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          • 本發(fā)明提供一種機器學習與大模型協(xié)同的交通流量預測方法,先采集車路云數(shù)據(jù)構建路網(wǎng),提取數(shù)據(jù)中的基礎多維特征,利用推理大模型進行流量初步預測,再利用機器學習模型基于初步流量預測結果和基礎多維特征,重新進行特征組合和流量預測,并對特征的權重進行優(yōu)...
          • 本發(fā)明公開了一種輕量級X射線安檢圖像違禁品檢測方法。對輸入X射線圖像預處理后順序經過三個階段進行檢測。特征提取階段:通過增強型StarNet骨干網(wǎng)絡從輸入圖像中提取初始多尺度特征。特征融合階段:采用通道分離卷積頸部網(wǎng)絡對初始多尺度特征圖進行...
          • 本發(fā)明公開了一種用于T梁拼裝縫隙識別與校正的AI視覺識別方法及系統(tǒng),涉及AI視覺識別技術領域。所述AI視覺識別方法包括:S01,依據(jù)T梁拼裝過程在空間區(qū)域上設置拼裝區(qū)域和預拼裝區(qū)域,獲取T梁、橫隔梁和橋面的基礎尺寸數(shù)據(jù)和實時圖像數(shù)據(jù)。本發(fā)明...
          • 本發(fā)明公開了一種利用擴散模型監(jiān)督視覺語言模型訓練的方法。該方法輸入圖像與文本,通過視覺編碼器提取多層次圖像特征,并結合連接器輸出的文本特征,作為條件信息輸入至擴散模型中。核心為提出一種混合專家交叉注意力機制:分別對低、中、高層圖像特征及文本...
          • 本申請涉及三維重建技術領域,尤其涉及一種三維建模系統(tǒng)及機器人,所述系統(tǒng)包括:位姿協(xié)方差估計模塊和協(xié)方差顯示模塊;所述位姿協(xié)方差估計模塊,用于基于目標優(yōu)化函數(shù)和接收的點云數(shù)據(jù),采用預設算法進行位姿圖優(yōu)化,并計算各時刻的位姿和各位姿對應的海塞矩...
          • 本發(fā)明公開了一種基于ID保持的人臉圖像重建方法,包括:將目標低質人臉圖像和目標參考人臉圖像輸入至穩(wěn)定擴散模型中;穩(wěn)定擴散模型包括結構特征提取模塊、ID特征提取模塊、擴散模型主干UNet和隱空間解碼器;通過結構特征提取模塊從目標低質人臉圖像中...
          • 本發(fā)明涉及智慧城市和用水設施管理技術領域,公開了一種基于電子地圖模型的用水信息標注方法及系統(tǒng),其中,一種基于電子地圖模型的用水信息標注方法包括:部署基于NFC/RFID的用水設施數(shù)字身份系統(tǒng),為每個設施建立唯一標識;構建社物共生信息生態(tài)模型...
          • 本發(fā)明提供了基于抗磨損預測的不銹鋼管生產調控方法及裝置,涉及管材加工技術領域,通過將材料工程數(shù)據(jù)和待使用環(huán)境數(shù)據(jù)輸入預構建的通用磨損預測模型執(zhí)行使用過程磨損模擬,獲得退化模擬鋼管并檢測獲得N種異常磨損,對N種異常磨損執(zhí)行補救工藝分析定位N個...
          • 本發(fā)明涉及古籍處理和大模型技術領域,公開了融合多維度上下文進行模型自適應優(yōu)化的中醫(yī)古籍標注方法,包括步驟:提取中醫(yī)古籍文本對應的多維度上下文特征;根據(jù)多維度上下文特征,通過分層秩自適應調整策略,動態(tài)確定目標語言模型中至少一個層級的低秩自適應...
          • 本發(fā)明涉及人工智能技術領域,公開了小樣本中醫(yī)古籍標注模型適配方法,包括:獲取原始中醫(yī)古籍文本,從文本中提取結構化的領域知識編碼為知識向量;選擇通用預訓練語言模型,利用原始中醫(yī)古籍文本對通用預訓練語言模型進行微調,以生成古籍基礎語言模型;根據(jù)...
          • 本發(fā)明公開了一種融合多物理場的微波加熱聯(lián)合仿真方法及系統(tǒng),通過預先建立的多物理場模型,獲取微波加熱系統(tǒng)中電磁場、溫度場和流場的初始分布數(shù)據(jù),針對分層界面特性設定邊界條件,得到各物理場在界面處的初步連續(xù)性約束結果;根據(jù)初步連續(xù)性約束結果,采用...
          • 本發(fā)明公開了一種三維數(shù)模設計中結構優(yōu)化的方法及裝置。其中,該方法包括:對待分析的三維數(shù)模進行類型識別,并基于所述類型識別的結果對所述三維數(shù)模中的結構進行分類,得到不同的結構類型;基于所述不同的結構類型,對所述三維數(shù)模進行分區(qū)處理,以將所述三...
          • 本發(fā)明公開了一種基于圖層信息的空間圓管相貫節(jié)點參數(shù)化建模方法,包括以下步驟:S1.幾何模型準備;S2.圖層信息提取;S3.桿件長度統(tǒng)一;S4.幾何模型生成;S5.相互布爾運算;S6.結果輸出集成。本發(fā)明可操作性較強,有利于提高工作效率。
          • 本發(fā)明公開了基于隱私計算的數(shù)字藏品流通方法及平臺,涉及數(shù)據(jù)處理技術領域,包括:獲取數(shù)字藏品的第一交易方和第二交易方;采集第一歷史交易數(shù)據(jù)集和第二歷史交易數(shù)據(jù)集;根據(jù)第一歷史交易數(shù)據(jù)集和第二歷史交易數(shù)據(jù)集對當前交易進行評估,輸出第一驗證等級;...
          • 本發(fā)明公開了一種基于歷史數(shù)據(jù)分析的打印頭管理方法及系統(tǒng),該方法包括:獲取增材制造設備的打印頭的在執(zhí)行多個歷史任務時的歷史傳感數(shù)據(jù);根據(jù)對應的所述歷史任務,對所有所述歷史傳感數(shù)據(jù)進行分類以得到多個傳感數(shù)據(jù)集合;基于工作狀態(tài)預測算法,預測每一所...
          • 本發(fā)明涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理技術領域,具體涉及一種基于機器學習的變電站設備運行故障預警診斷方法,方法包括:利用變電站設備的多維度數(shù)據(jù)樣本確定目標故障類型對應目標樣本時段中的目標維度異常數(shù)據(jù);根據(jù)目標維度異常數(shù)據(jù)相對于目標維度正常數(shù)據(jù)的幅值分布差...
          • 本發(fā)明屬于航空航天技術領域,涉及一種基于TFT多源數(shù)據(jù)融合的TLE參數(shù)預測方法和系統(tǒng)。本發(fā)明根據(jù)LEO無控空間目標的歷史TLE數(shù)據(jù)集、目標靜態(tài)特征數(shù)據(jù)和空間天氣數(shù)據(jù)生成特征數(shù)據(jù)集;采用
          • 本申請公開了數(shù)字標準化病人動作反饋方法、裝置、設備及介質,涉及醫(yī)療模擬教學與人工智能技術領域,包括:通過預設交互接口獲取用戶基于問診訓練任務下達的當前問答信息;確定所述當前問答信息對應的目標動作反饋指令,并在預設視頻庫中查找與所述目標動作反...
          • 本發(fā)明公開了一種基于BAAI?bge模型的中文語義匹配增強方法及系統(tǒng),涉及語義匹配技術領域。包括需求判定:判斷模型訓練狀態(tài)得到判斷結果;數(shù)據(jù)獲取:獲取模型訓練使用的多源異構數(shù)據(jù)得到待處理數(shù)據(jù),獲取模型使用時的檢索信息得到待檢索數(shù)據(jù)。本發(fā)明通...
          • 本發(fā)明公開了一種基于芯粒架構的通信時鐘與數(shù)據(jù)相位動態(tài)校準電路及方法,包含主控MCU DIE和n個被控ASIC DIE1~被控ASIC DIEn,主控MCU DIE內設置有n+1個全局延遲模塊GDL...
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