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          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N拓?fù)鋱D的生成方法、拓?fù)鋱D的生成裝置、電子設(shè)備以及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),應(yīng)用于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該拓?fù)鋱D的生成方法包括:解析調(diào)用關(guān)系信息,得到所述調(diào)用關(guān)系信息包含的節(jié)點(diǎn)和反映節(jié)點(diǎn)間拓?fù)潢P(guān)系的邊;根據(jù)所述邊反映的拓?fù)潢P(guān)系將所述節(jié)點(diǎn)...
          • 本說明書實(shí)施例提供數(shù)據(jù)處理方法、文本處理方法、圖像處理方法、計(jì)算設(shè)備、計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)以及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,其中所述數(shù)據(jù)處理方法,包括:確定目標(biāo)模型的目標(biāo)計(jì)算圖以及輸入所述目標(biāo)模型的目標(biāo)數(shù)據(jù);從所述目標(biāo)計(jì)算圖中確定處理所述目標(biāo)數(shù)據(jù)的當(dāng)前節(jié)點(diǎn);確...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種在線數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法及相關(guān)設(shè)備,可以應(yīng)用于云技術(shù)、人工智能、智慧交通、車聯(lián)網(wǎng)等各種場(chǎng)景;本申請(qǐng)可以獲取目標(biāo)應(yīng)用在目標(biāo)預(yù)測(cè)時(shí)間段對(duì)應(yīng)的多個(gè)歷史時(shí)間切片下的歷史在線數(shù)據(jù);對(duì)歷史時(shí)間切片的歷史在線數(shù)據(jù)進(jìn)行至少一個(gè)模態(tài)的特征提取,得...
          • 一種基于電參數(shù)的抽油機(jī)井工況邊緣智能診斷方法,屬于石油工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)傳感器及數(shù)據(jù)分析應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域,包括如下過程:系統(tǒng)初始化,讀取參數(shù)設(shè)定值,采集電參數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、工況診斷計(jì)算,對(duì)其進(jìn)行條件判斷,工況正常則報(bào)警寄存器復(fù)位,工況異常則報(bào)警寄存器...
          • 本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種查詢方法、電子設(shè)備和可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括:當(dāng)客戶端多次基于同一查詢內(nèi)容向服務(wù)器發(fā)起查詢時(shí),客戶端可以對(duì)同一查詢內(nèi)容生成不同的密態(tài)查詢令牌并發(fā)送至服務(wù)器進(jìn)行查詢。如此,服務(wù)器可以基于不同密態(tài)查詢令牌查詢...
          • 本發(fā)明提供一種基于對(duì)稱可搜索加密的數(shù)據(jù)搜索方法及系統(tǒng),涉及加密搜索領(lǐng)域,方法包括:確定搜索關(guān)鍵字;確定所述關(guān)鍵字的子關(guān)鍵字,所述子關(guān)鍵字為多個(gè),每一個(gè)所述子關(guān)鍵字對(duì)應(yīng)一個(gè)索引列表,所述子關(guān)鍵字包括索引列表的頭節(jié)點(diǎn)ID和頭節(jié)點(diǎn)加密密鑰;所述頭...
          • 本發(fā)明涉及結(jié)構(gòu)優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種基于泰勒展開的纖維增強(qiáng)復(fù)合材料結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化方法,包括:獲取材料屬性參數(shù)等;根據(jù)材料屬性參數(shù)和預(yù)設(shè)采樣間距計(jì)算每組采樣角度對(duì)應(yīng)的單元?jiǎng)偠染仃嚰捌鋵?duì)采樣角度的偏導(dǎo)數(shù)矩陣;分別對(duì)設(shè)計(jì)變量進(jìn)行過濾;采用幾何多...
          • 本發(fā)明公開一種空天環(huán)境用改性聚酰亞胺的梯度模壓設(shè)計(jì)方法,該方法包括聚酰亞胺梯度模壓跨尺度設(shè)計(jì)與深層充電特性研究、工藝創(chuàng)新與改進(jìn)方法、界面特性研究及綜合性能考核。其中分析聚酰亞胺梯度模壓材料的跨尺度仿真模型與界面影響,研究深層充電特性與優(yōu)化設(shè)...
          • 本發(fā)明涉及結(jié)構(gòu)優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種大規(guī)模纖維增強(qiáng)復(fù)合材料結(jié)構(gòu)的拓?fù)鋬?yōu)化方法及裝置,其中,方法包括:獲取材料屬性參數(shù)等;根據(jù)預(yù)設(shè)采樣間距和預(yù)設(shè)纖維增強(qiáng)復(fù)合材料的屬性參數(shù)計(jì)算每組采樣角度對(duì)應(yīng)的單元?jiǎng)偠染仃嚕⒂?jì)算各網(wǎng)格層級(jí)模板剛度矩陣,采...
          • 本發(fā)明提供了一種帶溫控的射頻消融模擬系統(tǒng)及方法,具有這樣的特征,包括畫面存儲(chǔ)部;幾何構(gòu)建部,用于根據(jù)組織參數(shù)和探針參數(shù)構(gòu)建射頻消融幾何模型,射頻消融幾何模型包括模擬電極管、模擬探針點(diǎn)和模擬組織;溫度計(jì)算部,存儲(chǔ)有溫度閾值,用于根據(jù)微波參數(shù)、...
          • 本發(fā)明提供了一種基于衍射光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核磁共振測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)濾波方法及系統(tǒng),核磁共振測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)濾波方法包括步驟:將一維的第一核磁共振測(cè)井回波數(shù)據(jù)生成第一圖像數(shù)據(jù);搭建衍射光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真模塊,得到所述衍射光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真模塊中各光學(xué)器件的復(fù)振幅和特征參數(shù)...
          • 本發(fā)明涉及一種多翼離心風(fēng)機(jī)性能優(yōu)化方法。該方法基于wPSO?BP預(yù)測(cè)模型和NSGA?III?LBWO算法,包括以下步驟:對(duì)原型風(fēng)機(jī)進(jìn)行仿真與分析,并與實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比驗(yàn)證;選取并計(jì)算了風(fēng)機(jī)的樣本點(diǎn);把樣本點(diǎn)作為wPSO?BP預(yù)測(cè)模型和BP神經(jīng)網(wǎng)...
          • 一種機(jī)理?數(shù)據(jù)混合驅(qū)動(dòng)的天然氣管網(wǎng)瞬態(tài)仿真方法及裝置,涉及天然氣管網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:通過SCADA系統(tǒng)采集天然氣管網(wǎng)的傳感器數(shù)據(jù),并采用VMD法進(jìn)行預(yù)處理得到邊界條件和校正數(shù)據(jù);獲取天然氣管網(wǎng)參數(shù)和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),并與所述邊界條件一同輸入機(jī)理...
          • 本申請(qǐng)公開了一種傾斜文本的角度矯正方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。本申請(qǐng)屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:獲取待矯正文本的標(biāo)準(zhǔn)軌跡點(diǎn);對(duì)所述待矯正文本進(jìn)行至少一次矯正角度尋優(yōu)處理,在每次矯正角度尋優(yōu)處理中,基于所述標(biāo)準(zhǔn)軌跡點(diǎn)的分布信息得到最優(yōu)角度...
          • 本發(fā)明提供一種條碼掃描設(shè)備工作參數(shù)一鍵配置系統(tǒng)和配置方法,所述的一鍵配置系統(tǒng)包括參數(shù)配置啟動(dòng)按鍵;參數(shù)配置執(zhí)行模塊,以及條碼掃描讀取模塊;所述的條碼掃描讀取模塊在參數(shù)配置執(zhí)行模塊完成條碼工作參數(shù)配置后以確定的配置參數(shù)進(jìn)行條碼的逐個(gè)讀取。本發(fā)...
          • 本發(fā)明公開了一種二維碼識(shí)別方法及裝置,該方法包括:根據(jù)設(shè)置的圖像采集參數(shù)逐幀采集二維碼圖像,并對(duì)當(dāng)前幀圖像進(jìn)行解碼;對(duì)當(dāng)前幀圖像進(jìn)行變化趨勢(shì)檢測(cè);如果變化趨勢(shì)一致,則利用當(dāng)前幀圖像迭代升級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;利用升級(jí)后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型確定下一幀圖像...
          • 一種數(shù)據(jù)處理方法,應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域,本申請(qǐng)通過在同一個(gè)網(wǎng)絡(luò)層內(nèi)同時(shí)進(jìn)行了不同通道之間的自注意力運(yùn)算機(jī)制的運(yùn)算,以及進(jìn)行不同空間之間的自注意力機(jī)制的運(yùn)算,將通道自注意力機(jī)制與基于網(wǎng)格的空間自注意力機(jī)制結(jié)合,從而既可以建立不同空間位置之間的直...
          • 本發(fā)明涉及抽油機(jī)井工況預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,提出一種抽油機(jī)井異常工況嚴(yán)重程度及危害性預(yù)測(cè)方法;包括對(duì)異常工況嚴(yán)重程度及危害性的量化,構(gòu)建預(yù)測(cè)模型,實(shí)現(xiàn)異常工況嚴(yán)重程度及危害性的預(yù)測(cè);運(yùn)用基于GIOWA算子的組合預(yù)測(cè)方法建立了異常工況嚴(yán)重程度預(yù)測(cè)模型...
          • 本申請(qǐng)公開了一種對(duì)照實(shí)驗(yàn)的對(duì)象標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)的處理方法及相關(guān)設(shè)備,可以獲取待處理的實(shí)驗(yàn)對(duì)象標(biāo)識(shí),并將待處理的實(shí)驗(yàn)對(duì)象標(biāo)識(shí)劃分為M個(gè)第一對(duì)象標(biāo)識(shí)集合;確定不同對(duì)象標(biāo)識(shí)集合分配的對(duì)照實(shí)驗(yàn);將對(duì)應(yīng)同一對(duì)照實(shí)驗(yàn)的對(duì)象標(biāo)識(shí)集合的所有實(shí)驗(yàn)對(duì)象標(biāo)識(shí)重新劃分為N...
          • 本發(fā)明公開了基于AHP?QFD的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)需求識(shí)別方法及裝置,方法包括:獲取與用戶端所發(fā)送產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)需求識(shí)別指令對(duì)應(yīng)的目標(biāo)客戶信息及情報(bào)需求產(chǎn)品信息;基于AHP策略獲取情報(bào)需求產(chǎn)品信息對(duì)應(yīng)的需求權(quán)重向量;基于需求權(quán)重向量及質(zhì)量功能展開策略獲...
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