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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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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)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明涉及風(fēng)電容量配置領(lǐng)域。本發(fā)明提供了一種考慮碳捕捉效益的配電網(wǎng)內(nèi)風(fēng)電容量區(qū)間計算方法，包括以下步驟：步驟1：建立考慮碳捕捉效益的風(fēng)電容量配置信息數(shù)據(jù)集。步驟2：建立考慮風(fēng)電配置成本和碳捕捉效益的風(fēng)電容量計算模型。步驟3：建立考慮風(fēng)電不確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于動態(tài)包絡(luò)體的行人軌跡預(yù)測方法及系統(tǒng)，涉及軌跡預(yù)測領(lǐng)域，方法包括：通過雙目相機采集圖像并進行3D目標檢測，將數(shù)據(jù)投影到2D鳥瞰圖中以提取人群運動特征，結(jié)合速度方差、密度梯度和歷史軌跡相似度等特征向量對行人進行聚類分組，并利...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于電子商務(wù)的信息提供方法和用于執(zhí)行其的計算裝置。根據(jù)公開的一實施例的基于電子商務(wù)的信息提供方法，該方法在計算裝置中執(zhí)行，該計算裝置具有至少一個處理器以及用于存儲由所述至少一個處理器執(zhí)行的至少一個程序的存儲器，該方法包括以下步驟...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)字孿生技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種融合數(shù)字孿生的電網(wǎng)故障預(yù)測系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括：狀態(tài)感知模塊、路徑推演模塊、孿生映射模塊、預(yù)測執(zhí)行模塊。本發(fā)明中，通過融合多源異構(gòu)傳感數(shù)據(jù)并執(zhí)行時空對齊算法構(gòu)建結(jié)構(gòu)狀態(tài)張量，拉普拉斯運算結(jié)合應(yīng)力波傳播模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)信息技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種融合機器學(xué)習(xí)的耕地質(zhì)量評價異常溯源方法及系統(tǒng)，其中，一種融合機器學(xué)習(xí)的耕地質(zhì)量評價異常溯源方法包括：多尺度特征提取與融合、貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、證據(jù)深度學(xué)習(xí)實現(xiàn)、異常檢測與溯源以及自適應(yīng)溯源策略執(zhí)行五個步...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了面向溫室環(huán)境下植物科普場景的沉浸式VR仿真交互系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)針對植物領(lǐng)域科普場景的虛擬現(xiàn)實仿真，其具有較高的模型真實性和科學(xué)準確性，并且交互性較好。該系統(tǒng)包括：植物動態(tài)建模模塊，用于構(gòu)建虛擬溫室環(huán)境和植物動態(tài)模型；多模態(tài)沉浸式交...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及軌道車輛技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種軌道車輛與車輛吸能結(jié)構(gòu)耐撞性協(xié)同優(yōu)化方法及系統(tǒng)，包括：獲得不同結(jié)構(gòu)參數(shù)配置下的吸能結(jié)構(gòu)沖擊特性數(shù)據(jù)集，并建立結(jié)構(gòu)層級深度代理模型，預(yù)測吸能結(jié)構(gòu)的載荷特性曲線及變形模式圖像；將結(jié)構(gòu)層級深度代理模型輸出的吸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大模型的建筑數(shù)字孿生三維重建方法及系統(tǒng)，涉及建筑數(shù)字孿生與三維建模融合技術(shù)領(lǐng)域，包括在建筑物布設(shè)多源設(shè)備，采集建筑多角度數(shù)據(jù)，進行類型區(qū)分與結(jié)構(gòu)化預(yù)處理。構(gòu)建并訓(xùn)練自適應(yīng)深度網(wǎng)絡(luò)模型識別建筑特征，采用多類型增強策略提高模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種用于多維關(guān)鍵指標的經(jīng)營分析模型生成方法，包括以下步驟：S1：獲取成本數(shù)據(jù)，計算全部成本和凈利潤，基于銷售收入和凈利潤計算銷售凈利率；S2：獲取流動資產(chǎn)數(shù)據(jù)，計算流動資產(chǎn)和資產(chǎn)總額，基于銷售收入和資產(chǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種配電站房運維人員的行為軌跡預(yù)測系統(tǒng)和方法，其中系統(tǒng)包括：通信連接的數(shù)據(jù)處理模塊、行為識別模塊和軌跡預(yù)測模塊；數(shù)據(jù)處理模塊獲取配電站房的不同模態(tài)的視頻數(shù)據(jù)，對視頻數(shù)據(jù)進行特征提取、模態(tài)對齊和特征融合得到多模態(tài)融合特征，模態(tài)表示...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種礦井需風(fēng)量智能預(yù)測方法及系統(tǒng)，包括：S1:部署多源傳感器采集礦井需風(fēng)量狀態(tài)數(shù)據(jù)；S2:基于礦井需風(fēng)量狀態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)建智能流態(tài)演化模型，通過智能流態(tài)演化模型獲取最佳優(yōu)化參數(shù)；S3：基于礦井風(fēng)流環(huán)境構(gòu)建一個動態(tài)圖網(wǎng)絡(luò)，將動態(tài)圖網(wǎng)絡(luò)與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種吸附壓縮二氧化碳儲能系統(tǒng)的多維度監(jiān)測預(yù)警方法及系統(tǒng)，所述方法包括如下步驟：步驟一、多源數(shù)據(jù)實時采集與預(yù)處理；步驟二、關(guān)鍵參數(shù)計算與異常特征識別；步驟三、多維度數(shù)據(jù)融合與風(fēng)險指數(shù)生成；步驟四、分級預(yù)警觸發(fā)與應(yīng)急響應(yīng)；步驟五、動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明揭示了一種基于人工智能技術(shù)的合同智能審核及漏洞預(yù)警系統(tǒng)，該系統(tǒng)歸屬于人工智能與法律輔助技術(shù)的研究領(lǐng)域。傳統(tǒng)合同審核過程主要依賴于人工操作，存在耗時較長、易遺漏條款漏洞、潛在風(fēng)險及違法條款等問題，本系統(tǒng)包含五大核心模塊：數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于可解釋性智能算法的廣域滑坡快速識別方法，涉及遙感科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域，通過多源時空數(shù)據(jù)融合與知識圖譜動態(tài)賦權(quán)，構(gòu)建雙通道特征提取架構(gòu)：輕量化CNN捕捉影像局部紋理，圖卷積網(wǎng)絡(luò)建模地質(zhì)空間關(guān)聯(lián)性，結(jié)合SHAP值與因果推理生成可解釋的...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于雙域掩碼與多尺度局部重建的高光譜圖像與LiDAR數(shù)據(jù)協(xié)同分類方法，它屬于遙感圖像分類領(lǐng)域。本發(fā)明解決了傳統(tǒng)方法跨模態(tài)分類中標注數(shù)據(jù)稀缺與多源特征融合精度不足的問題。本發(fā)明通過掩碼隨機圖像塊和通道進行特征學(xué)習(xí)；設(shè)計分層多尺度重建架構(gòu)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于不同時相遙感圖像的變化文本生成方法，貫通計算機視覺（CV）與自然語言處理（NLP）兩個領(lǐng)域。首先，通過均值歸一化和高斯濾波消除噪聲，并進行仿射配準保證幾何一致性；隨后在多尺度金字塔下對圖像進行下采樣、特征編碼與上采樣融合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種軌道交通智能客服專家混合大語言模型，涉及大語言模型技術(shù)領(lǐng)域，步驟一：數(shù)據(jù)初始化；步驟二：交互與數(shù)據(jù)采樣；步驟三：離散動作訓(xùn)練，使用深度Q網(wǎng)絡(luò)處理離散動作選擇；步驟四：連續(xù)動作訓(xùn)練，使用策略梯度方法優(yōu)化連續(xù)策略；步驟五：聯(lián)合訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于金屬材料表面損傷識別技術(shù)領(lǐng)域，提供了多級決策的金屬表面損傷特征識別方法及系統(tǒng)。其中，識別方法包括從金屬材料損傷區(qū)域樣本的三維圖像中提取幾何特征、頻域特征及分形特征；將提取的幾何特征、頻域特征以及分形數(shù)特征進行融合，得到融合特征；利...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于門閥裝置與色階調(diào)整的圖像超分辨率重建方法及系統(tǒng)，首先獲取農(nóng)作物害蟲圖像；然后將農(nóng)作物害蟲圖像輸入圖像超分辨率重建網(wǎng)絡(luò)，對農(nóng)作物害蟲圖像進行超分辨率重建，得到高分辨率圖像；本發(fā)明在雙階段退化的基礎(chǔ)上，利用隨機重組與門閥裝置...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于充填料漿圖像特征的在線濃度監(jiān)測方法，屬于礦山充填技術(shù)領(lǐng)域。該方法采用雙分辨率料漿檢測傳感器對介尺度范圍清晰成像，采集料漿攪拌過程中靜態(tài)圖像和視頻流數(shù)據(jù)。料漿檢測傳感器鏡頭端布置半導(dǎo)體制冷與高壓空氣雙重冷卻裝置。綜合分析自然...
								
            
							
            
							
						
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