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          • 在本申請(qǐng)?zhí)峁┑囊环N標(biāo)記區(qū)域確定方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備中,先獲取待標(biāo)記圖像,并從待標(biāo)記圖像中識(shí)別出多個(gè)初始圖像區(qū)域,然后,計(jì)算多個(gè)初始圖像區(qū)域之間的相似度,并基于相似度,從多個(gè)初始圖像區(qū)域中篩選目標(biāo)圖像區(qū)域。之后,從目標(biāo)圖像區(qū)域分割多個(gè)不...
          • 本發(fā)明實(shí)施例公開了一種動(dòng)態(tài)場(chǎng)景重建方法、系統(tǒng)及相關(guān)設(shè)備,應(yīng)用于信息處理技術(shù)領(lǐng)域。動(dòng)態(tài)場(chǎng)景重建系統(tǒng)在獲取到多幀的點(diǎn)云信息后,可以針對(duì)點(diǎn)云信息將待重建場(chǎng)景劃分為多個(gè)尺度的體素網(wǎng)格,并獲取各個(gè)體素網(wǎng)格的體素特征,再根據(jù)體素特征,確定對(duì)應(yīng)的高斯模型...
          • 本發(fā)明公開了跨圖融合網(wǎng)絡(luò)的乳腺超聲圖像分割方法及系統(tǒng),涉及圖像分割技術(shù)領(lǐng)域,包括:對(duì)超聲圖像進(jìn)行弱變換與強(qiáng)變換,得到弱變換圖像與強(qiáng)變換圖像,并對(duì)特征進(jìn)行離散余弦變換,得到變換后的圖像特征;并進(jìn)行高通濾波與低通濾波,基于低通濾波后的特征進(jìn)行處...
          • 本發(fā)明涉及金融營(yíng)銷管理技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于多源數(shù)據(jù)融合的金融營(yíng)銷管理服務(wù)方法及系統(tǒng),包括以下步驟:獲取交易記錄并計(jì)算間隔生成交易節(jié)奏標(biāo)簽,篩選頻率與波動(dòng)上升客戶確定高轉(zhuǎn)化時(shí)間段,分析觸點(diǎn)活躍度生成優(yōu)先順序并匹配時(shí)間點(diǎn),統(tǒng)一多端交互數(shù)據(jù)生成營(yíng)...
          • 本發(fā)明提供一種低散射飛機(jī)不同部位吸波涂層分層分級(jí)維護(hù)方法,屬于飛機(jī)吸波涂層維修領(lǐng)域,采用仿真方法分析不同部位吸波涂層損傷對(duì)整機(jī)電磁散射的敏感性,將不同部位的敏感性進(jìn)行排序,對(duì)飛機(jī)吸波涂層維修和檢測(cè)方法進(jìn)行分層分級(jí),合理規(guī)劃飛機(jī)吸波涂層維護(hù)工...
          • 本發(fā)明涉及碳足跡動(dòng)態(tài)技術(shù)領(lǐng)域,具體地說,涉及一種基于區(qū)塊鏈與邊緣計(jì)算的鐵路交通碳足跡動(dòng)態(tài)追蹤系統(tǒng)及方法。其包括數(shù)據(jù)采集單元用于采集列車運(yùn)行狀態(tài)、環(huán)境參數(shù)與牽引能耗數(shù)據(jù);邊緣計(jì)算單元通過自適應(yīng)卡爾曼濾波對(duì)數(shù)據(jù)采集單元采集的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合得到...
          • 本發(fā)明公開了一種油氣產(chǎn)業(yè)鏈決策優(yōu)化方法及裝置,所述方法包括:獲取油氣產(chǎn)業(yè)鏈的任務(wù)集合、任務(wù)之間的依賴關(guān)系、實(shí)時(shí)資源狀態(tài)及預(yù)設(shè)資源分配函數(shù);根據(jù)任務(wù)集合及任務(wù)之間的依賴關(guān)系,生成任務(wù)圖;根據(jù)任務(wù)圖中任務(wù)的類型,對(duì)任務(wù)圖進(jìn)行分解,生成多個(gè)子任務(wù)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于差異化智能調(diào)度的健身設(shè)備預(yù)約方法及系統(tǒng),該方法允許用戶提交設(shè)備標(biāo)識(shí)或設(shè)備標(biāo)識(shí)列表、包含未來一段時(shí)間內(nèi)一次或多次訓(xùn)練的訓(xùn)練計(jì)劃以及初步預(yù)約時(shí)段;服務(wù)端收到預(yù)約請(qǐng)求后,根據(jù)預(yù)約時(shí)段為黃金時(shí)段或非黃金時(shí)段執(zhí)行差異化調(diào)度,在黃金...
          • 本申請(qǐng)涉及欺騙數(shù)據(jù)生成技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種基于LLM多模態(tài)數(shù)據(jù)生成的無人機(jī)抗欺騙能力提升方法,其中,方法包括:采集目標(biāo)無人機(jī)執(zhí)行飛行任務(wù)過程的多模態(tài)原始數(shù)據(jù),并對(duì)其進(jìn)行時(shí)間同步和預(yù)處理,以得到對(duì)應(yīng)的多模態(tài)特征數(shù)據(jù),且將多模態(tài)特征數(shù)據(jù)封裝為...
          • 本發(fā)明屬于大模型技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于任務(wù)語義感知的大模型自適應(yīng)訓(xùn)練方法及系統(tǒng)。包括基于目標(biāo)任務(wù)獲取若干文本數(shù)據(jù),選取任一文本數(shù)據(jù)進(jìn)行BERT編碼得到高維語義向量;對(duì)高維語義向量進(jìn)行第一層線性變換與激活處理得到低維語義向量;對(duì)低維語義向量...
          • 本發(fā)明公開了安全強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的大語言模型安全決策智能體,該決策智能體包括:高層語義規(guī)劃器,用于接收文本形式的目標(biāo)與約束指令,同時(shí)接收環(huán)境的語言或視覺觀測(cè)信號(hào),輸出文本格式化的安全風(fēng)險(xiǎn)信息與建議動(dòng)作規(guī)劃;低層動(dòng)作執(zhí)行器,用于接收環(huán)境的低維觀測(cè)...
          • 本公開提供了一種PCB信號(hào)的處理方法、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。本公開的PCB信號(hào)的處理方法包括:基于PCB信號(hào)的信號(hào)信息,確定包含信號(hào)信息的第一工作表,信號(hào)信息包括信號(hào)標(biāo)識(shí)和信號(hào)長(zhǎng)度。基于信號(hào)類型對(duì)目標(biāo)信號(hào)的信號(hào)標(biāo)識(shí)進(jìn)...
          • 本發(fā)明涉及鞋類技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于生物力學(xué)模型的足部自適應(yīng)支撐調(diào)節(jié)方法,包括以下步驟:S1:足部生物力學(xué)建模:通過三維掃描獲取用戶足部幾何數(shù)據(jù),結(jié)合步態(tài)分析采集動(dòng)態(tài)載荷參數(shù),構(gòu)建個(gè)性化足部有限元模型;S2:應(yīng)力分布計(jì)算:在步態(tài)周期中按0%~...
          • 本申請(qǐng)公開了一種海上換流站閥廳空調(diào)系統(tǒng)及其設(shè)計(jì)方法,該設(shè)計(jì)方法包括繪制焓濕圖,結(jié)合焓濕圖確定夏季室內(nèi)設(shè)計(jì)狀態(tài)點(diǎn)參數(shù)范圍;采用縫隙法計(jì)算正壓所需風(fēng)量,量取按正壓所需風(fēng)量和不小于0.5次/h計(jì)算的新風(fēng)量之間的最大值,確定新風(fēng)量;根據(jù)確定的新風(fēng)量...
          • 本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N密碼的管理方法及程序產(chǎn)品,通過將用戶輸入的明文的密碼輸入字符進(jìn)行混淆處理,以獲得對(duì)應(yīng)的字符混淆值,并刪除對(duì)應(yīng)的密碼輸入字符。從而避免外部程序直接惡意獲取密碼的明文。進(jìn)而,當(dāng)存在合法密碼讀取請(qǐng)求時(shí),根據(jù)存儲(chǔ)字符混淆值的關(guān)聯(lián)關(guān)系,...
          • 本申請(qǐng)公開了一種分布式存儲(chǔ)故障恢復(fù)中的雙向增量智能合并方法,涉及分布式數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域。該方法包括:接收本地及遠(yuǎn)程增量的操作序列,將操作序列映射至多維時(shí)空坐標(biāo)系,生成多維時(shí)空操作點(diǎn)集;基于多維時(shí)空操作點(diǎn)集,為各操作點(diǎn)構(gòu)建幾何因果錐,并通過分析幾...
          • 本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種綠氨反應(yīng)器故障模式識(shí)別方法及裝置;方法包括:獲取目標(biāo)綠氨反應(yīng)器的在目標(biāo)時(shí)間段內(nèi)的目標(biāo)特征時(shí)序數(shù)據(jù);其中,目標(biāo)特征時(shí)序數(shù)據(jù)包括:目標(biāo)振動(dòng)時(shí)序數(shù)據(jù)和目標(biāo)溫度時(shí)序數(shù)據(jù);針對(duì)目標(biāo)振動(dòng)時(shí)序數(shù)據(jù)和目標(biāo)溫...
          • 本發(fā)明的一種自監(jiān)督對(duì)比掩碼重建的雷達(dá)信號(hào)調(diào)制識(shí)別方法及裝置,屬于雷達(dá)信號(hào)調(diào)制識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,方法包括以下步驟:獲取雷達(dá)信號(hào)并構(gòu)建包含有標(biāo)簽數(shù)據(jù)和無標(biāo)簽數(shù)據(jù)的雷達(dá)調(diào)制信號(hào)數(shù)據(jù)集,并轉(zhuǎn)換成時(shí)頻圖像;搭建包括在線分支和目標(biāo)分支的自監(jiān)督對(duì)比掩碼圖像重...
          • 本說明書實(shí)施例提供基于PSO?SVM的ATE內(nèi)嵌式晶圓缺陷檢測(cè)方法及裝置,其中方法包括:獲取歷史數(shù)據(jù)并進(jìn)行標(biāo)注確定標(biāo)注歷史數(shù)據(jù),以及建立基準(zhǔn)缺陷檢測(cè)模型;基于標(biāo)注歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行整合確定原始數(shù)據(jù)集,并對(duì)原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征工程與數(shù)據(jù)規(guī)范化確定目標(biāo)...
          • 本發(fā)明涉及風(fēng)力發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于動(dòng)態(tài)時(shí)空建模的風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速訂正方法及系統(tǒng),該方法包括:獲得整場(chǎng)功率曲線并獲得歷史時(shí)段的整場(chǎng)風(fēng)速構(gòu)建多模態(tài)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取局部特征,并輸入長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò),計(jì)算各時(shí)間步特征的相關(guān)性并獲得注...
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