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          • 本發(fā)明提供了一種基于衍射光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核磁共振測井?dāng)?shù)據(jù)濾波方法及系統(tǒng),核磁共振測井?dāng)?shù)據(jù)濾波方法包括步驟:將一維的第一核磁共振測井回波數(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)行變化趨勢檢測;如果變化趨勢一致,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)測模型,實(shí)現(xiàn)異常工況嚴(yán)重程度及危害性的預(yù)測;運(yùn)用基于GIOWA算子的組合預(yù)測方法建立了異常工況嚴(yán)重程度預(yù)測模型...
          • 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的競爭情報(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)競爭情報(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...
          • 本公開涉及一種機(jī)器人配送方法、裝置、介質(zhì)以及電子設(shè)備,涉及機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域,該方法通過獲取屬于同一用戶的多個(gè)第一訂單,針對(duì)第一訂單中的各待配送貨物,根據(jù)待配送貨物的貨物尺寸,確定該待配送貨物對(duì)應(yīng)的艙室尺寸。然后,根據(jù)艙室尺寸,確定具有艙室尺寸...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例適用于供應(yīng)鏈管理技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種訂單撮合方法、裝置及計(jì)算機(jī)設(shè)備。應(yīng)用該方法,可以基于訂單信息和供應(yīng)信息的匹配情況,對(duì)訂單撮合問題進(jìn)行分批建模,將原問題分解為多個(gè)較小的訂單撮合子問題。由于本方法直接利用訂單信息和供應(yīng)信息進(jìn)行問...
          • 本發(fā)明公開了一種測試晶圓的測試管理方法和測試管理系統(tǒng),其中一實(shí)施例的測試管理方法包括:響應(yīng)于用戶的第一操作從晶圓庫中選擇至少一個(gè)測試晶圓并建立測試批次,晶圓庫包括已建模的測試晶圓,測試晶圓包括晶圓名稱和晶圓參數(shù);根據(jù)測試晶圓的晶圓參數(shù),響應(yīng)...
          • 本申請(qǐng)適用于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種圖像增強(qiáng)方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),其中該方法包括:將訓(xùn)練樣本輸入圖像增強(qiáng)模型得到圖像增強(qiáng)結(jié)果,圖像增強(qiáng)模型包括第一分支和第二分支,第一分支用于提取訓(xùn)練樣本的乘法映射特征向量,第二分支用于提取訓(xùn)練樣本的...
          • 本公開提出了一種基因測序方法、裝置、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品和電子設(shè)備。其中,該方法包括:獲取目標(biāo)樣本待檢測的目標(biāo)寬場顯微圖像,其中,目標(biāo)寬場顯微圖像中包括表示堿基位置的特征點(diǎn);利用預(yù)訓(xùn)練的圖像超分模型對(duì)目標(biāo)寬場顯微圖像進(jìn)行超分辨率處理,得到目標(biāo)寬場...
          • 本公開提出一種目標(biāo)對(duì)象的輪廓確定方法、裝置、車輛及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及自動(dòng)駕駛技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:從雷達(dá)點(diǎn)云中獲取目標(biāo)對(duì)象對(duì)應(yīng)的目標(biāo)點(diǎn)云、目標(biāo)參考點(diǎn)及運(yùn)動(dòng)方向;確定目標(biāo)點(diǎn)云及目標(biāo)參考點(diǎn)對(duì)應(yīng)的第一外接矩形,其中,第一外接矩形的長邊與運(yùn)動(dòng)方向平行;根...
          • 本申請(qǐng)公開了一種圖像配準(zhǔn)方法及裝置,通過從基準(zhǔn)圖像中提取多個(gè)第一特征點(diǎn),并從待配準(zhǔn)圖像中提取多個(gè)第二特征點(diǎn);對(duì)所述第一特征點(diǎn)和所述第二特征點(diǎn)進(jìn)行預(yù)估處理,得到預(yù)估結(jié)果;對(duì)于每個(gè)第一特征點(diǎn),分別計(jì)算其與每個(gè)第二特征點(diǎn)之間的相似變換矩陣;計(jì)算每...
          • 本申請(qǐng)公開了一種圖像輔助配準(zhǔn)方法及裝置,通過獲取人工選取的至少兩組輔助點(diǎn)對(duì),并基于所有輔助點(diǎn)對(duì)確定變換信息,基于變換信息在基準(zhǔn)圖像和待配準(zhǔn)圖像中確定對(duì)應(yīng)的選定區(qū)域,并確定所述選定區(qū)域內(nèi)的匹配點(diǎn)對(duì),基于所述匹配點(diǎn)對(duì)確定變換矩陣,進(jìn)而完成圖像配...
          • 本申請(qǐng)涉及點(diǎn)膠技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種板卡的點(diǎn)膠方法、電子設(shè)備、系統(tǒng)以及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:獲取模板圖片、實(shí)時(shí)圖片以及模板圖片中的點(diǎn)膠點(diǎn)屬性,其中,模板圖片為模板板卡圖片,實(shí)時(shí)圖片為待點(diǎn)膠板卡圖片,點(diǎn)膠點(diǎn)屬性包括第一點(diǎn)膠點(diǎn)的像素坐標(biāo),對(duì)模板圖...
          • 本發(fā)明提供了一種作業(yè)點(diǎn)推薦方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取目標(biāo)場景對(duì)應(yīng)的雙目場景圖像數(shù)據(jù);其中,所述雙目場景圖像數(shù)據(jù)顯示的內(nèi)容至少包括所述目標(biāo)場景內(nèi)堆放的料堆;通過預(yù)先訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),基于所述雙目場景圖像數(shù)據(jù)...
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