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          • 本發(fā)明公開了一種基于多智能體協(xié)同和檢索增強的中文糾錯方法及系統(tǒng),屬于網(wǎng)絡(luò)空間安全技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括步驟1,基于大語言模型和智能體提示工程,構(gòu)建多個中文糾錯專家智能體和1個中文糾錯裁判智能體;步驟2,搭建糾錯文本知識庫,將知識庫中的語料轉(zhuǎn)...
          • 本發(fā)明提供了一種基于NLP的法律文書與項目管理領(lǐng)域關(guān)聯(lián)分析方法,屬于項目管理技術(shù)領(lǐng)域。方法通過大語言模型對法律文書進行爭議焦點提取,得到爭議焦點表,并將爭議焦點表中的關(guān)鍵詞映射到項目管理知識領(lǐng)域,得到包含第一項目管理領(lǐng)域的案例糾紛原因映射表...
          • 本發(fā)明涉及智能體可解釋檢索路徑生成技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種智能體可解釋檢索路徑生成系統(tǒng)及驗證方法。所述方法包括以下步驟:通過關(guān)聯(lián)知識檢索獲取智能體關(guān)聯(lián)知識檢索數(shù)據(jù),基于該數(shù)據(jù)構(gòu)建節(jié)點多路徑初始結(jié)構(gòu);確定路徑節(jié)點因果推理鏈條及節(jié)點語義解釋信息,...
          • 本發(fā)明提供一種GNN與Transformer融合的污水處理預(yù)測方法、裝置及存儲介質(zhì),涉及污水?dāng)?shù)據(jù)分析處理領(lǐng)域;獲取污水處理廠的工藝信息及按時間序列排列的進水、出水監(jiān)測數(shù)據(jù),構(gòu)建高維度特征矩陣并進行降維處理,得到污水降維特征矩陣,然后,構(gòu)建預(yù)...
          • 本申請公開了一種智能體協(xié)作方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及能源管理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:截取能源管控智能體的歷史操作指令,并轉(zhuǎn)換為文本數(shù)據(jù)信息;根據(jù)詞向量模型對文本數(shù)據(jù)信息進行語義映射,得到每個能源管控智能體之間的語義相似度;根據(jù)語義相似度...
          • 本發(fā)明涉及環(huán)境保護技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于植草護坡根系與格柵的協(xié)同固土系統(tǒng)及方法,系統(tǒng)包括根系分布優(yōu)化模塊、格柵結(jié)構(gòu)適配模塊、固土能力提升模塊、坡面穩(wěn)定性評估模塊、動態(tài)調(diào)整模塊。本發(fā)明中,通過提取根系支撐強度關(guān)鍵區(qū)段并結(jié)合根系深度與密度變化構(gòu)建...
          • 本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的易腐品多級庫存水平優(yōu)化方法及系統(tǒng),涉及深度強化學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。包括步驟:對于零售節(jié)點,采集易腐品的歷史銷售數(shù)據(jù)和外部特征數(shù)據(jù),并輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練;采集易腐品的運輸環(huán)境信息;構(gòu)造并初始化訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)和目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)、經(jīng)驗回放池;...
          • 本發(fā)明提供一種干細(xì)胞培養(yǎng)基開發(fā)全流程智能管理系統(tǒng),屬于智能管理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明融合人工智能、大數(shù)據(jù)分析及知識圖譜技術(shù),涵蓋從需求分析、配方智能設(shè)計與虛擬模擬、小規(guī)模培養(yǎng)驗證與迭代優(yōu)化、中試放大工藝優(yōu)化到質(zhì)量合規(guī)與追溯的整個流程。通過中央智能...
          • 本發(fā)明提供面向會議流程管控的音視頻會議全生命周期管理實現(xiàn)方法,涉及會議流程管控技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:通過會議管理與服務(wù)驅(qū)動引擎在會前提供智能預(yù)約與議題標(biāo)準(zhǔn)化管理;會前多端通知與參會確認(rèn);建立設(shè)備生命周期服務(wù)引擎,用于動態(tài)監(jiān)控議程進度;會后...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字孿生模型的建筑結(jié)構(gòu)安全監(jiān)控方法及系統(tǒng),包括獲取建筑結(jié)構(gòu)的目標(biāo)環(huán)境參數(shù)和目標(biāo)監(jiān)測點參數(shù),輸入損傷特征預(yù)測模型中得到建筑結(jié)構(gòu)在不同時段的損傷速率分布特征系數(shù);將建筑結(jié)構(gòu)的損傷分布特征模態(tài)和該系數(shù)非線性組合生成目標(biāo)損傷速率...
          • 本申請?zhí)峁┮环N針對金融服務(wù)操作風(fēng)險的事件根因智能診斷方法及系統(tǒng),首先采集金融服務(wù)系統(tǒng)中操作風(fēng)險事件產(chǎn)生的包含多種信息的操作風(fēng)險事件數(shù)據(jù)集合,接著對操作風(fēng)險事件數(shù)據(jù)集合進行特征提取,生成包含多方面特征的事件特征集合,然后基于事件特征集合構(gòu)建動...
          • 本申請涉及智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域,為一種棚內(nèi)作物自動化檢測方法,具體涉及一種棚內(nèi)作物病蟲害檢測方法及系統(tǒng)。本發(fā)明提供的實施例根據(jù)不同區(qū)域的檢測數(shù)據(jù)對該區(qū)域的作物生長偏差程度進行判斷,并基于不同的偏差程度配置對應(yīng)的采樣策略,并基于對應(yīng)的采樣策略獲取...
          • 本發(fā)明涉及生物工程技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于紅外?拉曼圖像恢復(fù)模型的細(xì)胞培養(yǎng)監(jiān)測方法及系統(tǒng),方法包括:1、搭建代謝活性綜合評分模型,采用代謝活性綜合評分模型搭建代謝躍區(qū)域集合;2、在代謝活躍區(qū)域集合中選擇代謝活躍前N個區(qū)域作為選定區(qū)域,將選定...
          • 本發(fā)明提供了一種楊梅成熟度檢測方法及系統(tǒng),涉及楊梅成熟度檢測技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括步驟:對楊梅果實圖像進行處理,得到目標(biāo)圖像;根據(jù)目標(biāo)圖像中楊梅果實表面肉柱的三維結(jié)構(gòu)在固定光照下形成的亮度分布特性,識別并分割目標(biāo)圖像中的陰影區(qū)域和高光區(qū)域;提...
          • 本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于機器視覺的發(fā)電機斷路器箱體焊接點定位方法;方法包括獲取發(fā)電機斷路器箱體的待處理圖像,并對其進行多尺度分解,提取出表征表面紋理與焊接點形態(tài)的高頻細(xì)節(jié)層;從高頻細(xì)節(jié)層中提取箱體結(jié)構(gòu)特征,與預(yù)存的包含理想焊...
          • 本發(fā)明涉及一種基于雙路徑注意力與分形結(jié)構(gòu)的高保真點云補全方法及系統(tǒng),包括迭代最遠(yuǎn)點采樣算法處理輸入點云;擴展組合多層感知機結(jié)合雙路注意力機制提取構(gòu)建聯(lián)合特征向量;利用金字塔點生成器分層重建缺失區(qū)域點云;設(shè)計復(fù)合損失函數(shù)和動態(tài)權(quán)重調(diào)度策略優(yōu)化...
          • 本發(fā)明提供一種三維場景重建方法、裝置及XR設(shè)備,涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,該三維場景重建方法應(yīng)用于XR設(shè)備,包括:接收所述XR設(shè)備獲取的場景圖像;對所述場景圖像進行特征提取和特征匹配,得到匹配點對;將所述匹配點對,轉(zhuǎn)換為全局坐標(biāo)系下的三維地標(biāo)點...
          • 本發(fā)明公開了一種基于條件擴散模型的桌面層物體生成方法,該方法首先獲取桌面場景數(shù)據(jù),包括不同視角的圖片和家具點云數(shù)據(jù),并進行預(yù)處理。其次利用預(yù)處理后訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的不同視角的圖片,以及對應(yīng)的語義標(biāo)簽,通過預(yù)訓(xùn)練模型提取桌面風(fēng)格語義特征;利用預(yù)處...
          • 本發(fā)明提供一種基于圖像處理的鋁合金管靶的鍛造成型方法及系統(tǒng),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,包括建立三維數(shù)字網(wǎng)格模型及拓?fù)潢P(guān)系圖;采用雙光譜相機陣列獲取多視角圖像并融合;通過神經(jīng)輻射場網(wǎng)絡(luò)重建溫度輻射強度映射圖像;執(zhí)行圖像增強處理;利用多尺度紋理解耦...
          • 本申請公開一種基于遷移學(xué)習(xí)的跨膚色光譜校準(zhǔn)方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:分析獲取至少兩個指定特征間的關(guān)聯(lián)關(guān)系并存儲為標(biāo)志特征;獲取預(yù)訓(xùn)練模型并在其后新增全連接層以形成中間模型;凍結(jié)預(yù)訓(xùn)練模型的各層參數(shù),對所述中間模型進行...
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