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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(duì)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)明公開了一種電力現(xiàn)貨日前市場(chǎng)輔助報(bào)價(jià)方法,涉及電力系統(tǒng)自動(dòng)化技術(shù)領(lǐng)域,本方法通過(guò)多源數(shù)據(jù)融合預(yù)處理,采集電網(wǎng)運(yùn)行、氣象、市場(chǎng)及碳市場(chǎng)數(shù)據(jù),經(jīng)時(shí)空生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)和自然語(yǔ)言處理模型處理,形成多維數(shù)據(jù)集;利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嵌入電網(wǎng)功率平衡約束進(jìn)行拓...
          • 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(duì)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(shí)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(shí)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(shí)別門內(nèi)特征物;本發(fā)明提供...
          • 本公開涉及一種預(yù)測(cè)誤差的影響因素評(píng)估方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)。通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,得到預(yù)處理后的數(shù)據(jù),基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)構(gòu)造輸入數(shù)據(jù)集,基于輸入數(shù)據(jù)集,構(gòu)建初始隨機(jī)森林回歸模型。進(jìn)一步,對(duì)輸入數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征降維處理,得到目標(biāo)輸入數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明公開了一種電池包結(jié)構(gòu)強(qiáng)度模擬測(cè)試方法,涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取測(cè)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(cè)試電池包的多尺度結(jié)構(gòu)仿真參數(shù);基于測(cè)試電池包的多尺度結(jié)構(gòu)仿真參數(shù),進(jìn)行測(cè)試電池包的跨尺度本構(gòu)關(guān)聯(lián)分析...
          • 本申請(qǐng)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(lái)評(píng)估風(fēng)電場(chǎng)的發(fā)電量,該模型可高效且準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)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(qǐng)采用菱形約束策略表示風(fēng)機(jī)間距約束...
          • 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(guò)PV...
          • 本發(fā)明提供一種基于眼動(dòng)追蹤的疲勞檢測(cè)與學(xué)習(xí)內(nèi)容適配系統(tǒng),屬于生物特征識(shí)別技術(shù)、計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)以及內(nèi)容適配算法領(lǐng)域,本發(fā)明通過(guò)攝像頭捕捉用戶眼動(dòng)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(dòng)調(diào)整或休息提醒,以提升用戶的學(xué)習(xí)效率和體驗(yàn)。
          • 本發(fā)明提出了一種基于多智能體協(xié)作的落地頁(yè)合規(guī)性審核方法及裝置,其中該方法包括:獲取多個(gè)廣告落地頁(yè)數(shù)據(jù);根據(jù)所述多個(gè)廣告落地頁(yè)數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)的優(yōu)先級(jí)動(dòng)態(tài)調(diào)整策略得到每個(gè)廣告落地頁(yè)對(duì)應(yīng)的優(yōu)先級(jí)分?jǐn)?shù),以根據(jù)所述優(yōu)先級(jí)分?jǐn)?shù)對(duì)各個(gè)廣告落地頁(yè)進(jìn)行審核優(yōu)先級(jí)...
          • 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(guò)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(shí)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)...
          • 本申請(qǐng)公開一種應(yīng)用于零售場(chǎng)景下的標(biāo)注數(shù)據(jù)擴(kuò)充方法、平臺(tái)及存儲(chǔ)介質(zhì),屬于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。本申請(qǐng)?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(qǐng)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(guò)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(chǎng)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(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)提取特征,對(duì)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(cè)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(cè)模型中,得到導(dǎo)線缺陷檢測(cè)結(jié)果;即通過(guò)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(shí)圖譜構(gòu)建方法,在命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)中,引入BERT預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)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(wú)監(jiān)督可見光紅外行人重識(shí)別方法。本發(fā)明提出了一種相機(jī)協(xié)同的跨模態(tài)無(wú)監(jiān)督可見光紅外行人重識(shí)別方法,通過(guò)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...
          • 一種塔式太陽(yáng)能電站吸熱器管屏的應(yīng)力計(jì)算方法,涉及太陽(yáng)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(yáng)能電站...
          • 本發(fā)明涉及集成學(xué)習(xí)形變預(yù)測(cè)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(cè)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(jí)...
          • 本發(fā)明涉及教學(xué)實(shí)驗(yàn)管理技術(shù)領(lǐng)域,尤其是一種基于YOLOv11的實(shí)驗(yàn)桌面物品自動(dòng)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(gè)C3K2模塊后,以提升模型對(duì)長(zhǎng)距離依賴和局部上下文的建模能...
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