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          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N車(chē)位的推薦方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:根據(jù)車(chē)輛的當(dāng)前位置信息確定車(chē)輛所在的停車(chē)場(chǎng);若根據(jù)當(dāng)前位置信息和車(chē)輛的泊車(chē)預(yù)設(shè)信息確定在停車(chē)場(chǎng)中存在車(chē)輛的固定車(chē)位編號(hào),則基于當(dāng)前位置信息將固定車(chē)位編號(hào)對(duì)應(yīng)的停車(chē)位確定為...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了交通流量預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,方法包括:將訓(xùn)練集輸入到交通流量預(yù)測(cè)模型中,對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到訓(xùn)練后的交通流量預(yù)測(cè)模型;訓(xùn)練后的交通流量預(yù)測(cè)模型,包括:預(yù)訓(xùn)練的時(shí)空特征信息提取網(wǎng)絡(luò),用于對(duì)歷史GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于AI技術(shù)的動(dòng)態(tài)交通安全信息系統(tǒng),涉及交通安全技術(shù)領(lǐng)域,該系統(tǒng)的組成包括:數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)處理層、決策支持層、用戶交互層,本發(fā)明通過(guò)將圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GNN的時(shí)空關(guān)聯(lián)分析與對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN的異常檢測(cè),實(shí)現(xiàn)了對(duì)交通數(shù)據(jù)的深度挖掘和精...
          • 基于無(wú)人機(jī)與機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的邊坡病害識(shí)別的方法及裝置,包括搭載高分辨率攝像頭的無(wú)人機(jī),在預(yù)設(shè)飛行路徑上對(duì)邊坡區(qū)域進(jìn)行多角度影像采集;對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理、進(jìn)行特征提取與圖像增強(qiáng);結(jié)合改進(jìn)的YOLOv8?seg實(shí)例分割算法對(duì)病害特征進(jìn)行識(shí)別和分類(lèi),...
          • 一種融合枝干結(jié)構(gòu)識(shí)別與隨機(jī)擾動(dòng)的三維樹(shù)葉動(dòng)態(tài)重建方法,屬于林業(yè)科學(xué)研究中的樹(shù)木三維重建、森林?jǐn)?shù)字化與可視化模擬及計(jì)算機(jī)程序技術(shù)領(lǐng)域,以真實(shí)樹(shù)干模型為基礎(chǔ),通過(guò)識(shí)別其空間幾何特征(局部枝干粗細(xì))自動(dòng)判定葉片生長(zhǎng)區(qū)域,并結(jié)合多角度擾動(dòng)策略模擬自...
          • 本發(fā)明涉及表面檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的平板電腦的損壞檢測(cè)方法及裝置,包括:對(duì)目標(biāo)平板電腦的表面形態(tài)、屏幕顯示狀態(tài)及邊緣結(jié)構(gòu)進(jìn)行多光譜圖像采集,以得到多模態(tài)圖像,將所述多模態(tài)圖像進(jìn)行多模態(tài)圖像融合,以得到融合圖像;根據(jù)預(yù)先訓(xùn)...
          • 本發(fā)明涉及模具制備技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種綠色環(huán)保型管道模具制備方法,包括:將管道模具工件的加工表面的視覺(jué)圖像通過(guò)圖像處理映射算法提取加工痕跡生成加工局部圖像特征,將光譜圖像通過(guò)標(biāo)定模型提取多個(gè)波段的反射率差值生成加工微光譜特征;構(gòu)建基于改進(jìn)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種水下圖像增強(qiáng)方法及系統(tǒng),所述方法包括:獲取待增強(qiáng)的水下圖像;對(duì)待增強(qiáng)的水下圖像進(jìn)行歸一化處理,得到歸一化后的水下圖像;將歸一化后的水下圖像輸入至訓(xùn)練好的水下圖像增強(qiáng)模型中進(jìn)行色彩與飽和度復(fù)原,得到增強(qiáng)后的水下圖像;其中,水下...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于聯(lián)合訓(xùn)練的3DfMRI圖像超分辨率重建方法,屬于核磁共振成像技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:從訓(xùn)練集中獲取低分辨率參考圖像XLR;基于EDSR和?ResBlock?模塊對(duì)XLR超分辨率...
          • 本發(fā)明屬于虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)領(lǐng)域,具體公開(kāi)了一種手術(shù)室場(chǎng)景模擬系統(tǒng),包括全息手術(shù)環(huán)境構(gòu)建模塊、智能器械交互系統(tǒng)、多角色協(xié)同訓(xùn)練平臺(tái)、情景化教學(xué)系統(tǒng)和智能評(píng)估系統(tǒng);系統(tǒng)采用分布式架構(gòu)且支持動(dòng)態(tài)環(huán)境響應(yīng);全息手術(shù)環(huán)境構(gòu)建模塊,用于通過(guò)光場(chǎng)掃描技術(shù)重建...
          • 本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了用戶學(xué)習(xí)情況的個(gè)性化顯示方法、裝置及相關(guān)設(shè)備。該方法基于用戶的背景信息與當(dāng)前學(xué)習(xí)平臺(tái)對(duì)應(yīng)課程的相關(guān)度,評(píng)估用戶對(duì)當(dāng)前學(xué)習(xí)平臺(tái)各門(mén)課程的初始學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng);采集用戶在學(xué)習(xí)平臺(tái)學(xué)習(xí)各門(mén)課程的操作行為數(shù)據(jù),計(jì)算用戶對(duì)各門(mén)課程的有效學(xué)習(xí)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N待評(píng)估對(duì)象投資風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的確定方法、裝置、介質(zhì)和程序,該方法包括:確定待評(píng)估對(duì)象所屬的行業(yè)為目標(biāo)行業(yè),確定目標(biāo)行業(yè)對(duì)應(yīng)的財(cái)務(wù)模型;將待評(píng)估對(duì)象的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)輸入Bootstrap模型、固定效應(yīng)模型以及K近鄰模型并運(yùn)行,以分別得...
          • 本發(fā)明涉及一種新能源汽車(chē)彈性訂單系統(tǒng),包括:主數(shù)據(jù)子系統(tǒng),用于保存主機(jī)廠及經(jīng)銷(xiāo)商的組織架構(gòu)信息、人員信息、車(chē)型車(chē)系信息、渠道信息和銷(xiāo)售模式信息;制造管理子系統(tǒng),用于管理新能源汽車(chē)的制造環(huán)節(jié);彈性訂單子系統(tǒng),配置有彈性訂單算法模型,所述彈性訂...
          • 本發(fā)明屬于物流管理的技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種用于電商物流的監(jiān)控管理系統(tǒng),包含參數(shù)采集模塊,參數(shù)預(yù)處理模塊,參數(shù)處理模塊,動(dòng)態(tài)調(diào)度模塊,預(yù)警執(zhí)行模塊和策略優(yōu)化模塊;本發(fā)明基于發(fā)貨緊迫性、成本系數(shù)及車(chē)輛承載力的動(dòng)態(tài)匹配,優(yōu)化運(yùn)輸資源配置,減少空載率...
          • 本發(fā)明提供一種綜合能源系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法及裝置,包括如下步驟:步驟一、獲取電、熱、冷負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)及氣象數(shù)據(jù);步驟二、對(duì)電、熱、冷負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)及氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;步驟三、進(jìn)行特征選擇,用于剔除不相關(guān)或冗余的特征;步驟四、選擇評(píng)估指標(biāo),用于...
          • 本發(fā)明涉及安全管理技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于多源數(shù)據(jù)融合的礦山安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)防控方法,包括以下步驟,通過(guò)微震與溫濕度傳感器構(gòu)建耦合參數(shù)集并用貝葉斯回歸檢測(cè)提取位移點(diǎn)繪制形變圖,確定位移區(qū)統(tǒng)計(jì)氣流速度梯度提取主裂隙方向生成氣流路徑圖,計(jì)算曲率變化...
          • 本發(fā)明涉及核電站的鑰匙管理方法、系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),其中鑰匙管理方法包括以下步驟:接收輸入的任務(wù)信息;對(duì)任務(wù)信息進(jìn)行解析,以得到鑰匙需求清單;根據(jù)鑰匙需求清單,輸出指引信息;指引信息包括路線圖;在工作人員到達(dá)鑰匙所處位置后,獲取并認(rèn)證...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于圖表示模型的衛(wèi)星資源調(diào)度方案生成方法及設(shè)備,包括以下步驟:S1、獲取問(wèn)題實(shí)例數(shù)據(jù);S2、根據(jù)所述問(wèn)題實(shí)例數(shù)據(jù)建立圖表示模型,所述圖表示模型包括節(jié)點(diǎn)和連接兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的邊,其中,節(jié)點(diǎn)為任務(wù)需求參數(shù)中的任務(wù)或者可見(jiàn)時(shí)間窗口參數(shù)中...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于定額的煤炭企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)成本管控方法,包括:步驟S1、根據(jù)煤炭企業(yè)生產(chǎn)成本消耗的實(shí)際數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)成本管控重點(diǎn),構(gòu)建定額數(shù)據(jù)體系,形成成本定額庫(kù);步驟S2、根據(jù)成本定額庫(kù),結(jié)合企業(yè)年度的生產(chǎn)成本預(yù)算數(shù)據(jù)體系,明確預(yù)算目標(biāo),構(gòu)建出基...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多維度敏感性分析的配電網(wǎng)物資成本動(dòng)態(tài)計(jì)算系統(tǒng)構(gòu)建方法,包括下述步驟:多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合與業(yè)務(wù)特征標(biāo)準(zhǔn)化;基于動(dòng)態(tài)需求彈性的單因素敏感性建模;多因素耦合敏感性分析;動(dòng)態(tài)成本計(jì)算系統(tǒng)構(gòu)建;經(jīng)濟(jì)影響預(yù)測(cè)與動(dòng)態(tài)驗(yàn)證。本發(fā)明解決了傳...
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