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								      本發(fā)明屬于計算機應用技術領域，特別涉及通過三層優(yōu)化加速蛋白質?配體口袋預測和對接方法。該方法中，數據處理層通過算子空間重構和細粒度任務并行，實現計算與通信的高效重疊，最大化單卡推理吞吐量；模型優(yōu)化層通過離線特征分析和動態(tài)策略匹配，進行多維度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于人工智能與生物防腐技術領域，具體公開了一種基于LSTM網絡的細菌素效價衰減動態(tài)預測方法及系統，包括以下步驟：S1、數據采集與處理：在動態(tài)鹽梯度環(huán)境下采集效價衰減時序數據；S2、構建模型架構：構建LSTM神經網絡模型，包括輸入層、隱...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于異構關聯網絡的作物基因?功能預測方法及系統，涉及生物信息技術領域。首先，計算基因、功能和代謝物之間的相似性；然后，根據關聯關系和相似性構建異構關聯網絡；從異構關聯網絡中分別提取基因、功能、代謝物的特征表示，得到實體特征表...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療教育技術領域，公開了一種交互式麻醉學危機技能訓練場景的虛擬仿真方法，包括以下步驟：在虛擬環(huán)境中構建高保真的手術室及危機處理場景；實時模擬患者的生理參數變化，并將其反饋至學員界面；記錄并分析學員在訓練中的操作步驟、決策時間和生理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種管制指令高度短期的綜合安全性提示方法，包括：獲得所有航空器當前態(tài)勢的航跡描述信息；獲取限制空域的水平范圍、高度上限和高度下限；判斷目標航空器是否已處于一個限制空域的水平范圍內或即將進入一個限制空域的水平范圍內；形成關于目標航...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于互聯網數據與路口檢測器融合的車道問題識別方法，包括：確定問題路口和需要優(yōu)化的路口方向；判斷路口的失衡系數是否小于閾值；判斷進口車道數量與出口車道數量是否匹配；判斷進口車道左轉交通流、直行交通流與進口車道屬性是否匹配；判斷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于擴散模型的長人體運動序列生成方法，屬于計算機視覺和計算機圖形學技術領域。包括：構建長時人體動作數據集；構建長文本到長動作生成網絡，所述長文本到長動作生成網絡包括文本到短動作序列生成模型和運動序列拼接模型；所述文本到短動作...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于對抗領域自適應的跨域時空圖微表情識別方法，包括：A、對要處理的微表情視頻序列預處理；B、微表情光流序列經過進一步處理，構建面部關鍵點圖結構，作為第一輸入；C、微表情視頻光流序列作為輸入，通過全局特征提取網絡得到全局特征，作...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于動態(tài)語義引導與自適應擴散建模的跨域微表情識別方法，將微表情識別序列的起始幀與峰值幀輸入至訓練后的跨域微表情模型實現微表情的識別；包括：A、通過運動描述子提取模塊提取微表情的運動描述特征；B、通過噪聲調度模塊定義隨時間步演化...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于翅圖的吸血庫蠓物種輔助識別方法及裝置，涉及吸血庫蠓鑒定技術領域，該方法包括：通過對待識別的目標吸血庫蠓翅圖進行標準化處理，得到標準化目標吸血庫蠓翅圖；其中，標準化目標吸血庫蠓翅圖與標準化吸血庫蠓翅圖庫中的標準化吸血庫蠓翅...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及基于計算機視覺的多模態(tài)數據智能標注系統。所述系統包括：基準點對齊模塊，用于獲取多模態(tài)數據的特征提取結果，對所述特征提取結果進行基準點對齊處理，生成一致化的基準點集合；注視點預測模塊，用于根據所述基準點集合對視覺數據中的注視點進行動...
								
            
							
            
							
						
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								      本文介紹了一種改進的YOLOv8算法，用于無人機平臺上的儀表盤特征識別。針對YOLOv8模型在計算資源有限的環(huán)境中的應用，我們通過替換CSPPC卷積、Detect_AFPN檢測頭以及CGAttention注意力機制，對原始網絡架構進行了優(yōu)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于自適應雙路徑局部全局融合網絡的交通標志檢測方法，屬于計算機視覺與智能交通技術領域。通過三大創(chuàng)新模塊協同工作：非線性自適應特征提取模塊采用寬窄并行結構，結合自適應形變激活函數與部分卷積機制，增強對微弱特征的捕獲能力；動態(tài)通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數據分析技術領域，可應用于醫(yī)療健康和金融科技等領域，公開了一種視覺令牌篩選方法、裝置、設備及存儲介質，包括：獲取令牌序列，其中，令牌序列包括系統輸入令牌集、視覺令牌集和用戶輸入令牌集，視覺令牌集包括多個視覺令牌；通過多模態(tài)大模型計...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于多尺度注意力的巖性單元分類網絡，包括：遙感分支，用于處理遙感影像數據，得到多個遙感特征圖；地質先驗知識分支，用于處理地質巖性單元信息圖，得到包含地質先驗信息且與遙感特征圖結構相似的多個地質特征圖；小波增強交叉注意力WCCA模塊，用于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于Transformer與CapsNet的水下軌道角動量模式識別方法，利用Transformer分支提取軌道角動量光陣列的全局特征，以及CapsNet分支提取軌道角動量光陣列的局部特征，通過向量的形式捕捉軌道角動量光陣列圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提出了一種模型訓練及關鍵點檢測方法、裝置和存儲介質，涉及裝載自動化技術領域。其中，模型訓練方法包括：利用關鍵點檢測模型對包含待識別目標的樣本圖像進行處理，以得到特征圖包含的多個網格單元中每個網格單元的關鍵點預測坐標的置信度向量、關鍵點...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術領域，可應用于醫(yī)療健康領域，公開了一種分類方法、裝置、計算機設備及存儲介質，分類方法通過對每個圖像識別任務創(chuàng)建提示嵌入組，利用多模態(tài)視覺語言模型對提示嵌入組進行更新，以及將多模態(tài)視覺語言模型輸出的結果輸入至MLP分類器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于DETR的混凝土澆筑振搗表觀質量評價方法及系統：采集混凝土表面圖像；采用混凝土澆筑振搗表觀檢測模型對數據集中的圖像進行語義分割與缺陷檢測；根據缺陷檢測結果對混凝土澆筑振搗表觀質量進行量化評分。本發(fā)明通過融合深度學習技術與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于頻域通道注意力的多模態(tài)腦腫瘤分割方法，包括以下步驟：獲取訓練數據集；步驟2、建立多模態(tài)腦腫瘤分割網絡，包括兩個編碼器和兩個解碼器，兩個編碼器第一池化層的輸出連接第一FCMM模塊、第二池化層的輸出連接第二FCMM模塊、第三...
								
            
							
            
							
						
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