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          • 本發(fā)明公開了一種基于光照恒定轉換的前景提取方法及相關設備,其中方法包括:對于一個視頻序列,在進行背景建模之前,通過神經(jīng)網(wǎng)絡學習其關于光照不變的一致性表示;對原圖和經(jīng)光照恒定轉換后的圖片進行KNN背景建模;經(jīng)過KNN背景建模獲得前景與背景初步...
          • 本發(fā)明涉及監(jiān)控視頻處理技術領域,具體涉及基于圖像分割技術的監(jiān)控視頻幀識別方法,包括以下步驟:S1.獲取視頻文件:通過網(wǎng)絡下載過往監(jiān)控視頻,并將監(jiān)控視頻統(tǒng)一修改成同一個格式;S2.對視頻進行優(yōu)化處理:選取監(jiān)控視頻,將監(jiān)控視頻輸入優(yōu)化軟件中進行...
          • 本發(fā)明提供一種食品風險預測方法,該方法包括:將待預測數(shù)據(jù)輸入食品風險預測模型進行風險預測,得到第一風險預測結果,食品風險預測模型是根據(jù)樣品訓練數(shù)據(jù)集進行訓練得到;獲取歷史數(shù)據(jù)集,將第一風險預測結果與歷史數(shù)據(jù)集進行合并處理,得到新的訓練數(shù)據(jù)集...
          • 本發(fā)明公開了一種接觸網(wǎng)作業(yè)數(shù)字化檢測方法及評測系統(tǒng),屬軌道交通接觸網(wǎng)智能運維領域。該方法包括:采集多源異構數(shù)據(jù),識別數(shù)據(jù)類型并進行類型特定的智能處理與特征提取;結合預測模型評估未來狀態(tài)或風險;應用自適應評價引擎融合多源信息并動態(tài)調(diào)整策略生成...
          • 本發(fā)明涉及潛力評估技術領域,尤其涉及一種工業(yè)用戶多時間點可調(diào)節(jié)潛力量化評估方法及系統(tǒng)。本發(fā)明基于原始負荷曲線在每個時間點的方差,設置每個時間點的噪聲強度系數(shù);基于原始負荷曲線在每個時間點的方差、每個時間點的噪聲強度系數(shù)和均值為0、方差為1的...
          • 本申請公開了一種高差環(huán)境的風電場升壓站選址方法、裝置、設備及存儲介質(zhì),涉及新能源技術領域,方法考慮了高差環(huán)境例如山地等對升壓站建設帶來的難度提升,以所有風電機組最小覆蓋元的圓心開始入手,一步一步擴大平整地塊的搜尋范圍,保證了升壓站在選址完成...
          • 本申請適用于電能替代技術領域,提供了一種基于鄉(xiāng)村電能替代技術的碳減排潛力預測方法及裝置,該方法包括:獲取鄉(xiāng)村的能源消費存量數(shù)據(jù)和電能消耗變量數(shù)據(jù);基于能源消費存量數(shù)據(jù),構建鄉(xiāng)村的能源消費量預測模型,并基于能源消費量預測模型預測鄉(xiāng)村的能源消費...
          • 本發(fā)明公開了一種評估用材林對二氧化碳消減貢獻的方法,涉及林業(yè)碳匯技術領域,包括樹種的歸一化處理、林木與土壤固碳量計算、碳足跡與土壤呼吸損失以及凈碳貢獻計算等步驟,基于歸一化建模與構建動態(tài)參數(shù)庫,通過定義用材林的“生態(tài)端”(木材形成和土壤積碳...
          • 本發(fā)明公開了一種基于思維鏈的多模態(tài)協(xié)同數(shù)字人交互方法及相關設備,其中方法通過多模態(tài)感知模塊接收用戶輸入的語言、動作及文本信號,結合歷史對話場景生成思維鏈驅動的多模態(tài)思維鏈,所述思維鏈動態(tài)綁定語音、動作及表情的時序節(jié)點并定義其語義關聯(lián);通過實...
          • 本申請涉及風電機組技術領域,具體提供一種葉片氣動效率評估方法、系統(tǒng)、電子設備及存儲介質(zhì),旨在解決柔性葉片氣動效率的評估問題。為此,本申請的葉片氣動效率評估方法,包括:采用預先構建的氣彈模型和葉尖損失系數(shù)數(shù)據(jù)庫,確定最終形變狀態(tài)下的葉片形變量...
          • 本申請涉及風電機組技術領域,具體提供一種葉片變形評估方法、電子設備及存儲介質(zhì),旨在解決現(xiàn)有葉片變形評估方法存在計算復雜、精度有限的問題。為此,本申請的葉片變形評估方法,包括:構建考慮葉尖損失的氣彈模型,所述氣彈模型包括氣動模型和結構模型;構...
          • 本申請涉及風電機組技術領域,具體提供一種葉片變形快速評估方法、系統(tǒng)、電子設備及存儲介質(zhì),旨在解決現(xiàn)有方法的計算過程復雜、耗時較長的技術問題。為此,本申請的葉片變形快速評估方法,包括:獲取預先構建的氣彈模型和葉尖損失系數(shù)數(shù)據(jù)庫;基于所述氣彈模...
          • 本發(fā)明屬于工程材料疲勞極限測試技術領域,提供了一種高溫薄壁件的疲勞極限分布計算方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì),所述方法包括:對試樣按編號順序進行試樣疲勞試驗得到失效結果,直至得到某個試樣的結果為失效且試驗應力值小于在前任意一個未失效的樣本的試驗應力...
          • 本申請涉及風電機組技術領域,具體提供一種葉片載荷評估方法、電子設備及存儲介質(zhì),旨在解決風電機組葉片發(fā)生彈性變形后的載荷評估的問題。為此,本申請的葉片載荷評估方法,所述方法包括:獲取預先構建的氣彈模型和葉尖損失系數(shù)數(shù)據(jù)庫;基于所述氣彈模型和所...
          • 本發(fā)明公開一種地震?波浪耦合作用下曲線型浮橋優(yōu)化截斷試驗方法,涉及浮橋安全服役技術領域,用于實現(xiàn)通過截斷模型還原足尺浮橋結構地震?波浪多災害環(huán)境下的動力響應。方法如下:在計算機中對曲線型無錨索大型浮橋結構進行數(shù)值建模與合理截斷,搭建曲線型無...
          • 本發(fā)明公開一種電力行業(yè)票據(jù)融資的智能匹配與優(yōu)化系統(tǒng)及方法,該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、需求分析模塊、智能匹配模塊、風險評估模塊、優(yōu)化決策模塊、數(shù)據(jù)存儲模塊、安全防護模塊。本發(fā)明通過利用大數(shù)據(jù)分析、機器學習和優(yōu)化算法,實現(xiàn)票據(jù)融資的...
          • 本發(fā)明公開了一種充電樁數(shù)據(jù)特征提取方法及系統(tǒng)、電子設備、存儲介質(zhì),該方法先計算特征變量數(shù)據(jù)集中的每種特征變量與數(shù)據(jù)標簽之間的最大信息系數(shù),可以更準確地評估每種特征變量與數(shù)據(jù)標簽之間的相關性。并且,還通過小波分解將每種特征變量數(shù)據(jù)分解為不同尺...
          • 本發(fā)明公開了一種自適應多專家協(xié)同多模態(tài)情感識別方法及相關設備,其中系統(tǒng)包括:特征提取模塊,用于提取情感中圖像、語音和文字三個模態(tài)的初級特征表示;不確定性感知的自適應專家分配機制模塊,用于量化每個模態(tài)的不確定性水平,并獲取每個模態(tài)特征的穩(wěn)定表...
          • 本發(fā)明公開了一種人工智能算力的運算應用平臺,包括中央處理模塊、數(shù)據(jù)處理模塊和檢索模塊,檢索模塊包括圖片檢索模塊、視頻檢索模塊和音頻檢索模塊;該發(fā)明中:檢索視頻的時候,通過將視頻分解成視頻題目、視頻片段、視頻圖片和視頻音頻多個路徑進行檢索,來...
          • 本發(fā)明公開了一種客車控制系統(tǒng)的生成方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)。所述方法包括:對客車控制系統(tǒng)的開發(fā)流程和測試工作進行分解,形成V模型;按照所述V模型的開發(fā)流程,依次完成系統(tǒng)需求分析、系統(tǒng)架構設計、軟件需求細化、軟件架構搭建、軟件詳細設計和軟件...
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