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          • 本發(fā)明涉及一種基于異構(gòu)關(guān)系圖嵌入的認(rèn)知診斷方法和系統(tǒng),旨在通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與度量學(xué)習(xí)相結(jié)合,提高認(rèn)知診斷的準(zhǔn)確性和效率。本發(fā)明具體分為構(gòu)建多元認(rèn)知關(guān)系圖并進(jìn)行嵌入處理、基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系感知編碼、度量學(xué)習(xí)與作答模式辨別以及聯(lián)合訓(xùn)練與模型優(yōu)化...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于區(qū)塊鏈的鐵路站房碳排放監(jiān)控方法、裝置及設(shè)備,屬于碳排放領(lǐng)域。其中方法包括:計算各區(qū)域單元當(dāng)前時刻的碳排放績效值;根據(jù)各區(qū)域單元當(dāng)前時刻的碳排放數(shù)據(jù)和碳排放績效值生成區(qū)塊鏈的碳排放信息鏈;從碳排放信息鏈中獲取各區(qū)域單元所有...
          • 本發(fā)明提出一種基于遙感影像的田塊內(nèi)農(nóng)機(jī)行駛效率適宜性評價方法,包括:S1,基于高分辨率遙感影像提取精細(xì)的田塊屬性信息;S2,基于田塊屬性信息提取田間障礙物信息以及田塊地形信息;S3,構(gòu)建影響田塊內(nèi)農(nóng)機(jī)行駛效率的關(guān)鍵評價指標(biāo)集;S4,基于地理...
          • 本發(fā)明提供一種基于能力圖譜構(gòu)建的學(xué)習(xí)表現(xiàn)評價驅(qū)動的教學(xué)管理方法,包括如下步驟:S1:進(jìn)行多維能力圖譜構(gòu)建的步驟;S2:進(jìn)行多模態(tài)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的步驟;S3:進(jìn)行動態(tài)能力值計算模型的步驟;S4:進(jìn)行實(shí)時能力預(yù)警系統(tǒng)構(gòu)建的步驟;S5:進(jìn)行自適應(yīng)教...
          • 本申請?zhí)峁┮环N現(xiàn)貨塊礦采購方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及高爐煉鐵技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:基于采購候選的多個現(xiàn)貨塊礦中每一現(xiàn)貨塊礦的品種屬性,確定每一現(xiàn)貨塊礦的篩下粉車板價;基于每一現(xiàn)貨塊礦的所述篩下粉車板價與礦粉粉末率,確定每一現(xiàn)貨...
          • 本發(fā)明涉及火電廠基建技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種火電廠基建管理施工方法,包括:基于火電廠基建施工計劃設(shè)置監(jiān)測時間節(jié)點(diǎn),獲取當(dāng)前監(jiān)測時間節(jié)點(diǎn)的基建施工數(shù)據(jù);根據(jù)基建施工數(shù)據(jù)對火電廠基建施工階段進(jìn)行劃分,根據(jù)基建施工階段以及當(dāng)前監(jiān)測時間節(jié)點(diǎn)的基建施工數(shù)...
          • 本發(fā)明涉及一種基于BIM技術(shù)的協(xié)同設(shè)計系統(tǒng),屬于BIM模型設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域,其中,該系統(tǒng)包括:項目策劃模塊,用于設(shè)置目標(biāo)項目包含的單體以及單體對應(yīng)的專業(yè)類別,設(shè)置專業(yè)類別中每個專業(yè)的專業(yè)組成員以及專業(yè)組成員的權(quán)限類型,基于預(yù)設(shè)的建筑信息模型模板...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種用于游樂設(shè)備推薦的客戶數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)。一種用于游樂設(shè)備推薦的客戶數(shù)據(jù)分析方法,包括以下步驟:S1:獲取客戶的文化沖突元素和游樂設(shè)備的設(shè)備相關(guān)數(shù)據(jù),并根據(jù)所述客戶的文化沖突元素和游樂設(shè)備的設(shè)備相關(guān)數(shù)...
          • 本發(fā)明公開了一種光伏發(fā)電商日前市場最優(yōu)報量決策方法、設(shè)備、介質(zhì),包括:構(gòu)建光伏實(shí)際出力和光伏預(yù)測出力的邊緣分布模型、聯(lián)合分布模型,從而得到若干光伏出力場景及其對應(yīng)的概率;設(shè)置約束條件,以光伏發(fā)電商在不同出力場景下參與市場的期望收益最大為目標(biāo)...
          • 本申請涉及一種廣告投放管理方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備,屬于廣告投放技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:根據(jù)廣告投放需求和廣告生成模型,生成待投放廣告;對全量用戶的身份信息、歷史訂單和行為數(shù)據(jù)進(jìn)行特征挖掘處理,得到全量用戶特征池;根據(jù)全量用戶特征池中競價用戶的用...
          • 本發(fā)明公開了一種支持特征溯源的人群圈選方法及系統(tǒng);本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)營銷技術(shù)領(lǐng)域;將標(biāo)簽輸入至標(biāo)簽組合運(yùn)算池A中,在標(biāo)簽組合運(yùn)算池A中,根據(jù)預(yù)設(shè)的運(yùn)算關(guān)系,包括與(AND)或(OR)和非(NOT),對輸入的標(biāo)簽進(jìn)行組合,以生成符合業(yè)務(wù)需求的標(biāo)...
          • 本申請公開了一種圖形處理器、芯片產(chǎn)品、計算機(jī)設(shè)備及數(shù)據(jù)處理方法,涉及芯片技術(shù)領(lǐng)域。GPU包括至少一個GPU核心。GPU核心包括:控制單元、DMA單元、緩存單元和至少一個計算單元。DMA單元分別與CPU和存儲器耦合。通過將DMA單元從GPU核...
          • 本發(fā)明公開了一種事件信息引導(dǎo)的圖像去模糊及高幀率重建方法,包括如下步驟:步驟一、獲得模糊圖像圖像與模糊圖像對應(yīng)的事件流構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;步驟二、構(gòu)建基于動態(tài)跨模態(tài)融合模塊的去模糊及插幀聯(lián)合重建網(wǎng)絡(luò);步驟三、訓(xùn)練得到訓(xùn)練好的基于跨模態(tài)注意力機(jī)制...
          • 本發(fā)明提供一種利用正方形作為標(biāo)定物的圖像復(fù)原及測距的方法。該方法包括:對相機(jī)鏡頭進(jìn)行畸變矯正;獲取相機(jī)焦距、相機(jī)像素間距和標(biāo)定用正方形標(biāo)牌的邊長數(shù)據(jù);將該標(biāo)牌放置在待拍攝目標(biāo)旁進(jìn)行拍攝;得到標(biāo)牌的四個頂點(diǎn)的坐標(biāo)或者選擇標(biāo)牌的四個頂點(diǎn);計算得...
          • 本申請涉及儲能柜裝配技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種儲能柜自動化裝配線及其智能化系統(tǒng),所述裝配線包括生產(chǎn)區(qū),所述生產(chǎn)區(qū)內(nèi)設(shè)置有用于對于儲能柜進(jìn)行裝配的裝配線,以及用于采集生產(chǎn)區(qū)圖像、裝配線圖像以及儲能柜圖像的攝像頭。所述智能化系統(tǒng)包括:數(shù)據(jù)采集模塊,用...
          • 本發(fā)明提出一種基于改進(jìn)YOLO網(wǎng)絡(luò)的裂縫分割方法,包括以下步驟:A、構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,所述的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括Backbone網(wǎng)絡(luò)模塊、Neck網(wǎng)絡(luò)模塊、Head網(wǎng)絡(luò)模塊;B、對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;C、原始圖像輸入...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于結(jié)構(gòu)先驗的Landweber的電阻抗成像方法,包括采集待檢測目標(biāo)圖像;對圖像進(jìn)行預(yù)處理和圖像分割,提取目標(biāo)先驗信息和輪廓信息;利用輪廓信息進(jìn)行有限元建模與仿真;利用EIT系統(tǒng)獲取邊界電壓,對先驗信息進(jìn)...
          • 本發(fā)明提供一種圖形浮雕的生成方法、裝置及設(shè)備,涉及安全防偽技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:獲取目標(biāo)圖形浮雕所對應(yīng)的圖案輪廓曲線對象和底紋背景曲線組;根據(jù)圖案輪廓曲線對象和底紋背景曲線組,確定圖案輪廓曲線對象中的圖案輪廓曲線和底紋背景曲線組中的背景曲...
          • 本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種超聲探頭標(biāo)定方法,包括以下步驟:檢測數(shù)據(jù)集采集與構(gòu)建、檢測模型構(gòu)建與訓(xùn)練、標(biāo)定系統(tǒng)準(zhǔn)備、標(biāo)定數(shù)據(jù)集采集與構(gòu)建、標(biāo)定結(jié)果粗估、標(biāo)定結(jié)果細(xì)化。本發(fā)明將超聲標(biāo)定建模為三維重建問題,將標(biāo)定視為重建過程中的...
          • 本發(fā)明公開了基于終端設(shè)備的輕量級多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識別方法,涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域;包括以下步驟:多模態(tài)數(shù)據(jù)采集以及預(yù)處理,利用數(shù)據(jù)獲取模塊獲取多模態(tài)數(shù)據(jù),并對獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;輕量化特征提取網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建,對于視覺分支和非視覺分支分別構(gòu)建特征提...
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