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          • 本發(fā)明公開了一種電纜芯線浸油膏設(shè)備,包括底座,所述底座頂部的一側(cè)設(shè)置有放卷機(jī)構(gòu),所述底座底部的另一側(cè)設(shè)置有收卷機(jī)構(gòu),且放卷機(jī)構(gòu)和收卷機(jī)構(gòu)之間設(shè)置有傳動(dòng)組件,所述底座的頂部通過螺栓連接有油膏盒,且油膏盒位于放卷機(jī)構(gòu)和收卷機(jī)構(gòu)之間,所述油膏盒的...
          • 本發(fā)明屬于柔性導(dǎo)電電極技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種金屬納米線導(dǎo)電電極及其制備方法。制備方法為:將金屬前驅(qū)體的均相溶液借助表面張力聚集于待焊接的金屬納米線導(dǎo)電電極的金屬納米線搭接處后,再采用還原劑I將所述金屬納米線搭接處的金屬前驅(qū)體還原為金屬納米顆粒,...
          • 本發(fā)明公開了一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的病理檢測診斷方法及系統(tǒng),屬于病理診斷領(lǐng)域,訓(xùn)練方法包括:獲取處理得到第一圖像數(shù)據(jù)和第二圖像數(shù)據(jù),進(jìn)行特征提取獲取形態(tài)特征向量和基因特征向量,進(jìn)行數(shù)據(jù)加密,輸入聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型,通過交叉注意力機(jī)制使形態(tài)特征向量和基因...
          • 本發(fā)明提供基于動(dòng)態(tài)特征識(shí)別的健康風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)評(píng)估方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:步驟1,通過信息平臺(tái)實(shí)時(shí)采集多源異構(gòu)數(shù)據(jù),采用自動(dòng)化分類引擎解析數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)變化生成特征分級(jí)標(biāo)簽;根據(jù)特征分級(jí)標(biāo)簽將數(shù)據(jù)分配至異構(gòu)存儲(chǔ)區(qū),包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)...
          • 本公開涉及一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的畜禽健康實(shí)時(shí)監(jiān)測方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及系統(tǒng),屬于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域,包括:通過傳感器系統(tǒng),實(shí)時(shí)采集圖像數(shù)據(jù),聲學(xué)數(shù)據(jù),環(huán)境數(shù)據(jù)和生理代謝數(shù)據(jù),并共同構(gòu)成多模態(tài)數(shù)據(jù);對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理與特征提取以生成多組異構(gòu)特征...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種用于瓦楞包裝箱生產(chǎn)的瓦楞紙板強(qiáng)度檢測方法,包括:獲取不同環(huán)境濕度下的瓦楞紙板的含水量數(shù)據(jù)以及實(shí)際邊壓強(qiáng)度和預(yù)測邊壓強(qiáng)度;根據(jù)瓦楞紙板生產(chǎn)過程中實(shí)際邊壓強(qiáng)度和預(yù)測邊壓強(qiáng)度之間的差異得到預(yù)測誤差,對(duì)環(huán)境濕...
          • 本發(fā)明提供一種語音交互方法、裝置及XR設(shè)備,涉及語音處理技術(shù)領(lǐng)域,其中方法包括:獲取待識(shí)別語音及其當(dāng)前語音識(shí)別文本;根據(jù)所述待識(shí)別語音和所述當(dāng)前語音識(shí)別文本,檢索得到歷史語音相似信息;將所述當(dāng)前語音識(shí)別文本和所述歷史語音相似信息進(jìn)行拼接,得...
          • 本發(fā)明公開了一種模態(tài)失真語音識(shí)別方法及系統(tǒng)。本發(fā)明通過簇權(quán)重提取網(wǎng)絡(luò)計(jì)算視聽特征的軟分配,并結(jié)合聚類中心矩陣生成每層的提示向量;采用前綴提示策略或前置提示策略將提示向量插入到自注意力層中;在特征解碼器中自回歸生成輸出序列,并計(jì)算其與真實(shí)標(biāo)簽...
          • 本發(fā)明公開了一種錨地停泊區(qū)管控調(diào)度方法及系統(tǒng),涉及管控調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域。包括對(duì)待泊的船舶進(jìn)行周期性掃描,獲取姿態(tài)參數(shù)集,將姿態(tài)參數(shù)集同步映射至統(tǒng)一空間坐標(biāo)系中,構(gòu)建原始錨泊參數(shù)矩陣;將原始錨泊參數(shù)矩陣和預(yù)設(shè)錨地泊位規(guī)則進(jìn)行逐船匹配,構(gòu)建泊位可行...
          • 本發(fā)明提供一種針對(duì)交通擁堵狀態(tài)的車道控制策略優(yōu)化方法及系統(tǒng),首先獲取目標(biāo)道路路段的實(shí)時(shí)交通狀態(tài)數(shù)據(jù)集合,包括車輛流量、行駛速度和道路空間占有率數(shù)據(jù),接著對(duì)實(shí)時(shí)交通狀態(tài)數(shù)據(jù)集合進(jìn)行交通擁堵特征分析,得到擁堵區(qū)域分布、擁堵程度評(píng)估及擁堵成因關(guān)聯(lián)...
          • 本發(fā)明公開了一種公路作業(yè)的安全監(jiān)管系統(tǒng),屬于道路作業(yè)監(jiān)管技術(shù)領(lǐng)域,具體包括:指令采集模塊接收含作業(yè)區(qū)多邊形頂點(diǎn)坐標(biāo)集和有效施工時(shí)段集的數(shù)字化許可指令集;指令解析模塊據(jù)此生成道路自適應(yīng)的動(dòng)態(tài)監(jiān)管邊界,劃分作業(yè)階段并配置狀態(tài)標(biāo)識(shí)符;時(shí)空檢測模塊...
          • 本發(fā)明提供了一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智慧交通非現(xiàn)場執(zhí)法方法及系統(tǒng),涉及智慧交通技術(shù)領(lǐng)域,包括:采集基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、行駛數(shù)據(jù)、稱重?cái)?shù)據(jù)以及圖像視頻數(shù)據(jù),進(jìn)而制定車輛信息匹配規(guī)則以及異常行駛類型標(biāo)記規(guī)則,并構(gòu)建動(dòng)態(tài)自適應(yīng)識(shí)別模型,進(jìn)而快速識(shí)別車輛異常行駛...
          • 本發(fā)明公開了一種電氣火災(zāi)監(jiān)測預(yù)警方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及電氣火災(zāi)監(jiān)測預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域,包括采集原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,并構(gòu)建火災(zāi)狀態(tài)數(shù)據(jù)集;基于火災(zāi)狀態(tài)數(shù)據(jù)集,提取彩色時(shí)頻圖像數(shù)據(jù),并使用YOLOv5模型獲取特征圖,應(yīng)用全局平均池化與最大池...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N協(xié)同叫號(hào)方法、終端與系統(tǒng)。其中協(xié)同叫號(hào)方法應(yīng)用于協(xié)同叫號(hào)系統(tǒng)中的任一叫號(hào)終端,該方法包括:確定服務(wù)隊(duì)列中的目標(biāo)用戶;根據(jù)目標(biāo)用戶的隊(duì)列屬性確定相應(yīng)的信息采集規(guī)則對(duì)目標(biāo)用戶進(jìn)行信息采集,獲取目標(biāo)用戶的信息采集結(jié)果;在根據(jù)信息采集...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的鳥類識(shí)別與生態(tài)監(jiān)測方法及其系統(tǒng),其中基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的鳥類識(shí)別與生態(tài)監(jiān)測方法,包括:根據(jù)圖像數(shù)據(jù)和聲紋數(shù)據(jù)進(jìn)行多模態(tài)數(shù)據(jù)融合處理,進(jìn)行類型識(shí)別,得到類型識(shí)別結(jié)果;多模態(tài)數(shù)據(jù)融合處理包括:對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行...
          • 本申請(qǐng)公開了一種公式識(shí)別及模型訓(xùn)練方法、裝置、相關(guān)設(shè)備及程序產(chǎn)品,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)的公式識(shí)別模型中的圖像特征提取模塊和公式字符解碼模塊在訓(xùn)練階段,與公式結(jié)構(gòu)解碼模塊聯(lián)合訓(xùn)練,公式解碼結(jié)構(gòu)模塊基于圖像特征提取模塊輸出的圖像特征解碼...
          • 本發(fā)明公開了一種基于位置信息的園區(qū)風(fēng)險(xiǎn)智能識(shí)別方法,涉及園區(qū)安全管理技術(shù)領(lǐng)域;本發(fā)明通過實(shí)時(shí)采集人員車輛定位數(shù)據(jù)、固定風(fēng)險(xiǎn)源坐標(biāo)、設(shè)備狀態(tài)、環(huán)境參數(shù)及視頻流數(shù)據(jù);采用Geohash算法將園區(qū)劃分網(wǎng)格,并通過滑動(dòng)時(shí)間窗口實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)時(shí)空對(duì)齊;...
          • 本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器視覺的青菜生長速率預(yù)測方法,包括以下步驟:采集青菜冠層圖像,并對(duì)圖像數(shù)據(jù)做數(shù)據(jù)預(yù)處理;通過對(duì)比不同網(wǎng)絡(luò)框架下的多種模型在多種超參數(shù)配置下的表現(xiàn),選出最優(yōu)模型,并利用最優(yōu)模型將冠層圖像分割為前景信息和背景信息,統(tǒng)計(jì)前景...
          • 本申請(qǐng)公開了一種監(jiān)控影像事件識(shí)別分析追溯系統(tǒng)及方法、存儲(chǔ)介質(zhì),涉及智能監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域。該系統(tǒng)包括通信連接的服務(wù)器和攝像集群,攝像集群中各攝像頭分布在不同監(jiān)控區(qū)域;服務(wù)器用于獲取監(jiān)控視頻數(shù)據(jù);利用預(yù)先訓(xùn)練的目標(biāo)檢測模型對(duì)監(jiān)控圖像進(jìn)行分析,當(dāng)識(shí)別...
          • 本發(fā)明提供一種目標(biāo)載體狀態(tài)估計(jì)方法、裝置和電子設(shè)備,涉及計(jì)算機(jī)視覺和空間算法技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:獲取圖像傳感器采集的當(dāng)前圖像幀,并對(duì)圖像傳感器采集的當(dāng)前圖像幀進(jìn)行特征提取得到原始特征點(diǎn)集;獲取至少一個(gè)輔助傳感器采集的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù);其中,...
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