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          • 本申請(qǐng)公開(kāi)一種基于智能設(shè)備采集的圖像和語(yǔ)音信息的記錄呈現(xiàn)方法,所述方法包括:獲取智能設(shè)備分別采集的視覺(jué)信息和語(yǔ)音信息;對(duì)所述視覺(jué)信息進(jìn)行分割處理和特征處理,得到第一索引信息;對(duì)所述語(yǔ)音信息對(duì)應(yīng)的文字信息進(jìn)行分類(lèi)處理和文字特征提取,得到第二索...
          • 本發(fā)明涉及用電數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,尤其為一種電表用電數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng),該方法采集電壓波形、電流諧波等多源電表數(shù)據(jù),接著對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行多模態(tài)預(yù)處理;之后構(gòu)建動(dòng)態(tài)特征矩陣,涵蓋時(shí)域、頻域和負(fù)荷突變特征;利用CNN?LSTM混合模型,經(jīng)擴(kuò)張卷積、...
          • 本發(fā)明涉及一種服務(wù)器側(cè)隱私保護(hù)數(shù)據(jù)生成方法及系統(tǒng),包括了用戶(hù)將任務(wù)需求上傳至服務(wù)器,所述任務(wù)需求包括任務(wù)要求和數(shù)據(jù)類(lèi)型;服務(wù)器根據(jù)用戶(hù)的任務(wù)需求生成提示語(yǔ)句;服務(wù)器根據(jù)提示語(yǔ)句獲取數(shù)據(jù)集,并生成數(shù)據(jù)集中樣本的預(yù)測(cè)結(jié)果;將數(shù)據(jù)集以及數(shù)據(jù)集中樣...
          • 本發(fā)明涉及可視化優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,具體地說(shuō),涉及一種海洋石油工程水下生產(chǎn)系統(tǒng)數(shù)字樣機(jī)構(gòu)建與仿真數(shù)據(jù)結(jié)合可視化優(yōu)化設(shè)計(jì)方法。其包括以下步驟:通過(guò)接口獲取系統(tǒng)海洋石油工程項(xiàng)目信息,根據(jù)獲取到的項(xiàng)目信息,在數(shù)字樣機(jī)平臺(tái)中創(chuàng)建新項(xiàng)目;導(dǎo)入海洋石油工程水...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種電磁式電壓互感器寬頻暫態(tài)模型建模方法及裝置,涉及電壓互感器技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括以下步驟:對(duì)目標(biāo)電壓互感器進(jìn)行電容化簡(jiǎn),使用非線(xiàn)性阻抗替代目標(biāo)電壓互感器的鐵芯磁滯,處理獲得目標(biāo)電壓互感器的π型等效電路;基于π型等效電路,利用分...
          • 本發(fā)明涉及一種含磨損故障的螺旋錐齒輪副時(shí)變嚙合剛度計(jì)算方法,包括:采集螺旋錐齒輪副的屬性參數(shù);將螺旋錐齒輪的輪齒沿齒寬方向進(jìn)行切片,劃分為若干寬度相等的切片,每個(gè)切片等效為一個(gè)直齒錐齒輪,并獲取等效的直齒錐齒輪相關(guān)的幾何參數(shù);確定不同轉(zhuǎn)角下...
          • 本發(fā)明提出了一種基于域分解的衛(wèi)星熱應(yīng)力快速預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),包括:構(gòu)建由溫度和應(yīng)力數(shù)據(jù)對(duì)組成的非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格熱應(yīng)力數(shù)據(jù)集,并采用局部網(wǎng)格細(xì)化,獲得分辨率更高的高應(yīng)力梯度區(qū)域;構(gòu)建由蒙特卡洛樹(shù)搜索優(yōu)化的K?D樹(shù)模型,根據(jù)點(diǎn)云的坐標(biāo)和熱應(yīng)力梯度自適應(yīng)...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種接地設(shè)備腐蝕速率預(yù)測(cè)運(yùn)維決策方法及系統(tǒng),所述方法可以在獲取腐蝕影響數(shù)據(jù)后,使用預(yù)測(cè)模型基于腐蝕影響數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)接地設(shè)備腐蝕速率,再根據(jù)接地設(shè)備腐蝕速率執(zhí)行運(yùn)維決策,以計(jì)算接地設(shè)備的運(yùn)維時(shí)間策略。其中,預(yù)測(cè)模型包括物理計(jì)算路徑...
          • 本發(fā)明實(shí)施例提供基于物?數(shù)融合的多源風(fēng)險(xiǎn)綜合研判輔助決策方法及系統(tǒng),屬于電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)研判技術(shù)領(lǐng)域。基于物?數(shù)融合的多源風(fēng)險(xiǎn)綜合研判輔助決策方法,包括:部署現(xiàn)場(chǎng)采集設(shè)備,并基于現(xiàn)場(chǎng)采集設(shè)備采集相關(guān)數(shù)據(jù);將采集的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作;利用預(yù)處...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于糧庫(kù)的云倉(cāng)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng),涉及糧庫(kù)管理技術(shù)領(lǐng)域,糧情監(jiān)測(cè)模塊,用于采集糧庫(kù)運(yùn)行環(huán)境數(shù)據(jù)并對(duì)糧庫(kù)運(yùn)行環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)整理和預(yù)處理,其中,所述糧庫(kù)運(yùn)行環(huán)境數(shù)據(jù),至少包括:糧情數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、糧食出入庫(kù)數(shù)據(jù)和倉(cāng)儲(chǔ)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù);數(shù)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于時(shí)頻特征與機(jī)器視覺(jué)的斷路器機(jī)械特性分析方法,涉及電力設(shè)備檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,包括,利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解斷路器通流體回路在分閘與合閘時(shí)的電流信號(hào),得到本征模態(tài)函數(shù)集合;根據(jù)本征模態(tài)函數(shù)集合,通過(guò)對(duì)電流信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析;根據(jù)瞬時(shí)頻率與能量...
          • 本發(fā)明涉及光學(xué)測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種用于單片機(jī)的深度學(xué)習(xí)的靜像儀系統(tǒng),包括:用以采集生產(chǎn)線(xiàn)印刷品的表面圖像的圖像采集單元;用以根據(jù)所述表面圖像的輪廓變形表征值判定所述頻閃靜像儀的運(yùn)行是否符合預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)的運(yùn)行反饋單元;用以存儲(chǔ)基準(zhǔn)表面圖像的...
          • 本發(fā)明提供了一種基于動(dòng)態(tài)模糊可學(xué)習(xí)腦網(wǎng)絡(luò)的腦齡估計(jì)方法,屬于醫(yī)學(xué)影像處理與人工智能技術(shù)領(lǐng)域。其技術(shù)方案為:包括以下步驟:S1:采集受試者的腦部核磁共振成像,進(jìn)行預(yù)處理和數(shù)據(jù)劃分;S2:構(gòu)建圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取與位置信息嵌入;S3:...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于U?Net參數(shù)增強(qiáng)的擴(kuò)散模型優(yōu)化方法及系統(tǒng),涉及擴(kuò)散模型優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括步驟:獲取圖像和文本對(duì)構(gòu)成的數(shù)據(jù)集;構(gòu)建擴(kuò)散模型,在擴(kuò)散模型中引入可學(xué)習(xí)掩碼用于從U?Net結(jié)構(gòu)中采樣權(quán)重;獲取當(dāng)前計(jì)算資源,根據(jù)計(jì)算資源選...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于特征識(shí)別的智慧印刷包裝箱生產(chǎn)管理系統(tǒng),屬于生產(chǎn)管理系統(tǒng)領(lǐng)域,包括圖像采集模塊、數(shù)據(jù)分析模塊、預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)導(dǎo)入模塊、可視化模塊以及預(yù)警模塊;所述圖像采集模塊通過(guò)攝像頭采集包裝箱印刷后的圖像信息,并將采集到的圖像信息發(fā)送給數(shù)據(jù)分...
          • 本發(fā)明涉及智能微循環(huán)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,具體公開(kāi)了一種AI智能微循環(huán)檢測(cè)系統(tǒng)及檢測(cè)方法。該AI智能微循環(huán)檢測(cè)系統(tǒng)包括:微循環(huán)圖像采集模塊,用于捕捉和采集微循環(huán)的高清細(xì)節(jié)圖像數(shù)據(jù);圖像數(shù)據(jù)處理模塊,用于對(duì)采集到的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以提高圖像質(zhì)量;智...
          • 本發(fā)明涉及氣象預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域,具體公開(kāi)了一種基于輕便式交通氣象站的智能氣象預(yù)警方法,所述方法包括:通過(guò)交通氣象站實(shí)時(shí)采集氣象數(shù)據(jù)及降雨量數(shù)據(jù)并存儲(chǔ)進(jìn)數(shù)據(jù)庫(kù);根據(jù)實(shí)時(shí)采集的氣象數(shù)據(jù)及衛(wèi)星云圖信息隨未來(lái)時(shí)段的降雨風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè),獲得預(yù)測(cè)降雨量數(shù)據(jù);...
          • 本發(fā)明提出了一種名為ScPace的時(shí)間戳校準(zhǔn)技術(shù),用于處理時(shí)序scRNA?seq數(shù)據(jù)。該方法通過(guò)引入噪聲指示隱變量,識(shí)別并糾正錯(cuò)誤標(biāo)記的細(xì)胞,從而提升時(shí)間戳自動(dòng)注釋與監(jiān)督偽時(shí)間分析的準(zhǔn)確性與可靠性。技術(shù)流程包括PCA降維預(yù)處理、噪聲細(xì)胞識(shí)別...
          • 本發(fā)明涉及護(hù)理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于人工智能的護(hù)理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估管理設(shè)備,設(shè)備包括數(shù)據(jù)獲取模塊、護(hù)理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊和預(yù)警與資源預(yù)測(cè)模塊,所述數(shù)據(jù)獲取模塊,用于獲取實(shí)時(shí)護(hù)理數(shù)據(jù)、歷史護(hù)理數(shù)據(jù)和護(hù)理資源數(shù)據(jù);所述護(hù)理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊,用于計(jì)算患者實(shí)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種綠色環(huán)保長(zhǎng)壽命電纜,涉及環(huán)保電纜技術(shù)領(lǐng)域,該綠色環(huán)保長(zhǎng)壽命電纜,包括:定型骨架,定型骨架的外壁設(shè)置有四個(gè)導(dǎo)線(xiàn)體,定型骨架的一側(cè)外壁開(kāi)設(shè)有中貫穿腔;四個(gè)內(nèi)定型部件,四個(gè)內(nèi)定型部件均包括:配合定型架、緩沖墊層和抗拉層,配合定型架...
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