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          • 本申請(qǐng)公開了一種洪水災(zāi)害預(yù)警決策優(yōu)化方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及環(huán)境災(zāi)害管理與預(yù)測(cè)領(lǐng)域,該方法包括根據(jù)多維決策情境確定決策特征矩陣;根據(jù)決策特征矩陣,確定確定性等價(jià)值,并進(jìn)行心理參數(shù)動(dòng)態(tài)標(biāo)定;根據(jù)決策特征矩陣及洪水事件發(fā)生概率的權(quán)重改進(jìn)Gi...
          • 本發(fā)明提供一種無人機(jī)輔助的地空一體化LoRaWAN組網(wǎng)方法及系統(tǒng);主要解決現(xiàn)有技術(shù)中由于無人機(jī)之間缺乏通信,無人機(jī)在復(fù)雜環(huán)境中控制距離大幅縮短,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)的靈活性、擴(kuò)展性和環(huán)境適應(yīng)性不足的問題;本發(fā)明利用無人機(jī)載LoRaWAN網(wǎng)絡(luò),使得遙控器...
          • 本發(fā)明公開了一種道路安全管控區(qū)域的安全預(yù)警方法及相關(guān)裝置,涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:基于雷達(dá)回波信號(hào)進(jìn)行車輛行駛感知分析;基于視頻圖像結(jié)合置信度分析和特征點(diǎn)檢測(cè)進(jìn)行車輛行駛軌跡預(yù)測(cè)和車輛行駛速度分析;基于視頻圖像利用結(jié)果投票法進(jìn)行...
          • 本申請(qǐng)公開了基于UV?KGNN網(wǎng)絡(luò)的交通違規(guī)檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及智能交通領(lǐng)域,包括:基于通過無人機(jī)搭載的多種傳感器采集多模態(tài)交通相關(guān)數(shù)據(jù),確定與無人機(jī)及車輛的運(yùn)行狀態(tài)相關(guān)的目標(biāo)物理量;基于預(yù)設(shè)初始網(wǎng)絡(luò)及目標(biāo)物理量進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)與特...
          • 本發(fā)明涉及交通技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種利用AI平臺(tái)的道路交通車流監(jiān)控方法、設(shè)備及系統(tǒng),包括:根據(jù)不同道路在連續(xù)采樣時(shí)刻下的車流量變化差異,結(jié)合每條道路連接的每條下級(jí)道路在每一采樣時(shí)刻下的車流量,確定每一采樣時(shí)刻下每條道路連接的每條下級(jí)道路的貢...
          • 本發(fā)明屬于顯示終端故障診斷技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種顯示終端全生命周期故障智慧診斷系統(tǒng),其通過接收顯示終端的故障現(xiàn)象描述,檢索與所述故障現(xiàn)象相關(guān)聯(lián)的信號(hào)輸入端控制對(duì)象集合,對(duì)所述集合內(nèi)各控制對(duì)象展開靶向檢測(cè),生成原始檢測(cè)數(shù)據(jù)集并進(jìn)行瞬時(shí)異常點(diǎn)剔除...
          • 本申請(qǐng)公開了一種顯示亮度補(bǔ)償方法、顯示裝置和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),所述顯示亮度補(bǔ)償方法包括步驟:獲取紅色LED、綠色LED和藍(lán)色LED的環(huán)境溫度與相應(yīng)恒流驅(qū)動(dòng)芯片的電流增益之間的補(bǔ)償模型;檢測(cè)顯示面板的顯示畫面是否為預(yù)設(shè)畫面;若檢測(cè)為預(yù)設(shè)畫面...
          • 本發(fā)明提出一種顯示面板及其驅(qū)動(dòng)方法、驅(qū)動(dòng)電路和顯示裝置,其中,顯示面板包括對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)線、掃描線、陣列排布的第一像素單元、與偶數(shù)行相鄰設(shè)置的多條控制線和連接奇數(shù)行和控制線的第一開關(guān),相鄰兩行兩列的四個(gè)第一像素單元形成像素單元組,像素單元組內(nèi)還包...
          • 本發(fā)明提供一種會(huì)議的音頻轉(zhuǎn)寫與紀(jì)要生成方法及裝置,該方法包括:拉起會(huì)議,會(huì)議終端包括本地會(huì)議終端和至少一個(gè)遠(yuǎn)程會(huì)議終端或只包括本地會(huì)議終端;自定義轉(zhuǎn)寫服務(wù)和轉(zhuǎn)寫對(duì)象,所述轉(zhuǎn)寫對(duì)象包括本地終端音頻、遠(yuǎn)程終端音頻、輔流音頻中的一個(gè)或它們的任意組...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于大模型的多語言跨文化溝通輔助方法及系統(tǒng)。其中,本申請(qǐng)通過在通話時(shí)接收源語言音頻流,調(diào)用多語言聲調(diào)頻諧特征庫提取基頻諧波強(qiáng)度分布與聲調(diào)轉(zhuǎn)折特征,生成文化聲學(xué)指紋向量;基于該向量控制麥克風(fēng)陣列相位差,定向增強(qiáng)說話人基頻諧波分量...
          • 本說明書實(shí)施例公開了一種供水管網(wǎng)的漏損噪聲提取方法及裝置。該方法包括獲取供水管網(wǎng)的采集聲信號(hào)。該方法還包括基于供水管網(wǎng)的采集聲信號(hào)及其主頻段,確定漏損噪聲的期望信號(hào),主頻段是由根據(jù)采集聲信號(hào)的功率譜密度計(jì)算的累積能量的主要分布范圍確定。此外...
          • 本發(fā)明涉及聲音識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,具體為復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光纖傳感聲紋特征分析模型構(gòu)建方法,方法包括:通過分布式光纖傳感采集聲音信號(hào),并設(shè)定聲音頻率幅值閾值,提取異常區(qū)間的聲音信號(hào);對(duì)采集信號(hào)進(jìn)行降噪處理并提取聲紋特征;構(gòu)建無監(jiān)督模型計(jì)算離群評(píng)分值,...
          • 本發(fā)明公開了一種電動(dòng)汽車主動(dòng)合成聲的聲音品質(zhì)評(píng)價(jià)方法與系統(tǒng),用于對(duì)電動(dòng)汽車主動(dòng)聲音片段合成后的聲音品質(zhì)進(jìn)行客觀量化評(píng)價(jià)。所述方法基于對(duì)聲音合成位置處的聲壓級(jí)分布特征分析,結(jié)合主動(dòng)合成聲的時(shí)頻特性,將合成位置附近的聲壓級(jí)分布劃分為四種類型,并...
          • 本發(fā)明公開了一種基因大模型與ML聯(lián)合鑒定Cas靶點(diǎn)有效性的方法,屬于生物技術(shù)和人工智能領(lǐng)域。方法包括:構(gòu)建A種聯(lián)合序列以及靶向聯(lián)合序列的檢測(cè)陣列,檢測(cè)陣列具有A個(gè)檢測(cè)單元;在每個(gè)檢測(cè)單元中分別加入一種聯(lián)合序列,進(jìn)行孵育反應(yīng),獲取各個(gè)檢測(cè)單元...
          • 本發(fā)明公開了一種基于顆粒流的多晶體巖石建模方法、系統(tǒng)和設(shè)備,涉及巖石力學(xué)與數(shù)值模擬技術(shù)領(lǐng)域,包括構(gòu)建多晶體巖石的數(shù)值模型;在數(shù)值模型內(nèi),通過粗顆粒對(duì)其進(jìn)行填充,基于泰森多邊形空間剖分算法,生成剛性塊體rblock;對(duì)剛性塊體rblock進(jìn)行...
          • 本發(fā)明公開一種基于分子動(dòng)力學(xué)的煤層化學(xué)消突方法,屬于煤礦安全領(lǐng)域,該方法通過采樣分析,獲得煤樣的元素占比、基團(tuán)組成、化學(xué)鍵連接方式、構(gòu)建出真實(shí)的煤分子骨架,利用分子模擬還原和優(yōu)化煤的分子結(jié)構(gòu);添加表面活性劑,設(shè)置煤層真實(shí)的瓦斯含量、瓦斯壓力...
          • 本發(fā)明公開了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和大語言模型的分子性質(zhì)預(yù)測(cè)方法和裝置,該方法包括:根據(jù)分子的SMILES獲取分子結(jié)構(gòu)圖,其中包含原子和官能團(tuán)的結(jié)構(gòu)信息;使用微調(diào)好的大語言模型生成每個(gè)官能團(tuán)的描述文本,并使用文本編碼器對(duì)其進(jìn)行編碼,以獲取每個(gè)官...
          • 本發(fā)明涉及智能紡織技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于深度學(xué)習(xí)的純棉氣泡面料處理效果預(yù)測(cè)方法,步驟包括:收集涉及多物理場(chǎng)耦合數(shù)據(jù),所述多物理場(chǎng)耦合包括面料在處理過程中溫度場(chǎng)分布、所受張力和壓力、流體擴(kuò)散速率和流體粘度數(shù)據(jù);將所述溫度場(chǎng)分布與所受張力和壓...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于專業(yè)標(biāo)簽的抑郁評(píng)估滴定優(yōu)化方法和系統(tǒng),其中,該方法包括:通過可穿戴設(shè)備按固定周期采集用戶心率變異性、皮膚電導(dǎo)、環(huán)境光強(qiáng)、腕部體動(dòng)及語音數(shù)據(jù),將每周期數(shù)據(jù)輸入經(jīng)專業(yè)醫(yī)療標(biāo)簽訓(xùn)練的統(tǒng)一評(píng)估模型,由時(shí)序融合網(wǎng)絡(luò)處理并輸出包含總分...
          • 本發(fā)明涉及一種基于動(dòng)態(tài)知識(shí)圖譜的護(hù)理交班信息關(guān)聯(lián)方法及系統(tǒng),屬數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。其中,該方法包括整合患者多維數(shù)據(jù)并輸出情境矩陣,患者多維數(shù)據(jù)包括患者基礎(chǔ)畫像、動(dòng)態(tài)指標(biāo)、治療進(jìn)程和護(hù)理焦點(diǎn),情境矩陣包括急性度、脆弱性和干預(yù)優(yōu)先級(jí);獲取并解析護(hù)理交...
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