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          • 本申請實施例提供一種交通狀態(tài)預(yù)測模型的訓(xùn)練方法以及交通狀態(tài)預(yù)測方法,應(yīng)用于智能交通技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取樣本訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;其中,樣本訓(xùn)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(yīng)的實際未來狀態(tài)數(shù)據(jù);針對樣本訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中...
          • 本申請公開了一種自動駕駛車隊控制方法、裝置、設(shè)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(chǔ)模型SAM2作為骨干網(wǎng)絡(luò),并集成特定知識學(xué)習(xí)適配器;將內(nèi)窺鏡圖像輸入上述網(wǎng)絡(luò)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...
          • 本發(fā)明涉及電力設(shè)備缺陷檢測技術(shù)領(lǐng)域,尤指一種基于深度學(xué)習(xí)的電力設(shè)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(luò)模型在三維模型中標(biāo)記巡檢對象的重要性評分,完成設(shè)備故障風(fēng)險等級的量化評估,提升巡檢資源與缺陷風(fēng)險...
          • 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(shè)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(shè)計孔和對應(yīng)的實際孔的孔位圖像;從孔位圖像中提取到設(shè)計孔的第一孔位中心坐標(biāo)和實際孔的第二孔位中心坐標(biāo);根據(jù)第...
          • 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(yù)設(shè)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(fù)合檢測圖像;對復(fù)合檢測...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多域先驗指導(dǎo)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(yù)處理,并構(gòu)建數(shù)據(jù)集;基于所述數(shù)據(jù)集對預(yù)先構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練,獲得對應(yīng)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(dāng)前數(shù)據(jù),獲取數(shù)據(jù)中心當(dāng)前候選的第一運維策略;根據(jù)預(yù)設(shè)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)明公開了一種面向多源異常監(jiān)控的建筑工程風(fēng)險評估方法及系統(tǒng),具體涉及建筑工程風(fēng)險評估領(lǐng)域,包括基于空閑任務(wù)周期接收的多源監(jiān)測數(shù)據(jù),解析設(shè)備至構(gòu)件節(jié)點映射與回傳時延特性,建立跨設(shè)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(biāo)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(shè)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(biāo);根據(jù)路段節(jié)點的不同可行路段的行駛難度指標(biāo)的差異與路段長度差異,...
          • 本申請公開了一種表單填充方法、裝置及計算機設(shè)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(yù)先訓(xùn)練的預(yù)測模型對待填充表單對應(yīng)的非序列化交互行為進行預(yù)測,得到待填充表單的交互行為,其中,預(yù)先訓(xùn)練的預(yù)測模型是根據(jù)分別部署在...
          • 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(shè)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(biāo)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(shè)定用于測試分析的測試厚度,在設(shè)定的測試厚度下...
          • 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(yīng)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)明公開了一種燃料電池混合動力汽車整體性能的多目標(biāo)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(fù)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(shè)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(shè)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(dāng)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)明涉及船舶技術(shù)領(lǐng)域,提出了一種用戶畫像的構(gòu)建方法及系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。其中,用戶畫像的構(gòu)建方法包括:接收用戶上傳的基礎(chǔ)行為數(shù)據(jù)、搜索行為數(shù)據(jù)、圖層交互行為數(shù)據(jù)以及標(biāo)記行為數(shù)據(jù);根據(jù)基礎(chǔ)行為數(shù)據(jù)確定用戶的活躍時間;分別對搜索行為數(shù)據(jù)...
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