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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)明提供一種基于特征識(shí)別的整車點(diǎn)云風(fēng)阻系數(shù)集成預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),涉及風(fēng)阻系數(shù)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,具體包括獲取整車模型的點(diǎn)云數(shù)據(jù),對(duì)所述點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;構(gòu)建分類網(wǎng)絡(luò)模型,將預(yù)處理后的所述點(diǎn)云數(shù)據(jù)輸入至所述分類網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行車型分類,并輸出車型類...
          • 本發(fā)明提供了一種惡意軟件家族分類方法,包括:基于字節(jié)碼文件和配置文件分別得到RGB圖像;基于所設(shè)計(jì)的編碼器對(duì)所述RGB圖像進(jìn)行特征提取,以獲得判別性特征向量;對(duì)每個(gè)RGB圖像通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)生成樣本對(duì),利用監(jiān)督對(duì)比學(xué)習(xí)方法優(yōu)化嵌入空間,使同類樣...
          • 本申請(qǐng)為人工智能技術(shù)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域,本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的視頻分類方法、裝置和計(jì)算機(jī)設(shè)備,其中,方法包括:獲取待分類視頻的當(dāng)前視頻幀和視覺(jué)關(guān)注點(diǎn);將當(dāng)前視頻幀和上一視頻幀的分類得分輸入歸因模型,生成特征圖和第一注意力圖,歸因模型...
          • 本公開涉及一種虛擬角色交互方法及裝置,其中,該方法包括:響應(yīng)于向應(yīng)用程序中運(yùn)行的虛擬角色提問(wèn)的提問(wèn)信息,確定提問(wèn)信息對(duì)應(yīng)的意圖;判斷提問(wèn)信息對(duì)應(yīng)的意圖是否為預(yù)設(shè)意圖,并在提問(wèn)信息對(duì)應(yīng)的意圖為預(yù)設(shè)意圖的情況下,觸發(fā)所述應(yīng)用程序獲取與預(yù)設(shè)意圖匹...
          • 本發(fā)明公開了一種面向農(nóng)村金融的LSTM?自編碼器混合風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法,具體涉及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域;是通過(guò)利用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)周期與農(nóng)村政策周期信息,提取農(nóng)村金融風(fēng)險(xiǎn)事件歷史序列特征,形成農(nóng)業(yè)政策漂移特征集;通過(guò)構(gòu)建多窗口分層長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)子網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)多尺...
          • 本發(fā)明公開了一種基于視覺(jué)語(yǔ)言大模型的目標(biāo)探測(cè)方法及裝置,包括:構(gòu)建用于訓(xùn)練的目標(biāo)探測(cè)數(shù)據(jù)集;運(yùn)用區(qū)域檢測(cè)和目標(biāo)中心點(diǎn)回歸,對(duì)圖像進(jìn)行分析,提取目標(biāo)的中心點(diǎn)坐標(biāo);將中心點(diǎn)作為提示,輸入分割模型得到目標(biāo)的初始分割掩膜。借助視覺(jué)語(yǔ)言大模型對(duì)初始分...
          • 本申請(qǐng)涉及植物散布算法領(lǐng)域,尤其涉及一種基于散布算法的植物選種和群落智能生成方法,通過(guò)智能場(chǎng)地分割與植物組團(tuán)智能生成構(gòu)建植物觀景坪,確定場(chǎng)地觀賞面,并通過(guò)觀賞面自動(dòng)生成植物排布,通過(guò)植物散布算法確定植物散布位置,確定植物散布位置后確定植物選...
          • 本發(fā)明公開了一種面向變電站場(chǎng)景設(shè)備部件級(jí)3D實(shí)例分割方法及相關(guān)裝置,方法包括:對(duì)變電站設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)采集得到傾斜影像數(shù)據(jù),對(duì)所述傾斜影像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理得到預(yù)處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù),對(duì)預(yù)處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行點(diǎn)云網(wǎng)格劃分;將劃分后的點(diǎn)云輸入至球面遞進(jìn)分...
          • 本發(fā)明涉及用電數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,尤其為一種電表用電數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng),該方法采集電壓波形、電流諧波等多源電表數(shù)據(jù),接著對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行多模態(tài)預(yù)處理;之后構(gòu)建動(dòng)態(tài)特征矩陣,涵蓋時(shí)域、頻域和負(fù)荷突變特征;利用CNN?LSTM混合模型,經(jīng)擴(kuò)張卷積、...
          • 本發(fā)明公開了一種可自主學(xué)習(xí)的航天器智能化設(shè)計(jì)方法與系統(tǒng),屬于航天器設(shè)計(jì)與仿真技術(shù)領(lǐng)域,解決了航天器設(shè)計(jì)中自然語(yǔ)言需求模糊難處理、指令生成易歧義、仿真與設(shè)計(jì)銜接不暢、設(shè)計(jì)方案缺乏有效迭代優(yōu)化機(jī)制以及傳統(tǒng)設(shè)計(jì)效率低等問(wèn)題。本發(fā)明先接收自然語(yǔ)言需...
          • 本發(fā)明公開一種模型訓(xùn)練采樣方法、海報(bào)生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及金融科技領(lǐng)域、醫(yī)療健康領(lǐng)域及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取樣本集中各個(gè)樣本的難度分?jǐn)?shù);按照樣本的難度分?jǐn)?shù)將樣本集劃分為挑戰(zhàn)區(qū)以及多樣性區(qū);從挑戰(zhàn)區(qū)以及多樣性區(qū)中采集訓(xùn)練樣本。...
          • 本發(fā)明涉及一種基于動(dòng)態(tài)語(yǔ)義引導(dǎo)與自適應(yīng)擴(kuò)散建模的跨域微表情識(shí)別方法,將微表情識(shí)別序列的起始幀與峰值幀輸入至訓(xùn)練后的跨域微表情模型實(shí)現(xiàn)微表情的識(shí)別;包括:A、通過(guò)運(yùn)動(dòng)描述子提取模塊提取微表情的運(yùn)動(dòng)描述特征;B、通過(guò)噪聲調(diào)度模塊定義隨時(shí)間步演化...
          • 本發(fā)明屬于資源管理與調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于K8s的智能化AI平臺(tái)資源管理與調(diào)度系統(tǒng),包括動(dòng)態(tài)資源預(yù)測(cè)模塊、K8s集群管理與資源調(diào)度模塊、資源監(jiān)測(cè)與分析模塊、資源隔離與共享模塊、算力資源分配模塊、安全增強(qiáng)型鏡像倉(cāng)庫(kù)和推理預(yù)警系統(tǒng),通過(guò)...
          • 本發(fā)明涉及工業(yè)智能監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于機(jī)器視覺(jué)和人工智能的遠(yuǎn)程在線監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng),包括以下步驟:利用邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)同步采集可見光視頻流、紅外熱成像數(shù)據(jù)與三維振動(dòng)頻譜數(shù)據(jù),形成多模態(tài)傳感數(shù)據(jù)集;對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行跨域特征對(duì)齊處理,生成時(shí)空同步的...
          • 本發(fā)明公開了一種基于語(yǔ)義增強(qiáng)與時(shí)空約束的多目標(biāo)交互行為保留監(jiān)控視頻濃縮方法,屬于視頻濃縮技術(shù)領(lǐng)域,主要包含以下步驟:通過(guò)高斯混合模型MOG2,結(jié)合隨機(jī)幀采樣與中值融合策略獲取視頻背景;利用DeepSORT算法和基于CNN+GRU架構(gòu)的深度學(xué)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于仿真聲振信號(hào)驅(qū)動(dòng)的軸承故障診斷方法,屬于機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明利用仿真方式獲得軸承故障樣本數(shù)據(jù),大量減少了對(duì)大型軸承的故障樣本實(shí)驗(yàn),極大降低軸承故障樣本獲取成本;在保留采集的實(shí)際信號(hào)特征頻率的情況下大幅提升信號(hào)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于教育場(chǎng)景的視頻語(yǔ)義情感識(shí)別系統(tǒng),本發(fā)明涉及教育系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。該基于教育場(chǎng)景的視頻語(yǔ)義情感識(shí)別系統(tǒng),包括:數(shù)據(jù)預(yù)處理與增強(qiáng)模塊、面部與姿勢(shì)處理模塊、特征提取與分類模塊、雙模態(tài)融合與識(shí)別模塊、狀態(tài)及時(shí)域分析模塊、上課質(zhì)量評(píng)價(jià)...
          • 本發(fā)明提出了基于知識(shí)圖譜的應(yīng)急決策輔助系統(tǒng),包括:數(shù)據(jù)采集與處理模塊、知識(shí)圖譜構(gòu)建與推理模塊、信息檢索與生成模塊、多層次推理與思維鏈提示模塊、多智能體協(xié)作與博弈優(yōu)化模塊和增量學(xué)習(xí)與動(dòng)態(tài)知識(shí)更新模塊、區(qū)塊鏈信任保障模塊,通過(guò)多技術(shù)融合與模塊化...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于知識(shí)圖譜的圖像分割方法,包括獲取待分割目標(biāo)圖像;構(gòu)建改進(jìn)Mask RCNN模型,改進(jìn)Mask RCNN模型包括:構(gòu)建知識(shí)圖譜損失函數(shù),利用知識(shí)圖譜損失函數(shù)、分類損失函數(shù)、回歸框損失函數(shù)和mask損...
          • 本發(fā)明公開了基于生成式人工智能電子政務(wù)服務(wù)方法及裝置,屬于政務(wù)服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題為如何實(shí)現(xiàn)政務(wù)服務(wù)智能化,為公眾提供更加便捷高效的政務(wù)服務(wù)體驗(yàn),采用的技術(shù)方案為:構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)基座:通過(guò)敏感語(yǔ)義識(shí)別引擎對(duì)證照及政務(wù)文本進(jìn)行...
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