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          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種電網(wǎng)數(shù)字化規(guī)劃的圖模數(shù)融合方法及系統(tǒng),涉及電網(wǎng)規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域,包括獲取電網(wǎng)的拓?fù)鋱D、電網(wǎng)的物理模型和電網(wǎng)的運(yùn)行數(shù)據(jù),并對(duì)電網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;提取拓?fù)鋱D中的節(jié)點(diǎn)和線路,同時(shí)提取物理模型中的元件和連接關(guān)系,并將拓?fù)鋱D中的節(jié)點(diǎn)與物理...
          • 本說(shuō)明書(shū)涉及人機(jī)交互技術(shù)領(lǐng)域,提供了客服場(chǎng)景的會(huì)話交互方法及裝置。該方法包括:獲取歷史客服會(huì)話數(shù)據(jù);從所述歷史客服會(huì)話數(shù)據(jù)中提取第一意圖標(biāo)簽,對(duì)第一意圖標(biāo)簽進(jìn)行聚類分析,并對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行多次文本分類,以建立具有遞進(jìn)層級(jí)關(guān)系的意圖庫(kù)及關(guān)聯(lián)的應(yīng)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多智能體和檢索增強(qiáng)生成的個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括知識(shí)提取智能體、檢索增強(qiáng)生成模塊、規(guī)劃教學(xué)智能體、知識(shí)鞏固智能體和測(cè)試評(píng)估智能體;知識(shí)提取智能體從原始學(xué)習(xí)資料中提取文檔信息并轉(zhuǎn)換為半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);檢索增強(qiáng)生成模塊用于將...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種量子比特信號(hào)傳輸方法、裝置、微波線路及量子計(jì)算機(jī),包括:光芯片接收第一信號(hào)并通過(guò)至少一個(gè)或多個(gè)功分器,對(duì)第一信號(hào)按權(quán)重系數(shù)分成多個(gè)支路輸送的第二信號(hào);對(duì)第二信號(hào)進(jìn)行濾波和調(diào)制,與量子芯片的微波信號(hào)進(jìn)行適配,并將若干第二信號(hào)輸...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種平行布置集裝箱碼頭自動(dòng)導(dǎo)引車調(diào)度方法,包括以下步驟:采集集裝箱碼頭AGV調(diào)度參數(shù);建立AGV調(diào)度優(yōu)化模型;求解AGV調(diào)度優(yōu)化模型;輸出AGV調(diào)度方案。由于本發(fā)明考慮了AGV路徑?jīng)_突及充電過(guò)程對(duì)實(shí)際作業(yè)的影響構(gòu)建了以AGV耗電...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種用于工業(yè)網(wǎng)絡(luò)的接入設(shè)備評(píng)估系統(tǒng),屬于接入設(shè)備評(píng)估系統(tǒng)領(lǐng)域,包括殼體顏色改變采集模塊、設(shè)備安裝數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)分析模塊、預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)導(dǎo)入模塊、評(píng)估模塊以及可視化通知模塊;所述殼體顏色改變采集模塊通過(guò)攝像頭采集各個(gè)接入設(shè)備的殼體顏...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N金融產(chǎn)品的推薦方法、裝置和電子設(shè)備,該方法包括:獲取目標(biāo)樣本的數(shù)據(jù),得到目標(biāo)樣本數(shù)據(jù),并提取目標(biāo)樣本數(shù)據(jù)的特征,得到特征項(xiàng),其中,目標(biāo)樣本數(shù)據(jù)至少包括年齡小于預(yù)設(shè)年齡的預(yù)定客戶的基本信息數(shù)據(jù)和表現(xiàn)數(shù)據(jù);通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)特征...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種工廠生產(chǎn)智能監(jiān)督管理方法及其系統(tǒng),涉及生產(chǎn)管理技術(shù)領(lǐng)域,包括,基于操作行為構(gòu)建時(shí)間差值鏈,通過(guò)滑動(dòng)窗口提取波動(dòng)特征基元;對(duì)波動(dòng)特征基元進(jìn)行頻域變換,獲取節(jié)奏波動(dòng)譜;計(jì)算節(jié)奏波動(dòng)譜與歷史節(jié)奏參考譜的動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整距離,得到譜偏離...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種現(xiàn)代Web技術(shù)的圍棋網(wǎng)站系統(tǒng)及城市切換模塊,屬于圍棋在線平臺(tái)技術(shù)領(lǐng)域,系統(tǒng)采用React前端框架與Node.js后端技術(shù),實(shí)現(xiàn)前后端分離架構(gòu),運(yùn)用JWT認(rèn)證,支持多終端訪問(wèn)。具備用戶管理、圍棋教學(xué)、賽事管理和社區(qū)互動(dòng)等核心模...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于預(yù)訓(xùn)練3D擴(kuò)散模型的毫米波雷達(dá)點(diǎn)云生成方法及系統(tǒng),屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:步驟一、采用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行激光雷達(dá)點(diǎn)云和毫米波雷達(dá)點(diǎn)云的幾何特征提取,獲取深度幾何特性;步驟二、采用多模態(tài)數(shù)據(jù)配準(zhǔn)模塊進(jìn)行毫米...
          • 本申請(qǐng)涉及一種組件的檢測(cè)方法與模型的訓(xùn)練方法、系統(tǒng)、控制器、介質(zhì)、產(chǎn)品,方法包括:將待測(cè)組件的第一待測(cè)圖像和第二待測(cè)圖像輸入到第一模型中,得到待測(cè)組件的檢測(cè)結(jié)果;第一待測(cè)圖像為待測(cè)組件在生產(chǎn)過(guò)程中第一環(huán)節(jié)的圖像,第二待測(cè)圖像為待測(cè)組件在生產(chǎn)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種用于工業(yè)的智慧能源多能評(píng)價(jià)可視化系統(tǒng)及方法,涉及能源大數(shù)據(jù)可視化交叉技術(shù)領(lǐng)域,包括,采集多源異構(gòu)數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理,通過(guò)時(shí)空哈希編碼方法,生成時(shí)空對(duì)齊的高維能源數(shù)據(jù);基于三維流形坐標(biāo)模型,將設(shè)備能效參數(shù)轉(zhuǎn)化為等效能量質(zhì)量場(chǎng),通...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于高精地圖數(shù)據(jù)生成三維仿真場(chǎng)景的方法和系統(tǒng)。該方法通過(guò)解析高精地圖數(shù)據(jù),提取道路、人行道、馬路牙等基礎(chǔ)設(shè)施的幾何信息及屬性,在三維建模軟件中構(gòu)建節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò),程序化地生成基礎(chǔ)設(shè)施的三維幾何模型;采用點(diǎn)云實(shí)例化技術(shù),對(duì)路燈、圍墻...
          • 本發(fā)明提供了一種基于多源氣象數(shù)據(jù)融合的三維云型分類方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),方法包括:獲取衛(wèi)星數(shù)據(jù)、雷達(dá)數(shù)據(jù)、數(shù)值模式數(shù)據(jù)和地面觀測(cè)數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理;采用三維云量分析方法,以數(shù)值模式數(shù)據(jù)的三維云量作為背景場(chǎng),形成多源數(shù)據(jù)融合的三維云量格點(diǎn)場(chǎng);...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種人體行為檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),通過(guò)獲取目標(biāo)場(chǎng)景的模糊圖像,將模糊圖像輸入預(yù)先構(gòu)建的目標(biāo)檢測(cè)模型中進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)識(shí)別,得到多個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)以及與多個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)分別對(duì)應(yīng)的多個(gè)位置信息,根據(jù)多個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)和多個(gè)位置信息,構(gòu)建關(guān)鍵點(diǎn)時(shí)序序列,將...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種基于YOLOv12優(yōu)化的霧天目標(biāo)檢測(cè)方法及裝置,所述方法包括以下步驟:采集原始數(shù)據(jù),并對(duì)所述原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,得到訓(xùn)練數(shù)據(jù);其中,所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)中至少包括若干個(gè)霧天環(huán)境下的交通圖像數(shù)據(jù);根據(jù)所述訓(xùn)練數(shù)據(jù),對(duì)預(yù)設(shè)改進(jìn)YOLOv1...
          • 本發(fā)明提供了基于改進(jìn)SDM?YOLOv8的室外停車場(chǎng)車位狀態(tài)檢測(cè)方法及系統(tǒng),通過(guò)基于室外停車場(chǎng)車位的采集數(shù)據(jù),建立停車場(chǎng)數(shù)據(jù)集,為車位狀態(tài)檢測(cè)模型的訓(xùn)練提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ),基于停車場(chǎng)數(shù)據(jù)集,結(jié)合改進(jìn)SDM?YOLOv8進(jìn)行模型訓(xùn)練,得到車位狀態(tài)檢...
          • 本發(fā)明涉及基于圖像分割的浮游藻類生物量計(jì)算方法、系統(tǒng)及裝置,其方法包括:對(duì)浮游藻類水體樣本進(jìn)行多深度層掃描;對(duì)浮游藻類顯微圖像序列進(jìn)行預(yù)處理;對(duì)預(yù)處理圖像序列進(jìn)行目標(biāo)的分割和分類;利用分割區(qū)域外接水平矩形的中心點(diǎn)偏移量以及結(jié)構(gòu)相似度判斷相鄰...
          • 本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域,是一種基于全局?局部時(shí)空LSTM建模的神經(jīng)形態(tài)眼動(dòng)跟蹤方法,包括:利用全局特征提取模型GFMM和多尺度特征提取模型MSM,結(jié)合長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM構(gòu)建神經(jīng)形態(tài)眼動(dòng)跟蹤模型;將神經(jīng)形態(tài)視覺(jué)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為幀圖像,輸入神經(jīng)...
          • 本發(fā)明屬于生物醫(yī)電技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于多模異構(gòu)時(shí)空?qǐng)D卷積的上肢外骨骼動(dòng)作識(shí)別系統(tǒng)及方法。該系統(tǒng)的整體流程為三個(gè)模塊依次進(jìn)行,通過(guò)基于圖節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)層融合方法將處理后的視覺(jué)和慣性兩種模態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)并得到多模態(tài)節(jié)點(diǎn)特征矩陣;再通過(guò)...
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