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          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于區(qū)塊鏈的工程供應(yīng)鏈金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng),該系統(tǒng)包括:數(shù)據(jù)采集模塊采集數(shù)據(jù)生成原始數(shù)據(jù)集合,風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模塊識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)得到風(fēng)險(xiǎn)事件集合,風(fēng)險(xiǎn)分析模塊分析風(fēng)險(xiǎn)生成各環(huán)節(jié)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo),緩沖資源分配模塊據(jù)此制定緩沖資源分配方案,得到緩沖資...
          • 本申請(qǐng)涉及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域,且更為具體地公開(kāi)了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧水產(chǎn)養(yǎng)殖管理系統(tǒng)及方法,其通過(guò)傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)養(yǎng)殖環(huán)境參數(shù)并結(jié)合數(shù)據(jù)分析與人工智能,為養(yǎng)殖戶(hù)提供精細(xì)化管理方案,優(yōu)化養(yǎng)殖條件,提高產(chǎn)量與效率,降低風(fēng)險(xiǎn),推動(dòng)水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)...
          • 本發(fā)明屬于礦山數(shù)字化技術(shù)領(lǐng)域,具體公開(kāi)基于BIM+GIS+IoT的礦山一體化智慧運(yùn)營(yíng)管理方法及系統(tǒng)。該方法采用BIM構(gòu)建礦山系統(tǒng)實(shí)景模型;使用傳感器及檢測(cè)設(shè)備實(shí)時(shí)監(jiān)控并統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù);依托ERP系統(tǒng)通過(guò)訂單驅(qū)動(dòng)對(duì)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)過(guò)程進(jìn)行管理;利用So...
          • 本發(fā)明屬于施工方案設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明公開(kāi)了一種基于AI虛擬技術(shù)的施工方案預(yù)設(shè)計(jì)系統(tǒng)及方法;包括:獲取建筑圖紙數(shù)據(jù)、建筑工程項(xiàng)目要求文本數(shù)據(jù)以及歷史施工數(shù)據(jù),對(duì)建筑工程項(xiàng)目要求文本數(shù)據(jù)進(jìn)行解析,獲得建筑工程施工要求;依據(jù)建筑工程施工要求、建...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于Apriori的平臺(tái)考點(diǎn)關(guān)聯(lián)性分析方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域,主要包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段、最小支持度閾值設(shè)定階段、候選項(xiàng)集生成階段、候選項(xiàng)集的支持度計(jì)算與優(yōu)化階段、頻繁項(xiàng)集篩選階段、關(guān)聯(lián)規(guī)則生成階段、關(guān)聯(lián)規(guī)則的置信度計(jì)算...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于AdaBoost算法的學(xué)員等級(jí)評(píng)估方法,應(yīng)用于培訓(xùn)效果評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域。包括以下步驟:基于數(shù)據(jù)采集原則采集學(xué)員的培訓(xùn)數(shù)據(jù);構(gòu)建用于學(xué)員等級(jí)評(píng)估的AdaBoost模型;基于學(xué)員的培訓(xùn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練AdaBoost模型;根據(jù)學(xué)員總數(shù),...
          • 本申請(qǐng)涉及智慧工地安全管理與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種智慧工地安全管理的施工人員安全防護(hù)系統(tǒng)及其方法,該系統(tǒng)包括:數(shù)據(jù)采集模塊,四維時(shí)空張量構(gòu)建模塊,增量式張量分解模塊,動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)建模模塊,聯(lián)邦學(xué)習(xí)參數(shù)更新模塊,多級(jí)安全響應(yīng)模塊;該方法包括...
          • 本發(fā)明提供的是一種基于語(yǔ)義的遙感影像盲超分辨率方法,通過(guò)融合語(yǔ)義特征與退化表示,解決復(fù)雜退化下遙感圖像重建的高頻細(xì)節(jié)丟失問(wèn)題,提升重建精度與視覺(jué)質(zhì)量。所提方法主要包括三個(gè)模塊:特征提取模塊、退化表示模塊、語(yǔ)義與退化感知模塊。其中語(yǔ)義與退化感...
          • 一種基于文本控制的三維場(chǎng)景局部編輯方法,包括:基于文本查詢(xún)構(gòu)建三維高斯語(yǔ)義場(chǎng),通過(guò)嵌入語(yǔ)義特征至各向異性高斯基元,并結(jié)合CLIP模型的多視角語(yǔ)義監(jiān)督與余弦相似度計(jì)算,直接生成精確的三維對(duì)象掩碼;以目標(biāo)對(duì)象為中心篩選有效視角,通過(guò)方位角聚類(lèi)分...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于智能圖像優(yōu)化的動(dòng)態(tài)顯影方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),方法包括:接收顯影指令則同時(shí)采集得到可見(jiàn)光圖像及同位素成像圖像,從可見(jiàn)光圖像中提取輪廓信息以對(duì)同位素成像圖像進(jìn)行區(qū)域分割得到區(qū)域分割圖像,進(jìn)一步對(duì)區(qū)域分割圖像進(jìn)行背景分割得到前景...
          • 本申請(qǐng)涉及鍍膜缺陷視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于LMC工藝的塑料基材表面鍍膜缺陷檢測(cè)方法,包括:獲取塑料基材表面鍍膜的膜層形貌灰度圖像,構(gòu)建各像素點(diǎn)的凹坑方向差異度,得到各像素點(diǎn)的凹坑邊裂特征值,進(jìn)而獲取各像素點(diǎn)的凹坑特征值,對(duì)疑似凹陷特征...
          • 本發(fā)明提供了一種激光雷達(dá)與相機(jī)標(biāo)定方法、電子設(shè)備及介質(zhì),本發(fā)明的方法包括獲取標(biāo)定物的二維圖像和三維點(diǎn)云數(shù)據(jù);對(duì)相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定,獲得相機(jī)參數(shù);提取感興趣區(qū)域的點(diǎn)云特征點(diǎn),得到第一點(diǎn)云特征點(diǎn)集;提取感興趣區(qū)域的二維圖像特征點(diǎn);利用平面或邊緣直線擬...
          • 本申請(qǐng)涉及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,且更為具體地公開(kāi)了一種基于大數(shù)據(jù)分析的包裝設(shè)計(jì)優(yōu)化系統(tǒng)及方法,利用產(chǎn)品圖像和包裝設(shè)計(jì)圖像,分析并優(yōu)化包裝設(shè)計(jì),通過(guò)調(diào)整顏色、優(yōu)化圖案、改進(jìn)信息傳達(dá)等方式提升產(chǎn)品包裝的吸引力和傳播效果,以滿足消費(fèi)者對(duì)視覺(jué)體驗(yàn)的高...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N視覺(jué)數(shù)據(jù)的編輯方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),該編輯方法包括:根據(jù)用戶(hù)輸入的視覺(jué)數(shù)據(jù)所屬的數(shù)據(jù)類(lèi)型,按照與該數(shù)據(jù)類(lèi)型匹配的特征提取方式,對(duì)視覺(jué)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,得到視覺(jué)數(shù)據(jù)的視覺(jué)特征;對(duì)于用戶(hù)輸入的編輯需求描述信息進(jìn)行特征提取,...
          • 一種基于層級(jí)語(yǔ)義場(chǎng)的開(kāi)放詞匯三維場(chǎng)景語(yǔ)義查詢(xún)方法,通過(guò)零樣本分割模型SAM提取子部分、部分和整體層級(jí)的實(shí)例掩碼,結(jié)合CLIP編碼器生成像素級(jí)多粒度語(yǔ)義特征圖;改進(jìn)神經(jīng)輻射場(chǎng)架構(gòu),設(shè)計(jì)多分辨率哈希網(wǎng)格與多頭多層感知機(jī)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)三維空間坐標(biāo)到多...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于虛擬形象的交互方法和裝置。該方法包括:獲取目標(biāo)虛擬形象;響應(yīng)于接收到至少一條交互內(nèi)容,所述目標(biāo)虛擬形象基于人工智能模型針對(duì)所述至少一條交互內(nèi)容輸出至少一條交互響應(yīng),所述交互響應(yīng)包括文字回復(fù)、語(yǔ)音回復(fù)、表情回復(fù)、動(dòng)作回復(fù)中...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)與數(shù)字產(chǎn)品融合展示系統(tǒng),通過(guò)標(biāo)識(shí)識(shí)別模塊可識(shí)別二維碼、圖形碼、射頻識(shí)別標(biāo)簽等預(yù)設(shè)標(biāo)識(shí),集成于智能終端或增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)設(shè)備,方便用戶(hù)隨時(shí)操作,提升使用便捷性,三維模型數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)外觀結(jié)構(gòu)、內(nèi)部組件及可交互功能數(shù)據(jù),為用戶(hù)提供全...
          • 本發(fā)明提供一種改進(jìn)DETR的管道缺陷檢測(cè)方法,涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,包括:首先,DETR的主干網(wǎng)絡(luò)修改為CrossFormer;其次,編碼器通過(guò)多尺度可變形注意力對(duì)主干網(wǎng)絡(luò)輸出的多尺度特征進(jìn)行增強(qiáng);之后,解碼器將編碼器輸出的特征與...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種視覺(jué)SLAM方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及視覺(jué)SLAM技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:對(duì)每幀RGB圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)以及特征點(diǎn)提取,得到多個(gè)目標(biāo)以及對(duì)應(yīng)的目標(biāo)檢測(cè)框;將下一幀RGB圖像中的多個(gè)目標(biāo)的加權(quán)值與加權(quán)閾值進(jìn)行比較,根據(jù)比較...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于對(duì)比學(xué)習(xí)和不可靠區(qū)域的半監(jiān)督醫(yī)學(xué)圖像分割方法,該方法使用訓(xùn)練后的半監(jiān)督醫(yī)學(xué)圖像分割模型對(duì)待處理的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像分割得到圖像分割結(jié)果;該模型將對(duì)待處理的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行兩次特征提取,得到兩個(gè)未標(biāo)記低維特征后通過(guò)特征級(jí)對(duì)比...
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