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          • 本發(fā)明涉及硅膠線纜技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種高可靠性高柔軟性的硅膠線纜及其工藝,包括:導(dǎo)體層,由多根直徑0.05~0.10mm的鍍錫銅絲通過層級(jí)絞合構(gòu)成,絞合螺旋角從內(nèi)層25°漸變至外層55°;絕緣層,包覆所述導(dǎo)體層,包括硅膠材料、含氫硅油交聯(lián)劑...
          • 本發(fā)明涉及新能源汽車充電設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種高柔軟的新能源汽車高壓電纜及其工藝,從內(nèi)到外依次包括鍍錫導(dǎo)體、交聯(lián)聚乙烯絕緣層、鍍錫編織屏蔽層、交聯(lián)聚乙烯外被層,隔離層;所述交聯(lián)聚乙烯的原料按重量份數(shù)計(jì)包括:線性低密度聚乙烯60?80份、乙...
          • 本申請(qǐng)是一種集成有生成式大語言模型的健康異常檢測(cè)與問診支持系統(tǒng)、方法和計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)。支持系統(tǒng)包括多體征信號(hào)數(shù)據(jù)采集模塊、異常檢測(cè)模塊、生成式大語言模型交互模塊、用戶反饋與聯(lián)合學(xué)習(xí)模塊以及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)警模塊。
          • 本發(fā)明提供一種智能仰臥起坐訓(xùn)練管理系統(tǒng)及其應(yīng)用方法,本發(fā)明提供一種智能仰臥起坐訓(xùn)練管理系統(tǒng),包括仰臥起坐訓(xùn)練器;智能終端,檢測(cè)并上傳用戶在仰臥起坐訓(xùn)練時(shí)的人臉視頻流;智能仰臥訓(xùn)練管理平臺(tái),根據(jù)所述人臉視頻流檢測(cè)識(shí)別用戶的有效訓(xùn)練次數(shù)。只需要...
          • 公開了一種基于生成式大語言模型的雙向內(nèi)容生成系統(tǒng)、方法和計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)。通過動(dòng)態(tài)適配患者與醫(yī)療專業(yè)人士的需求,結(jié)合生成式大語言模型生成精確且高效的針對(duì)病患和醫(yī)生的個(gè)性化內(nèi)容,用于健康管理、異常處理以及醫(yī)療建議支持。
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種基于四維彩超預(yù)測(cè)人臉圖像的方法、裝置、設(shè)備以及介質(zhì),屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取四維彩超圖像數(shù)據(jù),以及,從所述四維彩超圖像數(shù)據(jù)中提取人臉區(qū)域圖像數(shù)據(jù);對(duì)所述人臉區(qū)域圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè),得到所述人臉區(qū)域圖...
          • 本申請(qǐng)涉及一種基于端側(cè)大模型的工業(yè)車輛安控及車流分析方法及系統(tǒng),方法包括獲取叉車綜合圖像樣本,并對(duì)叉車綜合圖像樣本進(jìn)行標(biāo)注,得到標(biāo)注數(shù)據(jù)集,標(biāo)注數(shù)據(jù)集包括叉車數(shù)據(jù)子集、貨物數(shù)據(jù)子集以及貨叉人員數(shù)據(jù)子集;基于預(yù)設(shè)的模型訓(xùn)練參數(shù),從叉車數(shù)據(jù)子集...
          • 本發(fā)明公開了一種面向水下域適應(yīng)的風(fēng)格感知目標(biāo)檢測(cè)方法,該方法通過構(gòu)造基于小波變換的圖像對(duì)注意力引導(dǎo)(IAG)模塊,將源域的對(duì)象內(nèi)容和目標(biāo)域的風(fēng)格組成圖像對(duì),將其作為一組互補(bǔ)信息進(jìn)行高階特征建模,結(jié)合跨注意力模塊和離散小波變換,針對(duì)小波分解后...
          • 本發(fā)明提供一種工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)動(dòng)態(tài)測(cè)量的視覺系統(tǒng)在線參數(shù)標(biāo)定方法及系統(tǒng),本方法包括:在標(biāo)定點(diǎn)位置設(shè)置若干標(biāo)定板;利用二維轉(zhuǎn)動(dòng)機(jī)構(gòu)帶動(dòng)視覺相機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng),分別獲取每個(gè)標(biāo)定板的圖像;記錄每次獲取的標(biāo)定板的圖像時(shí),二維轉(zhuǎn)動(dòng)機(jī)構(gòu)對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)動(dòng)角度;將每個(gè)標(biāo)定板的物理...
          • 本發(fā)明提供一種AI驅(qū)動(dòng)的左心房CT三維分析及壓痕區(qū)域自動(dòng)評(píng)估方法與系統(tǒng)。該方法包括:獲取患者心臟三維醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù);基于深度學(xué)習(xí)模型對(duì)左心房及其鄰近器官進(jìn)行結(jié)構(gòu)分割;利用空間距離計(jì)算策略自動(dòng)識(shí)別壓痕區(qū)域;對(duì)壓痕輪廓進(jìn)行提取、簡化與平滑處理,并...
          • 本發(fā)明提供了一種輸電線路絕緣子紫外電暈放電高效檢測(cè)方法及系統(tǒng),該方法包括:獲取關(guān)于目標(biāo)絕緣子的待檢測(cè)紫外圖像,并根據(jù)預(yù)設(shè)像素梯度對(duì)所述待檢測(cè)紫外圖像進(jìn)行分割,并根據(jù)分割結(jié)果獲取待檢測(cè)區(qū)域集,所述待檢測(cè)區(qū)域集包含至少一個(gè)待檢測(cè)區(qū)域;遍歷所述待...
          • 一種AI驅(qū)動(dòng)的全場(chǎng)景工作事務(wù)智能記錄與整理方法。本發(fā)明公開了一種基于人工智能(AI)的全場(chǎng)景工作事務(wù)智能記錄與整理方法,旨在解決工作場(chǎng)景多任務(wù)并行帶來的信息遺漏、跨平臺(tái)數(shù)據(jù)分散以及手動(dòng)整理工作的低效率問題。技術(shù)方案包括:數(shù)據(jù)采集:實(shí)時(shí)監(jiān)控用...
          • 本發(fā)明公開了一種區(qū)間中斷場(chǎng)景下城市軌道交通乘客的路徑重構(gòu)方法及系統(tǒng),屬于軌道交通技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:根據(jù)乘客的起訖點(diǎn)與區(qū)間中斷場(chǎng)景,進(jìn)行城市軌道交通路網(wǎng)的路徑搜索;構(gòu)建具有非均勻邊際信息成本的路徑選擇模型;預(yù)測(cè)乘客在不同運(yùn)營狀態(tài)下的出行...
          • 本發(fā)明提供一種單粒子閂鎖效應(yīng)的電路級(jí)仿真方法,包括:在抗輻照加固的電路版圖中,利用幾何參數(shù)提取腳本,得到抗輻照加固設(shè)計(jì)的關(guān)鍵幾何參數(shù);利用TCAD仿真,仿真得到關(guān)鍵幾何參數(shù)與寄生閂鎖結(jié)構(gòu)參數(shù)的對(duì)應(yīng)關(guān)系;利用腳本批量化提取版圖的特征尺寸,并根...
          • 本發(fā)明提供了一種三維五軸激光切割轉(zhuǎn)角的工藝參數(shù)優(yōu)化方法及系統(tǒng)。該方法包括:S1,遍歷所有的切割路徑,識(shí)別出各切割路徑中的所有轉(zhuǎn)角;構(gòu)造各轉(zhuǎn)角的空間特征;所述空間特征包括:空間幾何特征和出入線路徑特征;S2,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立轉(zhuǎn)角的空間特征...
          • 本申請(qǐng)涉及一種電機(jī)參數(shù)優(yōu)化方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括:首先,獲取目標(biāo)電機(jī)的優(yōu)化參數(shù)的水平數(shù),然后,根據(jù)優(yōu)化參數(shù)的水平數(shù),確定包括優(yōu)化參數(shù)的多組參數(shù)值的目標(biāo)數(shù)據(jù)樣本,接著,根據(jù)目標(biāo)數(shù)據(jù)樣本,構(gòu)建目標(biāo)電機(jī)的電機(jī)代理模型,...
          • 本發(fā)明公開了一種基于HB?AFT的殼體?轉(zhuǎn)子系統(tǒng)模型快速求解方法,建立復(fù)雜殼體?轉(zhuǎn)軸?電機(jī)耦合系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)模型,先基于本征正交分解(POD)方法進(jìn)行一級(jí)模型降階,再基于HB?AFT方法進(jìn)行模型快速求解。本發(fā)明使得轉(zhuǎn)子系統(tǒng)具有更高的計(jì)算效率,...
          • 本發(fā)明公開了一種小樣本電動(dòng)機(jī)故障辨識(shí)方法、模型訓(xùn)練方法、裝置和設(shè)備,涉及電動(dòng)機(jī)故障識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:電動(dòng)機(jī)故障識(shí)別模型包括格拉姆角場(chǎng)模塊、二維卷積模塊和壓縮激勵(lì)模塊,格拉姆角場(chǎng)模塊用于將訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集中的多個(gè)訓(xùn)練樣本分別通過極坐標(biāo)映射...
          • 本發(fā)明公開了一種基于隨機(jī)相位的飛行器力學(xué)缺失數(shù)據(jù)恢復(fù)方法,包括:結(jié)合信號(hào)采樣頻率對(duì)接收的飛行器力學(xué)遙測(cè)信號(hào)進(jìn)行補(bǔ)零處理,得到補(bǔ)零信號(hào);對(duì)補(bǔ)零信號(hào)進(jìn)行功率譜密度分析獲得功率譜;對(duì)功率譜中每個(gè)頻率處進(jìn)行隨機(jī)相位賦值,得到隨機(jī)相位序列;基于功率譜...
          • 本發(fā)明涉及一種基于摘要與索引的對(duì)話長上下文精度優(yōu)化方法,主要通過動(dòng)態(tài)生成對(duì)話摘要和內(nèi)容索引,從而解決長對(duì)話場(chǎng)景下的信息丟失和存儲(chǔ)效率問題。技術(shù)方案包括:對(duì)話內(nèi)容采集與預(yù)處理;動(dòng)態(tài)摘要生成;分層存儲(chǔ)構(gòu)建;智能索引構(gòu)建;內(nèi)容回溯機(jī)制;自適應(yīng)優(yōu)化...
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