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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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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)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本申請涉及一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的低階精度結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格穩(wěn)態(tài)流場修正方法。所述方法包括：首先，獲取流場數(shù)據(jù)集并進(jìn)行預(yù)處理；之后，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建流場修正模型，所述模型包括條件參數(shù)擴(kuò)展層、多級卷積編碼層、殘差特征融合層、隨機(jī)失活正則化層、流場殘差投...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于擴(kuò)散模型和難樣本挖掘的船舶重識別方法，該方法基于對源域和目標(biāo)域的聚類分析，構(gòu)建源域與目標(biāo)域之間的共享特征域，再利用源域和共享特征域，獲取樣本的背景特征和全局特征，再基于擴(kuò)散模型的偽標(biāo)簽生成與風(fēng)格對齊方法，生成與目標(biāo)域中原...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于無人機(jī)光學(xué)遙感影像的道路病害檢測方法及系統(tǒng)，屬于道路病害檢測領(lǐng)域。為解決現(xiàn)有道路病害檢測方法在小目標(biāo)識別與復(fù)雜背景干擾下特征提取不足的問題。本發(fā)明通過使用CSP?SMAM模塊，模型能夠高效地提取多尺度特征，特別是在復(fù)雜場景...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種自然語言問答方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及語義識別技術(shù)領(lǐng)域，該方法基于命名實(shí)體識別模型對用戶問句進(jìn)行識別，確定關(guān)鍵實(shí)體；所述關(guān)鍵實(shí)體包括問題中的地名、距離和方位；基于用戶意圖識別模型對所述用戶問句進(jìn)行文本分類，確定用戶的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于雙重自注意力機(jī)制的點(diǎn)云弱監(jiān)督語義分割方法，包括：獲取部分標(biāo)注的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，點(diǎn)云數(shù)據(jù)包含空間坐標(biāo)信息；通過GNE模塊對點(diǎn)云數(shù)據(jù)的局部坐標(biāo)特征進(jìn)行編碼，生成具有判別性的局部信息表示；采用DLA模塊計(jì)算點(diǎn)云數(shù)據(jù)中點(diǎn)與點(diǎn)之間的特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)影像處理領(lǐng)域，具體涉及融合生成對抗網(wǎng)絡(luò)的間質(zhì)性肺病影像診斷系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備模塊獲取胸部CT影像數(shù)據(jù)，進(jìn)行肺實(shí)質(zhì)分割和肺葉分段，預(yù)處理模塊調(diào)整影像層間間距，截取感興趣區(qū)域形成CT數(shù)據(jù)集，HRCT影像增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)模塊以3D條件生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于視覺語言大模型的目標(biāo)探測方法及裝置，包括：構(gòu)建用于訓(xùn)練的目標(biāo)探測數(shù)據(jù)集；運(yùn)用區(qū)域檢測和目標(biāo)中心點(diǎn)回歸，對圖像進(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。借助視覺語言大模型對初始分...
								
            
							
            
							
						
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								      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)行的虛擬角色提問的提問信息，確定提問信息對應(yīng)的意圖；判斷提問信息對應(yīng)的意圖是否為預(yù)設(shè)意圖，并在提問信息對應(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...
								
            
							
            
							
						
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								      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)測技術(shù)領(lǐng)域；是通過利用農(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；通過構(gòu)建多窗口分層長短期記憶網(wǎng)絡(luò)子網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)多尺...
								
            
							
            
							
						
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								      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)的編碼器對所述RGB圖像進(jìn)行特征提取，以獲得判別性特征向量；對每個(gè)RGB圖像通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)生成樣本對，利用監(jiān)督對比學(xué)習(xí)方法優(yōu)化嵌入空間，使同類樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請為人工智能技術(shù)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，本申請?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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多視圖圖提示學(xué)習(xí)的節(jié)點(diǎn)重要性估計(jì)方法，包括步驟：建立圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；引入先驗(yàn)知識來啟動模型對節(jié)點(diǎn)重要性的學(xué)習(xí)，使得模型生成節(jié)點(diǎn)重要性的粗略分類；整合節(jié)點(diǎn)的結(jié)構(gòu)和語義信息來構(gòu)建節(jié)點(diǎn)視圖提示；構(gòu)造提示圖，并將提示圖集成到原始圖，從提...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于教育場景的視頻語義情感識別系統(tǒng)，本發(fā)明涉及教育系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。該基于教育場景的視頻語義情感識別系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)預(yù)處理與增強(qiáng)模塊、面部與姿勢處理模塊、特征提取與分類模塊、雙模態(tài)融合與識別模塊、狀態(tài)及時(shí)域分析模塊、上課質(zhì)量評價(jià)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于物體級無損高斯場的多粒度開放詞匯查詢方法，引入了一種具有全局一致性代碼本的物體級別高斯場，高斯場中的可學(xué)習(xí)語義標(biāo)簽向量渲染回對應(yīng)的物體標(biāo)簽后，通過代碼本建立起該標(biāo)簽和對應(yīng)未壓縮的高維特征之間的直接映射，從而支持任意維度的語...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于分蘗期麥苗的圖像語義分割方法和系統(tǒng)，方法包括步驟：S1、采集多個(gè)第一圖像；S2、基于顏色校正、超綠分割和各向性濾波算法進(jìn)行預(yù)處理，對每個(gè)掩膜圖進(jìn)行標(biāo)注和細(xì)調(diào)；S3、以Segformer為主干構(gòu)建分割網(wǎng)絡(luò)模型，進(jìn)行訓(xùn)練；S...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供一種雙分支增量學(xué)習(xí)的煙支質(zhì)量異常數(shù)據(jù)檢測方法及系統(tǒng)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取煙支生產(chǎn)過程中的質(zhì)量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)；將質(zhì)量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以得到預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和增量優(yōu)化數(shù)據(jù)集；采用預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種弱監(jiān)督視頻時(shí)序動作檢測與分類方法及系統(tǒng)，包括：根據(jù)輸入長視頻提取單模態(tài)特征圖；將單模態(tài)特征圖映射為動作分類概率和動作定位概率圖；基于動作定位概率圖蒸餾背景偽標(biāo)簽；根據(jù)輸入長視頻和動作名稱列表提取視覺特征圖和文本特征圖；計(jì)算動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于無人機(jī)影像的建筑物損壞識別及標(biāo)記方法，屬于圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括步驟：構(gòu)造包含損壞建筑物的數(shù)據(jù)集D；構(gòu)造改進(jìn)目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)；選擇損失函數(shù)為WIoU，并用數(shù)據(jù)集D以最小化WIoU訓(xùn)練改進(jìn)目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)至收斂，得到改進(jìn)目標(biāo)識...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于機(jī)器人流程自動化的人機(jī)協(xié)同方法及系統(tǒng)，涉及自動化技術(shù)領(lǐng)域，包括構(gòu)建數(shù)據(jù)感知處理網(wǎng)絡(luò)，采集用戶操作指令、系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)及任務(wù)環(huán)境數(shù)據(jù)，經(jīng)語義解析得到任務(wù)特征向量，匹配業(yè)務(wù)模型生成任務(wù)處理策略?；谠摬呗詷?gòu)建人機(jī)協(xié)同處理框架，機(jī)器人...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種車輛故障維修指引方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)，該方法包括接收用戶輸入，并從所述用戶輸入中解析得到故障診斷的要素信息；將提取的要素信息轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并封裝，形成診斷請求參數(shù)；基于所述診斷請求參數(shù)，從向量數(shù)據(jù)庫中檢索匹配得到...
								
            
							
            
							
						
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