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          • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于機器人的多模態(tài)融合感知方法和電子設備,該方法包括:獲取機器人所在環(huán)境的圖像數(shù)據(jù)、點云數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù),獲取機器人的時間序列數(shù)據(jù),時間序列數(shù)據(jù)表征在當前時刻至過去某個時刻之間機器人的運行數(shù)據(jù);分別對圖像數(shù)據(jù)、點云數(shù)據(jù)和時間序...
          • 本發(fā)明提供一種儲能電站大規(guī)模傳感終端異常檢測方法及系統(tǒng)、電子設備。具體方法包括:獲取傳感終端運行狀態(tài)歷史數(shù)據(jù);通過主成分分析提取一維特征序列;利用凝聚式聚類分組得到多維特征序列;為各關(guān)聯(lián)組構(gòu)建包含歸一化、正交編碼、解碼和反歸一化模塊的異常檢...
          • 本發(fā)明公開了一種燃料電池混合動力汽車整體性能的多目標優(yōu)化方法,涉及燃料電池混合動力汽車整車性能優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明在燃料電池混合動力汽車多輸入多輸出、復雜非線性的系統(tǒng)情況下利用支持向量回歸SVR算法,深入挖掘整車關(guān)鍵參數(shù)與電堆系統(tǒng)的能量轉(zhuǎn)換...
          • 本申請?zhí)峁┮环N共模電感仿真方法、系統(tǒng)、裝置及存儲介質(zhì),涉及仿真技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過顯示宏命令窗口,宏命令窗口包括參數(shù)配置區(qū)域,首先響應于對參數(shù)配置區(qū)域的參數(shù)配置指令,對共模電感進行參數(shù)配置得到共模電感參數(shù),并根據(jù)共模電感參數(shù)更新共模電感的三...
          • 本發(fā)明涉及車身壓鑄鋁合金部件的輕量化優(yōu)化方法,基于車身設計或車身仿真模型,在車身上選取/確定優(yōu)化區(qū)域,在優(yōu)化區(qū)域的壓鑄鋁合金目標質(zhì)量的限定下,依據(jù)車身構(gòu)造將優(yōu)化區(qū)域內(nèi)劃分為若干子區(qū)域,對各子區(qū)域設定用于測試分析的測試厚度,在設定的測試厚度下...
          • 本申請公開了一種表單填充方法、裝置及計算機設備。其中,該方法包括:接收選擇指令,選擇指令用于指示待填充表單;采用預先訓練的預測模型對待填充表單對應的非序列化交互行為進行預測,得到待填充表單的交互行為,其中,預先訓練的預測模型是根據(jù)分別部署在...
          • 本發(fā)明涉及運輸數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種交通運輸數(shù)據(jù)信息化管理方法及系統(tǒng)。本發(fā)明路段在車輛經(jīng)過出發(fā)節(jié)點時刻之前設定時段內(nèi)發(fā)生不同交通事故的時間間隔與行駛時長獲取行駛難度指標;根據(jù)路段節(jié)點的不同可行路段的行駛難度指標的差異與路段長度差異,...
          • 本發(fā)明屬于資源管理的技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種基于云計算的智慧農(nóng)業(yè)資源優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng),包括:生物信號采集模塊,用于獲取目標區(qū)域內(nèi)作物的生物信號;環(huán)境數(shù)據(jù)采集模塊,用于獲取作物外部的環(huán)境參數(shù);動態(tài)需求分析模塊,用于生物信號與環(huán)境參數(shù)的融合,生成動態(tài)需求...
          • 本發(fā)明公開了一種面向多源異常監(jiān)控的建筑工程風險評估方法及系統(tǒng),具體涉及建筑工程風險評估領(lǐng)域,包括基于空閑任務周期接收的多源監(jiān)測數(shù)據(jù),解析設備至構(gòu)件節(jié)點映射與回傳時延特性,建立跨設備時間對齊模型與偽同步段時間偏移軌跡,通過時延漂移趨勢識別潛在...
          • 本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)中心運維策略生成方法、裝置及介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:根據(jù)數(shù)據(jù)中心的當前數(shù)據(jù),獲取數(shù)據(jù)中心當前候選的第一運維策略;根據(jù)預設的約束運維策略的校驗規(guī)則,獲取第一運維策略中合規(guī)的第二運維策略;獲取在假定極端場景中采取...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多域先驗指導的場景文本超分辨率方法,包括以下步驟:獲取多場景文本圖像,進行數(shù)據(jù)預處理,并構(gòu)建數(shù)據(jù)集;基于所述數(shù)據(jù)集對預先構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行訓練,獲得對應的場景文本超分辨率模型;所述場景文本超分辨率模型包括:文本先驗增...
          • 本發(fā)明公開了一種電鑄金屬板表面缺陷檢測方法,涉及電鑄金屬板領(lǐng)域,包括以下步驟:獲取電鑄金屬板周期性光柵條紋投射條件下的光柵條紋圖像,以及均勻照明條件下的表面彩色圖像;對光柵條紋圖像和表面彩色圖像進行視口變換融合,生成復合檢測圖像;對復合檢測...
          • 本發(fā)明涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種塑料注塑件表面缺陷自動識別定位方法,該方法獲取塑料注塑件的灰度圖像;針對灰度圖像中任一像素點,以任一像素點為中心構(gòu)建不同預設尺寸的窗口,根據(jù)每個窗口中像素點的灰度值差異和灰度值關(guān)聯(lián)程度,獲取綜合重要...
          • 本發(fā)明涉及PCB制造技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種孔位偏移數(shù)據(jù)測量方法、裝置、計算機設備及存儲介質(zhì),通過孔位檢測模型,從PCB圖像中提取包含設計孔和對應的實際孔的孔位圖像;從孔位圖像中提取到設計孔的第一孔位中心坐標和實際孔的第二孔位中心坐標;根據(jù)第...
          • 本發(fā)明涉及一種基于聲驅(qū)氣泡微流體的自動化輔助生殖系統(tǒng),屬于微納操作機器人領(lǐng)域。包括對焦、捕獲、旋轉(zhuǎn)及三維重建與評估等關(guān)鍵步驟,解決了傳統(tǒng)人工操作中成本高、周期長的問題。該系統(tǒng)利用聲波驅(qū)動氣泡振動產(chǎn)生的二次輻射力,對卵母細胞或胚胎進行非接觸式...
          • 本發(fā)明涉及電力設備缺陷檢測技術(shù)領(lǐng)域,尤指一種基于深度學習的電力設備缺陷檢測系統(tǒng)及方法通過構(gòu)建電網(wǎng)區(qū)域的三維模型,并基于歷史缺陷數(shù)據(jù),采用神經(jīng)網(wǎng)絡模型在三維模型中標記巡檢對象的重要性評分,完成設備故障風險等級的量化評估,提升巡檢資源與缺陷風險...
          • 本發(fā)明提供了基于深度交互感知的內(nèi)窺鏡圖像息肉分割方法及系統(tǒng),包括:以基礎模型SAM2作為骨干網(wǎng)絡,并集成特定知識學習適配器;將內(nèi)窺鏡圖像輸入上述網(wǎng)絡模型,獲得初始圖像嵌入Iemb并與輸出掩碼令牌做矩陣乘積,得到先驗掩碼...
          • 本申請公開了一種自動駕駛車隊控制方法、裝置、設備及存儲介質(zhì),涉及自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域,公開了自動駕駛車隊控制方法,包括:獲取初始車輛位置數(shù)據(jù)和初始環(huán)境數(shù)據(jù),對初始車輛位置數(shù)據(jù)和初始環(huán)境數(shù)據(jù)進行邊緣計算,得到初始特征向量;生成初始車輛控制數(shù)據(jù),根...
          • 本申請實施例提供一種交通狀態(tài)預測模型的訓練方法以及交通狀態(tài)預測方法,應用于智能交通技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取樣本訓練數(shù)據(jù)集;其中,樣本訓練數(shù)據(jù)集中包括多條樣本交通狀態(tài)數(shù)據(jù),以及每條樣本交通狀態(tài)數(shù)據(jù)對應的實際未來狀態(tài)數(shù)據(jù);針對樣本訓練數(shù)據(jù)集中...
          • 本發(fā)明公開了一種交通信號燈的信息展示方法、車輛以及電子設備,該一種交通信號燈的信息展示方法,應用于車輛,車輛包括第一顯示裝置和多個第二顯示裝置,第一顯示裝置設置在車輛的尾部,至少一個第二顯示裝置設置在車輛的一側(cè)車門上,剩余第二顯示裝置設置在...
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