模型，得到預(yù)測的邊界框、類別概率和置信度；通過該方法及裝...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于特征融合的機(jī)器人環(huán)境感知方法及相關(guān)裝置，涉及機(jī)器視覺技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：對激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理；對該激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行分割聚類，獲得分割聚類點(diǎn)云數(shù)據(jù)以結(jié)合圖優(yōu)化構(gòu)建二維柵格地圖；基于顏色空間轉(zhuǎn)換對該圖像數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例公開了一種目標(biāo)區(qū)域的子流域劃分方法及相關(guān)設(shè)備，根據(jù)預(yù)設(shè)地形敏感系數(shù)、預(yù)設(shè)河道高程約束權(quán)重和預(yù)設(shè)動態(tài)河道基準(zhǔn)高程將目標(biāo)區(qū)域的高程模型數(shù)據(jù)和多光譜遙感影像進(jìn)行融合，使得融合數(shù)據(jù)能夠有效的體現(xiàn)出目標(biāo)區(qū)域的地形結(jié)構(gòu)特征；將歷史氣象柵格數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      危險(xiǎn)駕駛場景下快速融合網(wǎng)絡(luò)駕駛員注意力預(yù)測方法，包括如下步驟：步驟一：對交通事故視頻集下的RGB集逐幀分割為具有不同語義特征的語義圖像，提取其時(shí)空特征和語義特征；步驟二：利用注意力策略將步驟一中提取圖像的時(shí)空特征與語義上下文特征融合在一起；...
								
            
							
            
							
						
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								      提供一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像目標(biāo)模板提取方法，該方法包括：獲取指定目標(biāo)的圖像并預(yù)處理，獲得標(biāo)準(zhǔn)化的圖像數(shù)據(jù)集；對圖像數(shù)據(jù)集完成目標(biāo)類型及模板區(qū)域標(biāo)注，形成標(biāo)注數(shù)據(jù)集；對圖像數(shù)據(jù)集及標(biāo)注數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分，得到訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集；基于訓(xùn)練集、驗(yàn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)人工智能模型的老人摔倒報(bào)警系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、多模態(tài)融合模塊、人工智能分析模塊、報(bào)警模塊和后臺管理系統(tǒng)。數(shù)據(jù)采集模塊采集老人的視頻圖像數(shù)據(jù)、可穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)；多模態(tài)融合模塊對不同模態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種虛擬仿真醫(yī)院教學(xué)系統(tǒng)，屬于虛擬仿真教學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，包括全息醫(yī)學(xué)虛擬實(shí)訓(xùn)系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)綜合在線虛擬仿真教學(xué)系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)訓(xùn)練系統(tǒng)、中心服務(wù)器、臨床醫(yī)學(xué)模擬單元、急救技能模擬單元、檢驗(yàn)操作模擬單元和康復(fù)模擬單元，全息醫(yī)學(xué)虛擬實(shí)訓(xùn)系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)綜...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種可解釋性機(jī)器學(xué)習(xí)基因組預(yù)測方法及裝置，屬于生物育種、生物信息與機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合技術(shù)領(lǐng)域，利用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，結(jié)合生物學(xué)先驗(yàn)信息進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，通過處理多源數(shù)據(jù)(基因組、轉(zhuǎn)錄組、表觀遺傳數(shù)據(jù))、動態(tài)特征工程(PCA與PHATE降維...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于RNN和Materials Proiect的電池材料比能量和比容量預(yù)測方法，包括：步驟1、從Materials Project數(shù)據(jù)庫中收集電池材料的相關(guān)數(shù)據(jù)，包括：材料的化學(xué)成分、晶體結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、物理性質(zhì)數(shù)據(jù)；物理性質(zhì)數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于電池技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種極片、制備方法以及電池。所公開的極片包括：集流體、第一活性物質(zhì)層、第二活性物質(zhì)層和保護(hù)層；第一活性物質(zhì)層設(shè)置在集流體的至少一個(gè)表面，第一活性物質(zhì)層包括第一活性物質(zhì)；第二活性物質(zhì)層設(shè)置在第一活性物質(zhì)層的遠(yuǎn)離...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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