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          • 本發(fā)明涉及一種基于多模型集員估計(jì)的大直徑軸承淬火優(yōu)化方法、系統(tǒng),其方法包括:確定目標(biāo)淬火測(cè)量系統(tǒng)的多個(gè)狀態(tài)參數(shù);通過狀態(tài)參數(shù)和全對(duì)稱多胞形方法,通過卡爾曼濾波方法構(gòu)建基于多個(gè)集員估計(jì)模型融合的系統(tǒng)模型;確定每個(gè)集員估計(jì)模型的預(yù)測(cè)狀態(tài)方程和概...
          • 本發(fā)明涉及文本處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種面向建筑設(shè)計(jì)短文本的主題提取方法、系統(tǒng)、終端及存儲(chǔ)介質(zhì),所述方法包括:獲取建筑設(shè)計(jì)短文本數(shù)據(jù)集,對(duì)所述建筑設(shè)計(jì)短文本數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理,得到結(jié)構(gòu)化文本集;根據(jù)所述結(jié)構(gòu)化文本集進(jìn)行句向量嵌入構(gòu)建,得到句向量...
          • 本發(fā)明公開了基于思維鏈推理的大型語(yǔ)言模型增強(qiáng)表格問答方法,屬于自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明包括:構(gòu)建基于思維鏈的表格問答CoTSQL模型以及框架提取模型,示例篩選模塊通過框架提取模型,生成自然語(yǔ)言問題的SQL框架架構(gòu),并根據(jù)框架類別,使用篩...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N多出口流域土地利用的優(yōu)化調(diào)控方法,步驟一:構(gòu)建空間屬性回歸模型,定量分析研究區(qū)流域內(nèi)各土地利用類型對(duì)水生態(tài)載荷的影響;步驟二:步驟一結(jié)合研究區(qū)的剛性邊界,得到相應(yīng)的調(diào)控潛力;對(duì)空間屬性回歸模型進(jìn)行優(yōu)化,利用優(yōu)化后的空間屬性回...
          • 本申請(qǐng)公開了一種基于規(guī)劃沖突識(shí)別的國(guó)土空間布局調(diào)整決策方法,屬于國(guó)土空間規(guī)劃與管理技術(shù)領(lǐng)域。包括如下步驟:構(gòu)建包含多維屬性的時(shí)空沖突特征向量庫(kù);生成包含因果關(guān)系、時(shí)序關(guān)系、空間關(guān)系和從屬關(guān)系的語(yǔ)義知識(shí)圖譜;實(shí)現(xiàn)對(duì)沖突狀態(tài)隨時(shí)間推移的影響強(qiáng)度...
          • 本發(fā)明公開了儲(chǔ)充設(shè)備循環(huán)壽命優(yōu)化的智能管理方法及系統(tǒng),方法包括:對(duì)儲(chǔ)充設(shè)備群組的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù),根據(jù)電氣參數(shù)閾值過濾異常值并歸一化處理,提取性能指標(biāo)進(jìn)行聚類分組,并確定性能等級(jí);按性能等級(jí)匹配算力節(jié)點(diǎn)以分配實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù),若節(jié)點(diǎn)負(fù)荷超負(fù)荷閾值則...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理及智能預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于多維特征耦合驅(qū)動(dòng)的質(zhì)量預(yù)測(cè)系統(tǒng)及方法,包括:業(yè)務(wù)邏輯固化模塊,用于提煉并固化業(yè)務(wù)影響邏輯,生成靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)因子;實(shí)時(shí)工況比對(duì)模塊,用于比對(duì)實(shí)時(shí)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù),生成動(dòng)態(tài)偏差檔案;風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)外推模塊,用于...
          • 本申請(qǐng)公開了基于深度學(xué)習(xí)的建筑工地安全監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng),屬于建筑施工安全監(jiān)測(cè)領(lǐng)域,本申請(qǐng)獲取建筑工地的人員作業(yè)圖像,同時(shí)獲取作業(yè)環(huán)境參數(shù),構(gòu)建攀爬復(fù)雜度評(píng)估模型,通過采集的人員作業(yè)情況評(píng)估作業(yè)區(qū)域的攀爬復(fù)雜程度,構(gòu)建安全帶磨損評(píng)估模型,通過安...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N軌跡與氣象數(shù)據(jù)融合分析方法及系統(tǒng),通過將軌跡數(shù)據(jù)與氣象數(shù)據(jù)基于路網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)融合,在多來(lái)源氣象數(shù)據(jù)情況下選擇可信概率最高的氣象數(shù)據(jù),并基于路段分段進(jìn)行精準(zhǔn)的平均速度分析和關(guān)聯(lián)分析,為業(yè)務(wù)員例如快遞員或外賣員派單、路徑規(guī)劃提供數(shù)...
          • 本發(fā)明提供一種作業(yè)流包初始化方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,其中,方法包括:接收包括目標(biāo)車間標(biāo)識(shí)的作業(yè)流包初始化請(qǐng)求;基于所述目標(biāo)車間標(biāo)識(shí)獲取車間信息及關(guān)聯(lián)的主流水線配置信息;基于所述主流水線配置的ID獲取相關(guān)節(jié)點(diǎn)信息,并將所述相關(guān)節(jié)...
          • 本發(fā)明提供一種基于元認(rèn)知協(xié)調(diào)架構(gòu)智能體集群的連鑄質(zhì)量管控方法,涉及鋼鐵冶金智能制造技術(shù)領(lǐng)域。其中,連鑄質(zhì)量管控方法包括:數(shù)據(jù)輸入與標(biāo)準(zhǔn)化,中樞協(xié)調(diào),智能體集群運(yùn)維;在中樞協(xié)調(diào)過程中,元認(rèn)知協(xié)調(diào)智能體作為核心,協(xié)調(diào)語(yǔ)義解析智能體、數(shù)據(jù)感知智能...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多尺度混合注意力的無(wú)人機(jī)影像超分辨率方法,步驟如下:先切割獲取的無(wú)人機(jī)影像制作數(shù)據(jù)集;再對(duì)影像降質(zhì),分別得低、高分辨率圖像數(shù)據(jù)集;接著創(chuàng)建并訓(xùn)練HTMA?RS模型;最后拼接模型輸出的高分辨率圖像,獲完整高分辨率航拍影像。...
          • 本發(fā)明提供了一種基于動(dòng)態(tài)物理約束的投影圖像幾何矯正方法和系統(tǒng),涉及投影圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過物理約束建模確定梯形投影區(qū)域的最小外接矩形,僅對(duì)該區(qū)域內(nèi)像素進(jìn)行處理,減少計(jì)算量;采用1像素鏡像擴(kuò)展原始圖像,確保插值所需鄰點(diǎn)均在擴(kuò)展圖像內(nèi),...
          • 本申請(qǐng)涉及一種表面缺陷檢測(cè)方法和表面缺陷檢測(cè)裝置。所述方法包括:對(duì)待檢測(cè)表面圖像進(jìn)行特征提取和特征融合,得到融合特征;基于自適應(yīng)權(quán)重參數(shù)對(duì)所述融合特征進(jìn)行融合,得到聯(lián)合特征;基于動(dòng)態(tài)卷積和共享卷積,分別對(duì)所述聯(lián)合特征進(jìn)行預(yù)測(cè),得到定位預(yù)測(cè)結(jié)...
          • 本發(fā)明提供了一種平面流場(chǎng)漩渦中心標(biāo)定方法、運(yùn)動(dòng)軌跡跟蹤方法及系統(tǒng);根據(jù)平面漩渦流場(chǎng)特征確定最大值濾波器和最小值濾波器尺寸,以及DBSCAN聚類算法參數(shù);采用所述最大值濾波器計(jì)算局部極大值,采用所述最小值濾波器計(jì)算局部極小值;根據(jù)所述局部極大...
          • 本發(fā)明提供一種焊縫定位方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及焊接技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:獲取焊接工件的多模態(tài)數(shù)據(jù),多模態(tài)數(shù)據(jù)包括:工件設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)、工件實(shí)物圖像數(shù)據(jù)和工件三維點(diǎn)云數(shù)據(jù);基于預(yù)設(shè)模板從工件設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)中獲取第一焊縫信息;基于預(yù)設(shè)模板和工件實(shí)物圖...
          • 本發(fā)明適用于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于跨模態(tài)對(duì)齊的文本與人臉協(xié)同修復(fù)方法,包括以下步驟:構(gòu)建文本?人臉多模態(tài)數(shù)據(jù)集;基于跨模態(tài)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),實(shí)現(xiàn)文本?人臉多模態(tài)數(shù)據(jù)集中的圖像超分辨率以及文本和圖像對(duì)齊;訓(xùn)練跨模態(tài)網(wǎng)絡(luò),設(shè)計(jì)優(yōu)化混合損失函數(shù)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于LiDAR光子統(tǒng)計(jì)的高精度DEM融合構(gòu)建方法,包括:收集區(qū)域內(nèi)的ICESat?2 L3A和GEDI L2A星載LiDAR數(shù)據(jù),并對(duì)光子數(shù)據(jù)進(jìn)行提取和條帶濾波處理;整合多個(gè)開源DEM產(chǎn)品,并進(jìn)行大地基準(zhǔn)校準(zhǔn)、空間偏移修正以...
          • 本發(fā)明公開了一種用于網(wǎng)格再劃分的圓柱面或類圓柱面同胚參數(shù)化方法,包括:對(duì)待參數(shù)化的幾何面進(jìn)行特征識(shí)別,如果幾何面存在圓柱面的特征,則:定義完整圓柱面的內(nèi)外邊界;根據(jù)新的邊界將網(wǎng)格全體三角形單元進(jìn)行保角映射的參數(shù)化處理;檢查參數(shù)平面目標(biāo)網(wǎng)格質(zhì)...
          • 本發(fā)明涉及洞穴三維建模技術(shù)領(lǐng)域,一種基于多傳感器融合的洞穴三維建模方法及系統(tǒng),包括:識(shí)別模擬特征網(wǎng)面點(diǎn)集,根據(jù)模擬特征網(wǎng)面點(diǎn)集與實(shí)際校驗(yàn)網(wǎng)面點(diǎn)集計(jì)算模擬精度,根據(jù)單元測(cè)試網(wǎng)格面積與模擬精度進(jìn)行描點(diǎn),得到面積精度點(diǎn)集,對(duì)面積精度點(diǎn)集進(jìn)行回歸分...
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