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          計算;推算;計數(shù)設(shè)備的制造及其應(yīng)用技術(shù)
          • 本發(fā)明公開了一種電池包結(jié)構(gòu)強(qiáng)度模擬測試方法,涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取測試電池包的多層構(gòu)造參數(shù),建立電池包的多尺度幾何仿真模型,生成測試電池包的多尺度結(jié)構(gòu)仿真參數(shù);基于測試電池包的多尺度結(jié)構(gòu)仿真參數(shù),進(jìn)行測試電池包的跨尺度本構(gòu)關(guān)聯(lián)分析...
          • 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,同時本申請采用菱形約束策略表示風(fēng)機(jī)間距約束...
          • 本發(fā)明提供一種基于眼動追蹤的疲勞檢測與學(xué)習(xí)內(nèi)容適配系統(tǒng),屬于生物特征識別技術(shù)、計算機(jī)程序設(shè)計以及內(nèi)容適配算法領(lǐng)域,本發(fā)明通過攝像頭捕捉用戶眼動數(shù)據(jù),結(jié)合注意力模型判斷疲勞程度,實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)內(nèi)容的自動調(diào)整或休息提醒,以提升用戶的學(xué)習(xí)效率和體驗。
          • 本發(fā)明提出了一種基于多智能體協(xié)作的落地頁合規(guī)性審核方法及裝置,其中該方法包括:獲取多個廣告落地頁數(shù)據(jù);根據(jù)所述多個廣告落地頁數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)的優(yōu)先級動態(tài)調(diào)整策略得到每個廣告落地頁對應(yīng)的優(yōu)先級分?jǐn)?shù),以根據(jù)所述優(yōu)先級分?jǐn)?shù)對各個廣告落地頁進(jìn)行審核優(yōu)先級...
          • 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,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...
          • 本發(fā)明涉及教學(xué)實(shí)驗管理技術(shù)領(lǐng)域,尤其是一種基于YOLOv11的實(shí)驗桌面物品自動化管理改進(jìn)方法,包括:將多層感知機(jī)與通道注意力機(jī)制相結(jié)合,添加在YOLOv11的backbone中的每個C3K2模塊后,以提升模型對長距離依賴和局部上下文的建模能...
          • 本申請?zhí)峁┮环N基于故障警示及排除校驗的FMS生產(chǎn)線倉庫系統(tǒng)的控制方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),包括:獲取物料屬性信息,采用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類模型對物料進(jìn)行分類識別,生成物料唯一標(biāo)識碼并與電子標(biāo)簽綁定,建立物料實(shí)時追蹤體系;構(gòu)建基于多目標(biāo)優(yōu)化的...
          • 本發(fā)明公開了一種基于實(shí)測交通流的預(yù)應(yīng)力混凝土連續(xù)箱梁橋時變可靠度評估方法,包括:根據(jù)橋梁結(jié)構(gòu)設(shè)計圖紙,建立預(yù)應(yīng)力混凝土連續(xù)箱梁橋的有限元模型,計算并定義縱橋向各截面的截面屬性;確定橋梁結(jié)構(gòu)最不利截面位置;通過構(gòu)建好的退化模型計算最不利截面的...
          • 本發(fā)明提出了一種基于圖像識別的砌體結(jié)構(gòu)抗震性能快速評估方法,包括以下步驟:對圖像中的房屋輪廓、洞口和標(biāo)識物進(jìn)行識別,利用OpenCV通過標(biāo)識物對圖像進(jìn)行視角矯正并測算目標(biāo)的實(shí)際尺寸,使用MobileViTV3模型按房屋層數(shù)對圖像進(jìn)行分類,實(shí)...
          • 一種塔式太陽能電站吸熱器管屏的應(yīng)力計算方法,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)力分析計算效率低、建模與計算流程復(fù)雜、難以實(shí)現(xiàn)全工況快速覆蓋計算與結(jié)構(gòu)快速優(yōu)化設(shè)計的缺陷,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...
          • 本申請公開了一種三維顆粒的分割方法、裝置以及計算機(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)游助理的個性化交互與場景適配系統(tǒng),包括獲取同一時刻用戶畫像多模態(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提高專業(yè)詞在句中重要性,將其與BiLSTM?Atte...
          • 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、平臺及存儲介質(zhì),屬于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。本申請在各個客戶端根據(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)...
          • 本發(fā)明屬于計算機(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)明公開了一種紅外夜視下的老鼠識別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì),可以應(yīng)用于大型語言模型技術(shù)領(lǐng)域,獲取連續(xù)多張待檢測幀圖像;對每張待檢測幀圖像進(jìn)行預(yù)處理,得到連續(xù)多張?zhí)幚砗蟮膱D像,基于連續(xù)多張?zhí)幚砗蟮膱D像,使用LK光流法和目標(biāo)檢測模型對運(yùn)動區(qū)...
          • 本發(fā)明涉及高鐵運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域,提出了一種基于4C檢測的高鐵接觸網(wǎng)竣工驗收方法及系統(tǒng),包括:采集接觸網(wǎng)圖像數(shù)據(jù),獲取巡檢車的位姿數(shù)據(jù)和空間定位數(shù)據(jù)并進(jìn)行同步標(biāo)定處理,建立映射關(guān)系,得到標(biāo)定接觸網(wǎng)圖像;將標(biāo)定接觸網(wǎng)圖像輸入多尺度目標(biāo)檢測模型,輸出...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N方形動力電池外殼視覺缺陷快速檢測方法及系統(tǒng),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲得高分辨率多視角圖像序列,輸出標(biāo)準(zhǔn)化圖像數(shù)據(jù),進(jìn)行前視覺劃痕檢測,輸出劃痕缺陷位置及特征,輸出包含置信度得分的缺陷候選區(qū)域,識別出氣泡類缺陷,匯總?cè)毕?..
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