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          • 本發(fā)明公開了一種基于多源數(shù)據(jù)融合與AI大模型分析的安全管控預(yù)警系統(tǒng),涉及視頻監(jiān)控與人工智能分析領(lǐng)域,系統(tǒng)包括視頻采集模塊、軌跡交匯檢測模塊、行為片段構(gòu)建模塊、特征編碼模塊、融合建模模塊及行為判別模塊。其中,視頻采集模塊用于提取目標個體的手部...
          • 本發(fā)明提供一種腫瘤影像分割方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),該腫瘤影像分割方法包括:獲取目標腫瘤影像,對目標腫瘤影像采用腫瘤影像分割模型進行處理,得到目標腫瘤影像分割結(jié)果;腫瘤影像分割模型的訓(xùn)練包括:將數(shù)據(jù)集中的腫瘤圖像劃分為圖像塊;對圖像塊...
          • 本發(fā)明公開了一種工業(yè)產(chǎn)品微小瑕疵視覺檢測系統(tǒng)及方法,屬于產(chǎn)品檢測技術(shù)領(lǐng)域,獲取目標工業(yè)產(chǎn)品在多個檢測角度與光照條件下的多源圖像數(shù)據(jù),并建立圖像信息矩陣;對圖像進行區(qū)域分割與紋理增強,提取局部紋理方向不一致度參數(shù);在不同光譜通道下歸一化分析像...
          • 本發(fā)明提出了一種腹部結(jié)核圖像處理方法,涉及圖像處理和醫(yī)學(xué)影像分析技術(shù)領(lǐng)域,具體步驟為:收集腹部結(jié)核圖像并制作數(shù)據(jù)集、圖像預(yù)處理、多尺度卷積模塊、多尺度池化模塊、優(yōu)化特征融合模塊、分類預(yù)測模塊、構(gòu)建腹部結(jié)核圖像處理模型、腹部結(jié)核圖像處理模型訓(xùn)...
          • 本發(fā)明涉及小區(qū)安保技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種小區(qū)智能安保管理系統(tǒng)及方法,包括:進行設(shè)備數(shù)據(jù)采集,對設(shè)備的日常運行進行校驗,采集人員與事件數(shù)據(jù)并進行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與數(shù)據(jù)整合;識別到異常事件時,根據(jù)整合后的數(shù)據(jù)確定基礎(chǔ)等級,通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型確定關(guān)聯(lián)風(fēng)險...
          • 本發(fā)明涉及文旅產(chǎn)業(yè)與社會資本協(xié)同優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種文旅產(chǎn)業(yè)與社會資本協(xié)同優(yōu)化方法及系統(tǒng),該方法具體為:計算文旅行為數(shù)據(jù)與社會資本數(shù)據(jù)的多維度交互強度;使用跨域因果網(wǎng)絡(luò)計算出原因變量對結(jié)果變量的跨域因果強度;使用貝葉斯反事實干預(yù)模型確...
          • 本發(fā)明公開了一種考慮景區(qū)交能供給能力的電動汽車出行路徑規(guī)劃方法,包括:獲取景區(qū)所有景點的信息和所有充電樁的信息;建立包括路徑總時間、充電次數(shù)、屬性多樣性和景點個數(shù)的多目標函數(shù)與對應(yīng)的約束條件,根據(jù)所有景點的信息和所有充電樁的信息生成滿足約束...
          • 本申請?zhí)峁┮环N基于人工智能的護理系統(tǒng)對話分析方法及系統(tǒng),首先獲取護理服務(wù)場景中的多模態(tài)對話數(shù)據(jù)集合,其含多個由護理對象輸入語句及對應(yīng)服務(wù)響應(yīng)語句組成的護理對話序列,接著對該多模態(tài)對話數(shù)據(jù)集合執(zhí)行多模態(tài)特征提取,得到每個對話序列的護理意圖、操...
          • 本發(fā)明屬于針對中醫(yī)古籍的自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種中醫(yī)古籍隱含語義與顯式術(shù)語的關(guān)聯(lián)方法、系統(tǒng)和介質(zhì)。本發(fā)明的方法采用預(yù)訓(xùn)練語言模型對所述結(jié)構(gòu)化的中醫(yī)古籍文本的文本序列進行隱含語義特征向量提取,得到隱含語義特征;通過大語言模型識別中醫(yī)...
          • 本公開提供一種智慧校園管理平臺的數(shù)據(jù)安全處理方法,所述方法包括:基于智慧校園管理平臺的用戶角色,構(gòu)建層級化的有向權(quán)限樹結(jié)構(gòu);基于所述有向權(quán)限樹結(jié)構(gòu),通過不可逆層級派生函數(shù)HDF生成每個節(jié)點的隨機化參數(shù)值;在用戶請求數(shù)據(jù)訪問時,基于所述權(quán)限樹...
          • 本發(fā)明涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理性能分析技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種面向NPU計算架構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理性能分析方法,該方法獲取原始數(shù)據(jù)并標準化,提取計算單元、任務(wù)及架構(gòu)負載特征生成性能特征向量,識別推理性能需求得到初步分析結(jié)果;整合初步結(jié)果與標準化數(shù)據(jù)生成增強...
          • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,揭露了一種復(fù)雜地層巖石力學(xué)參數(shù)預(yù)測方法,所述方法包括:采集復(fù)雜地層的多源數(shù)據(jù),對多源數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預(yù)處理;基于多源數(shù)據(jù)提取與巖石力學(xué)參數(shù)相關(guān)的物理特征及統(tǒng)計特征,將物理特征、統(tǒng)計特征和數(shù)據(jù)預(yù)處理后的多源數(shù)據(jù)按深度對...
          • 本發(fā)明涉及地鐵設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種多源傳感融合的地鐵設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng),該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集、信息融合、設(shè)備狀態(tài)診斷、預(yù)警執(zhí)行和協(xié)同管理模塊。數(shù)據(jù)采集模塊通過多類型傳感器陣列采集多源設(shè)備狀態(tài)原始數(shù)據(jù);信息融合模塊對多源設(shè)備狀態(tài)...
          • 本發(fā)明提供一種基于人工智能的金屬點蝕缺陷程度評估方法和系統(tǒng),通過獲取金屬板材在成型過程中的微觀孔隙率分布數(shù)據(jù),及金屬板材在定向應(yīng)力波作用下的內(nèi)部波動信號;基于內(nèi)部波動信號的傳播衰減率,生成與微觀孔隙率分布數(shù)據(jù)對應(yīng)的結(jié)構(gòu)異常區(qū)域的幾何參數(shù);獲...
          • 本發(fā)明公開了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系抽取方法及系統(tǒng),屬于自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域,獲取目標文本,進行分詞、詞性標注和命名實體識別,提取實體集合;基于所述實體集合構(gòu)建包含多類邊類型的文本圖結(jié)構(gòu);對圖中節(jié)點進行特征編碼,生成融合語義、詞性和位置信息...
          • 本申請公開了一種模型提示內(nèi)容的生成方法及裝置,涉及模型處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:根據(jù)多個外接工具的功能描述生成外接工具功能關(guān)系圖,借助該圖清晰梳理工具間的邏輯關(guān)聯(lián),有效打破工具零散調(diào)用的無序狀態(tài)。在接收到用戶提問文本后,按執(zhí)行順序?qū)⒂脩籼釂栁谋静?..
          • 本發(fā)明公開了基于人工智能的邊緣計算方法、系統(tǒng)及云平臺,具體涉及邊緣計算技術(shù)領(lǐng)域,用于解決現(xiàn)有無狀態(tài)遷移機制導(dǎo)致的任務(wù)上下文斷層及實時性不足問題;通過實時捕獲任務(wù)模型運行中的中間特征數(shù)據(jù),結(jié)合終端遷移緊迫度與特征活性度的動態(tài)評估實現(xiàn)特征智能篩...
          • 本發(fā)明涉及計算機安全與自動化技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種基于虛擬鍵盤的遠程自動登錄方法及計算機裝置,基于虛擬鍵盤的遠程自動登錄方法包括:將運行Linux的編碼設(shè)備通過USB gadget功能連接主機設(shè)備,并將編碼設(shè)備枚舉為虛擬鍵盤;通過遠程控制裝...
          • 本發(fā)明涉及自動控制技術(shù)領(lǐng)域,具體為汽車舉升機自適應(yīng)平衡控制方法及系統(tǒng),包括以下步驟:基于汽車舉升機數(shù)據(jù),進行振動、壓力、傾斜傳感器的時間戳對齊,修正時間誤差,剔除異常數(shù)據(jù),篩選有效信號,得到汽車舉升機同步數(shù)據(jù)集。本發(fā)明中,通過對振動、壓力、...
          • 本發(fā)明公開了一種雷電臨近趨勢預(yù)報方法及系統(tǒng)。其中,所述方法包括:獲取云量空間分布和時間序列,提取第一云量紋理特征向量,生成云量分層特征矩陣;對第一云量紋理特征向量降維,生成第二云量紋理特征向量,結(jié)合云量分層特征矩陣,通過聚類生成區(qū)域化云量分...
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