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          • 本申請公開了一種智能體協(xié)作方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及能源管理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:截取能源管控智能體的歷史操作指令,并轉(zhuǎn)換為文本數(shù)據(jù)信息;根據(jù)詞向量模型對文本數(shù)據(jù)信息進(jìn)行語義映射,得到每個(gè)能源管控智能體之間的語義相似度;根據(jù)語義相似度...
          • 本發(fā)明涉及環(huán)境保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于植草護(hù)坡根系與格柵的協(xié)同固土系統(tǒng)及方法,系統(tǒng)包括根系分布優(yōu)化模塊、格柵結(jié)構(gòu)適配模塊、固土能力提升模塊、坡面穩(wěn)定性評估模塊、動(dòng)態(tài)調(diào)整模塊。本發(fā)明中,通過提取根系支撐強(qiáng)度關(guān)鍵區(qū)段并結(jié)合根系深度與密度變化構(gòu)建...
          • 本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的易腐品多級庫存水平優(yōu)化方法及系統(tǒng),涉及深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。包括步驟:對于零售節(jié)點(diǎn),采集易腐品的歷史銷售數(shù)據(jù)和外部特征數(shù)據(jù),并輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練;采集易腐品的運(yùn)輸環(huán)境信息;構(gòu)造并初始化訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)和目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)、經(jīng)驗(yàn)回放池;...
          • 本發(fā)明提供一種干細(xì)胞培養(yǎng)基開發(fā)全流程智能管理系統(tǒng),屬于智能管理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明融合人工智能、大數(shù)據(jù)分析及知識圖譜技術(shù),涵蓋從需求分析、配方智能設(shè)計(jì)與虛擬模擬、小規(guī)模培養(yǎng)驗(yàn)證與迭代優(yōu)化、中試放大工藝優(yōu)化到質(zhì)量合規(guī)與追溯的整個(gè)流程。通過中央智能...
          • 本發(fā)明提供面向會議流程管控的音視頻會議全生命周期管理實(shí)現(xiàn)方法,涉及會議流程管控技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:通過會議管理與服務(wù)驅(qū)動(dòng)引擎在會前提供智能預(yù)約與議題標(biāo)準(zhǔn)化管理;會前多端通知與參會確認(rèn);建立設(shè)備生命周期服務(wù)引擎,用于動(dòng)態(tài)監(jiān)控議程進(jìn)度;會后...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字孿生模型的建筑結(jié)構(gòu)安全監(jiān)控方法及系統(tǒng),包括獲取建筑結(jié)構(gòu)的目標(biāo)環(huán)境參數(shù)和目標(biāo)監(jiān)測點(diǎn)參數(shù),輸入損傷特征預(yù)測模型中得到建筑結(jié)構(gòu)在不同時(shí)段的損傷速率分布特征系數(shù);將建筑結(jié)構(gòu)的損傷分布特征模態(tài)和該系數(shù)非線性組合生成目標(biāo)損傷速率...
          • 本申請?zhí)峁┮环N針對金融服務(wù)操作風(fēng)險(xiǎn)的事件根因智能診斷方法及系統(tǒng),首先采集金融服務(wù)系統(tǒng)中操作風(fēng)險(xiǎn)事件產(chǎn)生的包含多種信息的操作風(fēng)險(xiǎn)事件數(shù)據(jù)集合,接著對操作風(fēng)險(xiǎn)事件數(shù)據(jù)集合進(jìn)行特征提取,生成包含多方面特征的事件特征集合,然后基于事件特征集合構(gòu)建動(dòng)...
          • 本申請涉及智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域,為一種棚內(nèi)作物自動(dòng)化檢測方法,具體涉及一種棚內(nèi)作物病蟲害檢測方法及系統(tǒng)。本發(fā)明提供的實(shí)施例根據(jù)不同區(qū)域的檢測數(shù)據(jù)對該區(qū)域的作物生長偏差程度進(jìn)行判斷,并基于不同的偏差程度配置對應(yīng)的采樣策略,并基于對應(yīng)的采樣策略獲取...
          • 本發(fā)明涉及生物工程技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于紅外?拉曼圖像恢復(fù)模型的細(xì)胞培養(yǎng)監(jiān)測方法及系統(tǒng),方法包括:1、搭建代謝活性綜合評分模型,采用代謝活性綜合評分模型搭建代謝躍區(qū)域集合;2、在代謝活躍區(qū)域集合中選擇代謝活躍前N個(gè)區(qū)域作為選定區(qū)域,將選定...
          • 本發(fā)明提供了一種楊梅成熟度檢測方法及系統(tǒng),涉及楊梅成熟度檢測技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括步驟:對楊梅果實(shí)圖像進(jìn)行處理,得到目標(biāo)圖像;根據(jù)目標(biāo)圖像中楊梅果實(shí)表面肉柱的三維結(jié)構(gòu)在固定光照下形成的亮度分布特性,識別并分割目標(biāo)圖像中的陰影區(qū)域和高光區(qū)域;提...
          • 本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于機(jī)器視覺的發(fā)電機(jī)斷路器箱體焊接點(diǎn)定位方法;方法包括獲取發(fā)電機(jī)斷路器箱體的待處理圖像,并對其進(jìn)行多尺度分解,提取出表征表面紋理與焊接點(diǎn)形態(tài)的高頻細(xì)節(jié)層;從高頻細(xì)節(jié)層中提取箱體結(jié)構(gòu)特征,與預(yù)存的包含理想焊...
          • 本發(fā)明涉及一種基于雙路徑注意力與分形結(jié)構(gòu)的高保真點(diǎn)云補(bǔ)全方法及系統(tǒng),包括迭代最遠(yuǎn)點(diǎn)采樣算法處理輸入點(diǎn)云;擴(kuò)展組合多層感知機(jī)結(jié)合雙路注意力機(jī)制提取構(gòu)建聯(lián)合特征向量;利用金字塔點(diǎn)生成器分層重建缺失區(qū)域點(diǎn)云;設(shè)計(jì)復(fù)合損失函數(shù)和動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)度策略優(yōu)化...
          • 本發(fā)明提供一種三維場景重建方法、裝置及XR設(shè)備,涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,該三維場景重建方法應(yīng)用于XR設(shè)備,包括:接收所述XR設(shè)備獲取的場景圖像;對所述場景圖像進(jìn)行特征提取和特征匹配,得到匹配點(diǎn)對;將所述匹配點(diǎn)對,轉(zhuǎn)換為全局坐標(biāo)系下的三維地標(biāo)點(diǎn)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于條件擴(kuò)散模型的桌面層物體生成方法,該方法首先獲取桌面場景數(shù)據(jù),包括不同視角的圖片和家具點(diǎn)云數(shù)據(jù),并進(jìn)行預(yù)處理。其次利用預(yù)處理后訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的不同視角的圖片,以及對應(yīng)的語義標(biāo)簽,通過預(yù)訓(xùn)練模型提取桌面風(fēng)格語義特征;利用預(yù)處...
          • 本發(fā)明提供一種基于圖像處理的鋁合金管靶的鍛造成型方法及系統(tǒng),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,包括建立三維數(shù)字網(wǎng)格模型及拓?fù)潢P(guān)系圖;采用雙光譜相機(jī)陣列獲取多視角圖像并融合;通過神經(jīng)輻射場網(wǎng)絡(luò)重建溫度輻射強(qiáng)度映射圖像;執(zhí)行圖像增強(qiáng)處理;利用多尺度紋理解耦...
          • 本申請公開一種基于遷移學(xué)習(xí)的跨膚色光譜校準(zhǔn)方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:分析獲取至少兩個(gè)指定特征間的關(guān)聯(lián)關(guān)系并存儲為標(biāo)志特征;獲取預(yù)訓(xùn)練模型并在其后新增全連接層以形成中間模型;凍結(jié)預(yù)訓(xùn)練模型的各層參數(shù),對所述中間模型進(jìn)行...
          • 本申請?zhí)峁┝嘶谶吘壧卣饕龑?dǎo)的輕量化可見光艦船目標(biāo)檢測方法,涉及艦船檢測圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括采集遙感衛(wèi)星圖像,篩選和標(biāo)注后隨機(jī)分配圖像得到訓(xùn)練集和驗(yàn)證集;骨干網(wǎng)絡(luò)模塊包括多個(gè)相互堆疊的Conv模塊和C3k2模塊;頸部模塊包括細(xì)節(jié)增強(qiáng)的...
          • 本發(fā)明公開了一種基于差分梯度進(jìn)行關(guān)鍵幀增強(qiáng)的視頻理解方法及系統(tǒng),該方法包括步驟1:構(gòu)建行為識別數(shù)據(jù)集;步驟2:對行為發(fā)生原始視頻進(jìn)行預(yù)處理;步驟3:時(shí)空梯度注意力運(yùn)動(dòng)增強(qiáng);步驟4:將經(jīng)過時(shí)空梯度注意力運(yùn)動(dòng)增強(qiáng)處理后的數(shù)據(jù)處理后,再進(jìn)行時(shí)空平...
          • 本發(fā)明提供了一種基于多模態(tài)感知與權(quán)限博弈的智能地鎖控制方法及系統(tǒng),涉及智能停車管理領(lǐng)域。本方法由毫米波雷達(dá)掃描入庫意圖軌跡,判定是否有入庫意圖,若是,則采集車牌識別特征;由毫米波雷達(dá)掃描車輛的寬度和高度,由壓力傳感器陣列測得輪胎接觸面積,得...
          • 本發(fā)明提供基于靜力?動(dòng)力?環(huán)境量融合的危巖風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法及系統(tǒng),涉及地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測與預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取待測危巖的巖體監(jiān)測數(shù)據(jù)和環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù),其中,巖體監(jiān)測數(shù)據(jù)包括巖體振動(dòng)時(shí)域信號和巖體靜力學(xué)參數(shù);根據(jù)巖體振動(dòng)時(shí)域信號,提取待測巖體的動(dòng)...
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