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          計(jì)算;推算;計(jì)數(shù)設(shè)備的制造及其應(yīng)用技術(shù)
          • 本發(fā)明公開了基于提示學(xué)習(xí)的水電站結(jié)構(gòu)面分析方法、系統(tǒng)及介質(zhì);涉及工程地質(zhì)技術(shù)領(lǐng)域;采集水電站結(jié)構(gòu)面的多模態(tài)基礎(chǔ)數(shù)據(jù),并對多模態(tài)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;將預(yù)處理后的多模態(tài)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)輸入已構(gòu)建好的結(jié)構(gòu)面分析模型中進(jìn)行歸類和相似度分析;所述結(jié)構(gòu)面分析模...
          • 本發(fā)明公開了一種電力電纜耐壓試驗(yàn)數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng),包括,輸入單元;數(shù)據(jù)采集模塊;數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊;特征提取模塊;智能分析模塊;數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊,用于存儲(chǔ)采集到的原始數(shù)據(jù)、預(yù)處理后的數(shù)據(jù)以及智能分析模塊的分析結(jié)果;用戶交互模塊;針對傳統(tǒng)耐壓試驗(yàn)數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明提供了一種貨車車廂側(cè)板特征自適應(yīng)識別方法及系統(tǒng),包含:步驟1:采集車廂側(cè)板的3D點(diǎn)云數(shù)據(jù);步驟2:識別車廂側(cè)板的外邊緣特征;步驟3:分割出單個(gè)車廂門的點(diǎn)云數(shù)據(jù);步驟4:在所述單個(gè)車廂門的點(diǎn)云數(shù)據(jù)范圍內(nèi),查找并識別門內(nèi)特征物;本發(fā)明提供...
          • 一種塔式太陽能電站吸熱器管屏的應(yīng)力計(jì)算方法,涉及太陽能光熱發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域。為解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的,吸熱器管屏應(yīng)力分析計(jì)算效率低、建模與計(jì)算流程復(fù)雜、難以實(shí)現(xiàn)全工況快速覆蓋計(jì)算與結(jié)構(gòu)快速優(yōu)化設(shè)計(jì)的缺陷,本發(fā)明提供的技術(shù)方案為:一種塔式太陽能電站...
          • 本發(fā)明涉及集成學(xué)習(xí)形變預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于復(fù)雜樣本導(dǎo)向的雙權(quán)堆疊形變預(yù)測集成模型建模方法,包括:建立CLAnet、RBF、MLP、CNN及XGBoost五個(gè)異構(gòu)基模型;建立支持向量回歸機(jī)作為元模型;基于stacking框架構(gòu)建二級...
          • 本發(fā)明公開了一種基于全監(jiān)督的視盤萎縮弧圖像分割方法,具體涉及醫(yī)療設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:S1、多尺度特征提取,S2、局部?全局特征增強(qiáng),S3、自適應(yīng)特征融合,S4、梯度流優(yōu)化,S5、混合損失函數(shù),S6、數(shù)據(jù)增強(qiáng)與泛化優(yōu)化。本發(fā)明通過PV...
          • 本申請公開了一種基于菱形約束的風(fēng)電機(jī)組布局優(yōu)化方法,使用更高精度的尾流解析模型——Ishihara?Qian尾流模型來評估風(fēng)電場的發(fā)電量,該模型可高效且準(zhǔn)確地預(yù)測風(fēng)機(jī)尾流區(qū)的風(fēng)速虧損和附加湍流強(qiáng)度,同時(shí)本申請采用菱形約束策略表示風(fēng)機(jī)間距約束...
          • 本申請公開一種應(yīng)用于零售場景下的標(biāo)注數(shù)據(jù)擴(kuò)充方法、平臺及存儲(chǔ)介質(zhì),屬于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。本申請?jiān)诟鱾€(gè)客戶端根據(jù)本地標(biāo)注數(shù)據(jù)生成本地條件標(biāo)簽并上傳服務(wù)器,服務(wù)器端聚合得到全局共享的條件標(biāo)簽分布信息并分發(fā)回客戶端。客戶端使用本地標(biāo)注數(shù)據(jù)、本地條件標(biāo)...
          • 本申請公開了一種三維顆粒的分割方法、裝置以及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。該分割方法包括:接收三維顆粒的斷層圖像;基于該圖像生成顆粒體素圖;將體素圖轉(zhuǎn)換成由N×3維矩陣表示的點(diǎn)云,N表示點(diǎn)云中的點(diǎn)的數(shù)量;通過多鄰域方式標(biāo)記點(diǎn)云中的連通域,獲得表示多個(gè)顆粒...
          • 本發(fā)明涉及AI數(shù)字人交互技術(shù)領(lǐng)域,具體公開一種數(shù)字人AI導(dǎo)游助理的個(gè)性化交互與場景適配系統(tǒng),包括獲取同一時(shí)刻用戶畫像多模態(tài)數(shù)據(jù),并分別對多模態(tài)數(shù)據(jù)提取特征,對提取的特征進(jìn)行多模態(tài)特征融合,生成融合特征;基于融合特征生成意圖類別和情感狀態(tài);基...
          • 本發(fā)明實(shí)施例公開了一種配電導(dǎo)線的缺陷檢測方法、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備,包括:將原始導(dǎo)線圖像輸入至基于去噪擴(kuò)散隱式的密度集導(dǎo)線分割模型中,得到目標(biāo)導(dǎo)線分割圖像,并將目標(biāo)導(dǎo)線分割圖像輸入至預(yù)設(shè)導(dǎo)線缺陷檢測模型中,得到導(dǎo)線缺陷檢測結(jié)果;即通過引入基于去噪...
          • 本發(fā)明提供了一種基于字詞多粒度特征增強(qiáng)算法的施工規(guī)范文本知識圖譜構(gòu)建方法,在命名實(shí)體識別任務(wù)中,引入BERT預(yù)訓(xùn)練語言模型作為嵌入層,獲取字粒度與詞粒度向量表示,在解決了一詞多義問題的同時(shí)提高專業(yè)詞在句中重要性,將其與BiLSTM?Atte...
          • 本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域,具體涉及一種相機(jī)協(xié)同的跨模態(tài)無監(jiān)督可見光紅外行人重識別方法。本發(fā)明提出了一種相機(jī)協(xié)同的跨模態(tài)無監(jiān)督可見光紅外行人重識別方法,通過區(qū)分同相機(jī)和跨相機(jī)鄰居關(guān)系,有效抑制了由拍攝視角差異導(dǎo)致的特征干擾。基于凈化鄰居集構(gòu)建...
          • 本發(fā)明提供基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的微電網(wǎng)故障診斷與動(dòng)態(tài)恢復(fù)方法,本發(fā)明通過圖注意力機(jī)制聚焦關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)多模態(tài)特征,利用多層圖注意力層提取故障特征,捕捉微電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)空間依賴關(guān)系以識別故障傳播路徑。同時(shí),借助門控循環(huán)單元融合空間特征與歷史多模態(tài)數(shù)據(jù),構(gòu)建時(shí)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于AI的在線教學(xué)管理方法及系統(tǒng),涉及教學(xué)管理技術(shù)領(lǐng)域;獲取目標(biāo)用戶的圖像數(shù)據(jù)集,對圖像數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行強(qiáng)化得到目標(biāo)圖像集;目標(biāo)圖像集中包含多個(gè)目標(biāo)圖像;根據(jù)目標(biāo)圖像集中的目標(biāo)圖像進(jìn)行三維構(gòu)建得到結(jié)構(gòu)特征,對目標(biāo)圖像集中的...
          • 本發(fā)明提供了一種基于視覺識別的燈具LED自動(dòng)識別與色度檢測系統(tǒng)和方法,屬于視覺識別技術(shù)領(lǐng)域。包括:圖像采集模塊、圖像預(yù)處理模塊、LED自動(dòng)識別模塊、色度檢測模塊和結(jié)果輸出與判定模塊。采用傳統(tǒng)圖像處理和深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的方式實(shí)現(xiàn)LED自動(dòng)定位,...
          • 本發(fā)明公開了一種全局?局部特征關(guān)聯(lián)融合肺部CT圖像分割方法,主要解決現(xiàn)有技術(shù)對肺部CT圖像感染區(qū)域分割不準(zhǔn)確的問題。其實(shí)現(xiàn)方案為:建立由Transformer層組成的編碼器;建立由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成的編碼器;建立由Transformer層組成...
          • 本申請涉及智能駕駛技術(shù)領(lǐng)域,公開一種用于車載場景的用戶服務(wù)推薦方法,包括:采集用戶用車行為數(shù)據(jù),通過多維度標(biāo)記體系對用戶意圖進(jìn)行關(guān)聯(lián)標(biāo)注,向量化后存儲(chǔ)至向量數(shù)據(jù)庫;捕獲用戶實(shí)時(shí)行為數(shù)據(jù)生成實(shí)時(shí)行為向量;基于所述向量數(shù)據(jù)庫,通過混合檢索策略生...
          • 本發(fā)明公開了一種基于剛彈韌理念的沿海港口岸線資源規(guī)劃利用方法,包括:對港口岸線的資源稟賦數(shù)據(jù)進(jìn)行采集與預(yù)處理,建立岸線空間屬性數(shù)據(jù)庫;通過多源空間數(shù)據(jù)集成與GIS空間分析技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,進(jìn)行剛性約束管控;結(jié)合臨港產(chǎn)業(yè)需求和城市生活協(xié)調(diào)度,...
          • 本發(fā)明公開一種基于無人機(jī)跨攝像頭目標(biāo)檢測與跟蹤系統(tǒng)及方法,涉及圖像關(guān)聯(lián)模型技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明無人機(jī)輔助標(biāo)定模塊通過包括無人機(jī)攝像頭在內(nèi)的多個(gè)攝像頭采集視頻,并提取視頻得到多個(gè)攝像頭視角的圖像中各個(gè)目標(biāo)的像素坐標(biāo);提取無人機(jī)圖像與GIS地圖中的...
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