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          • 本公開涉及一種三維各向異性介質(zhì)地震波場模擬方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),屬于地球物理勘探數(shù)值模擬技術(shù)領(lǐng)域,包括:在用于描述三維各向異性介質(zhì)中地震波傳播、基于EAL邊界的初始彈性波方程組中引入基于時(shí)間和空間雙重因素進(jìn)行地震波在邊界區(qū)域衰減的速度衰減...
          • 本申請涉及一種三相MMC電流建模方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括:建立三相MMC電流的全狀態(tài)空間建模方程;將全狀態(tài)空間建模方程轉(zhuǎn)化為矩陣形式建模方程,矩陣形式建模方程中構(gòu)建有全狀態(tài)空間建模方程對應(yīng)的多個(gè)向量和系數(shù)矩陣...
          • 本發(fā)明公開了一種支持打印寫碼同步的智能機(jī)場行李標(biāo)簽打印設(shè)備,屬于智能標(biāo)簽技術(shù)領(lǐng)域,包括:管理模塊和讀寫模塊;所述管理模塊用于實(shí)時(shí)采集旅客的航班信息,為每個(gè)旅客的每個(gè)行李分配標(biāo)簽ID,所述標(biāo)簽ID用于區(qū)分每一件行李,并生成行李管理報(bào)表,便后續(xù)...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種低碳生產(chǎn)數(shù)據(jù)的優(yōu)化方法、設(shè)備及介質(zhì),包括以下步驟:S1:采集目標(biāo)數(shù)據(jù)中心所在區(qū)域的實(shí)時(shí)電網(wǎng)碳排放強(qiáng)度值;S2:將實(shí)時(shí)電網(wǎng)碳排放強(qiáng)度值與預(yù)設(shè)碳強(qiáng)度閾值進(jìn)行比較,當(dāng)超過閾值時(shí),輸出最大精度降級級別;S3:...
          • 本發(fā)明適用于碳足跡與車網(wǎng)互動技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于V2G的車網(wǎng)互動過程碳足跡核算方法,所述方法包括:電網(wǎng)輸送、V2G充電樁充電轉(zhuǎn)換、V2G車輛電池儲能、V2G充電樁放電轉(zhuǎn)換階段傳輸和損耗的電能的計(jì)算,以及在碳足跡評估階段中,發(fā)電廠發(fā)出單位...
          • 本發(fā)明涉及一種基于半不變量法的變電站全生命周期碳排放評價(jià)方法,屬于電力系統(tǒng)碳排放評估領(lǐng)域,包括:S1、變電站全生命周期碳排放不確定性量化模型構(gòu)建:建立變電站全生命周期碳排放數(shù)據(jù)質(zhì)量評價(jià)矩陣,利用Beta函數(shù)建立不確定性量化模型;S2、基于半...
          • 本發(fā)明提供了一種基于自然語言處理與檢索增強(qiáng)的會議管理方法及系統(tǒng),屬于會議管理的技術(shù)領(lǐng)域,方法包括基于關(guān)鍵參數(shù)輸出會議預(yù)定結(jié)果;若預(yù)定成功,獲取會議過程中的音頻流數(shù)據(jù),對音頻流數(shù)據(jù)進(jìn)行語音分段、初始聲紋提取與初始聚類,以輸出原始語音片段與說話...
          • 本發(fā)明提供一種基于大語言模型外掛知識庫的維修備件預(yù)測系統(tǒng),對歷史工單進(jìn)行信息數(shù)據(jù)提取和預(yù)處理,得到預(yù)處理文本;對預(yù)處理文本進(jìn)行語義向量轉(zhuǎn)換、關(guān)聯(lián)綁定處理,得到向量數(shù)據(jù)庫;從新工單提取屬性信息,對屬性信息進(jìn)行語義向量轉(zhuǎn)換,得到查詢向量;從向量...
          • 本發(fā)明公開了一種基于學(xué)習(xí)終端的智慧學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)及方法,屬于學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)領(lǐng)域,包括:用戶身份認(rèn)證模塊,用于接收用戶登錄信息并進(jìn)行身份驗(yàn)證;學(xué)習(xí)記錄存儲模塊,用于存儲用戶的歷史學(xué)習(xí)數(shù)據(jù);練習(xí)題生成模塊,響應(yīng)于身份認(rèn)證通過;練習(xí)評估模塊,判斷學(xué)習(xí)...
          • 本發(fā)明公開了一種三維海溫空間降尺度的方法、裝置及電子設(shè)備,涉及圖像處理領(lǐng)域,該方法包括獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)集,目標(biāo)數(shù)據(jù)集包括:風(fēng)場數(shù)據(jù)、海流數(shù)據(jù)、第一海溫?cái)?shù)據(jù)及第二海溫?cái)?shù)據(jù),將目標(biāo)數(shù)據(jù)集中的風(fēng)場數(shù)據(jù)、海流數(shù)據(jù)、第一海溫?cái)?shù)據(jù)及第二海溫?cái)?shù)據(jù)輸入三維海溫...
          • 本發(fā)明公開了一種面向極端場景的遙感圖像特征增強(qiáng)方法,屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取第一圖像集和第二圖像集,從第一圖像集中抽取第一遙感圖像,從第二圖像集中抽取多張第二遙感圖像;對第一遙感圖像進(jìn)行第一分辨率增強(qiáng),獲得第三遙感圖像;選擇一...
          • 本發(fā)明涉及智能醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,具體是一種基于PET/MR多模態(tài)影像的肺癌智能檢測系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、智能多模態(tài)分類模塊和肺癌檢測模塊;本發(fā)明采用基于雙向注意力機(jī)制的跨模態(tài)特征融合方法,在多模態(tài)融合的基礎(chǔ)上,通過視覺嵌入考慮細(xì)粒...
          • 本發(fā)明公開了一種基于雙域Swin Mamba的生成對抗網(wǎng)絡(luò)MRI的重建方法,它屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:S1.采集/整理MRI全采樣數(shù)據(jù),進(jìn)行k空間欠采樣;S2.欠采樣k空間數(shù)據(jù)輸入頻率域生成器GK,利用多層...
          • 本發(fā)明涉及BIM模型生成和人工智能領(lǐng)域,提供一種基于無人機(jī)影像的建筑程序化建模方法,包括:構(gòu)建模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;構(gòu)建并訓(xùn)練建筑參數(shù)化建模腳本智能生成模型:建筑參數(shù)化建模腳本智能生成模型使用ViT模型提取視覺特征,MLP多層感知機(jī)進(jìn)行跨模態(tài)投影...
          • 本發(fā)明公開了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)?條件變分自編碼器的目標(biāo)檢測方法,涉及目標(biāo)檢測領(lǐng)域。首先,通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對原始圖像進(jìn)行去噪處理。然后,通過條件變分自編碼器基于原始圖像生成對數(shù)強(qiáng)度;將預(yù)處理圖像與對數(shù)強(qiáng)度輸入卡爾曼濾波器進(jìn)行圖像重建。最后,將重建圖...
          • 本發(fā)明公開了一種旋耕機(jī)的碎土質(zhì)量評估方法,屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明先采集旋耕機(jī)耕作后的土壤圖像,將其劃分為M×L個(gè)圖像塊,對每個(gè)圖像塊提取細(xì)、中、粗三種粒度的輪廓圖;接著依據(jù)各粒度輪廓圖中輪廓點(diǎn)分布,分別構(gòu)建局部均勻值矩陣,再根據(jù)輪廓點(diǎn)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于雙向耦合機(jī)制的森林火災(zāi)識別與預(yù)測方法,屬于災(zāi)害預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:數(shù)據(jù)預(yù)處理、火源識別、火勢預(yù)測、耦合優(yōu)化、階段性應(yīng)用。該系統(tǒng)創(chuàng)新性地構(gòu)建了全卷積網(wǎng)絡(luò)FCN與Rothermel模型的雙向耦合機(jī)制,實(shí)現(xiàn)了火災(zāi)識別與...
          • 本發(fā)明公開了一種遙感圖像處理方法、裝置和存儲介質(zhì),涉及遙感數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,用以解決對星地鏈路帶寬要求高、衛(wèi)星計(jì)算資源占用率高和數(shù)據(jù)處理實(shí)時(shí)性不佳中的至少一個(gè)問題。本發(fā)明于地面站接收遙感數(shù)據(jù)處理任務(wù),為遙感數(shù)據(jù)處理任務(wù)調(diào)度衛(wèi)星;利用該衛(wèi)星和地面...
          • 本發(fā)明提供一種基于圖像數(shù)據(jù)的手衛(wèi)生管理方法與系統(tǒng),屬于設(shè)備管理技術(shù)領(lǐng)域,具體包括:利用所敏度異常組合在各個(gè)手術(shù)室的清洗裝置的監(jiān)測圖像中的視頻流數(shù)據(jù),確定需要進(jìn)行驗(yàn)證圖像識別模型的構(gòu)建時(shí),以手術(shù)室的清洗裝置的監(jiān)測圖像中的靈敏度異常組合的視頻流...
          • 本申請涉一種融合時(shí)空聯(lián)合建模的攝像頭入侵行為預(yù)測方法及系統(tǒng),其包括獲取包含時(shí)間序列和空間維度信息的視頻數(shù)據(jù);在對視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后,利用時(shí)空聯(lián)合建模算法生成時(shí)空特征向量;將該時(shí)空特征向量輸入分類模型進(jìn)行行為預(yù)測,可以準(zhǔn)確區(qū)分正常行為和異常...
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