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          • 本發(fā)明公開了一種基于信息流轉(zhuǎn)理解的流程圖智能解析方法,包括如下步驟:步驟一,對(duì)流程圖進(jìn)行組件識(shí)別與分割;步驟二,在步驟一組件識(shí)別與分割完成之后,實(shí)行OCR文本識(shí)別;步驟三,在經(jīng)過步驟一組件識(shí)別與分割完成和步驟二的OCR文本識(shí)別之后;步驟四,...
          • 本發(fā)明涉及一種基于指令集構(gòu)建的電網(wǎng)故障檢測(cè)的方法、設(shè)備及介質(zhì),其中,方法包括:針對(duì)可見光圖像、紅外光圖像以及溫度圖像的處理過程構(gòu)建指令集,為該處理過程中的每一步驟賦予唯一指令標(biāo)識(shí)符,所述的處理過程包括圖像加載、尺寸調(diào)整、圖像融合、目標(biāo)檢測(cè)和...
          • 本發(fā)明公開了一種基于雙目傳感器的深度視覺處理方法,包括如下步驟:基于雙目傳感器使用場(chǎng)景對(duì)使用的雙目攝像頭傳感器進(jìn)行標(biāo)定;模擬多個(gè)視角觀察的角度進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,并對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪和對(duì)比度調(diào)整處理;根據(jù)圖片輸入訓(xùn)練參數(shù)構(gòu)建模型;使用構(gòu)建的模型...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字孿生的不動(dòng)產(chǎn)運(yùn)維管理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及不動(dòng)產(chǎn)運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:在目標(biāo)屏幕中展示待監(jiān)控建筑物的BIM模型,所述待監(jiān)控建筑物中預(yù)先布置有傳感器;采集所述待監(jiān)控建筑物中的傳感器的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù);基于所述監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)判...
          • 本發(fā)明公開了一種基于MRE?UNet的海表溫度?地轉(zhuǎn)流耦合時(shí)空同步預(yù)測(cè)方法,包括:獲取海洋環(huán)境要素相關(guān)的長(zhǎng)時(shí)序全球衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù),并提取海表溫度數(shù)據(jù)與地轉(zhuǎn)流數(shù)據(jù);對(duì)海表溫度數(shù)據(jù)與地轉(zhuǎn)流數(shù)據(jù)預(yù)處理,將相同時(shí)間、相同空間的海表溫度數(shù)據(jù)與地轉(zhuǎn)流數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)海洋表層漫衰減系數(shù)的反演方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì),包括根據(jù)光譜測(cè)量設(shè)備采集的現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)數(shù)據(jù)和基于輻射傳輸理論計(jì)算的模擬數(shù)據(jù),獲取多個(gè)波長(zhǎng)下的遙感反射率和對(duì)應(yīng)的漫衰減系數(shù),構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集;構(gòu)建基于XGBoos...
          • 本發(fā)明涉及人工智能和藝術(shù)教育交叉領(lǐng)域,提供了一種面向全場(chǎng)景教學(xué)應(yīng)用的古典音樂多模態(tài)情感認(rèn)知方法及系統(tǒng)。所述方法包括:S1、構(gòu)建訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本;S2、構(gòu)建改進(jìn)的SVM分類模型,使用多模態(tài)情感特征參數(shù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到模型的最優(yōu)參數(shù);S3...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種代碼生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。方法包括:獲取目標(biāo)芯片的待驗(yàn)證功能模塊對(duì)應(yīng)的硬件設(shè)計(jì)文件;從硬件設(shè)計(jì)文檔中提取待驗(yàn)證模塊的輸入接口和輸出接口各自對(duì)應(yīng)的接口信息;基于功能驗(yàn)證代碼模板、參考模塊的接口信息以及待驗(yàn)證功能模塊...
          • 本發(fā)明公開了一種在線藝術(shù)教育沉浸式場(chǎng)景交互系統(tǒng),屬于人工智能與藝術(shù)教育交叉技術(shù)領(lǐng)域,交互系統(tǒng)包括智慧藝術(shù)教育教學(xué)資源模塊、在線藝術(shù)教育沉浸式教學(xué)場(chǎng)景設(shè)計(jì)模塊和視覺語音交互模塊,智慧藝術(shù)教育教學(xué)資源模塊和在線藝術(shù)教育沉浸式教學(xué)場(chǎng)景設(shè)計(jì)模塊通過...
          • 本發(fā)明提供一種OCT與多通道熒光的多模態(tài)成像系統(tǒng),首先采用多激發(fā)波長(zhǎng)的多通道熒光,一次采集可以收集到配準(zhǔn)的多通道熒光信號(hào),可以針對(duì)不同熒光物質(zhì)實(shí)現(xiàn)同時(shí)采集,拓展了系統(tǒng)的使用場(chǎng)景,節(jié)約了實(shí)驗(yàn)時(shí)間和人力成本;另外,本發(fā)明采用波分復(fù)用實(shí)現(xiàn)多通道熒...
          • 本發(fā)明公開了一種用于金屬或陶瓷材料的孔隙結(jié)構(gòu)參數(shù)分析方法,包括步驟:對(duì)材料進(jìn)行連續(xù)多次切割以獲取多個(gè)試樣,每個(gè)試樣依次經(jīng)過拋光處理,以獲得高質(zhì)量的目標(biāo)試樣;使用掃描電鏡在預(yù)設(shè)倍率下獲取每個(gè)目標(biāo)試樣的灰度圖像,生成多個(gè)連續(xù)的斷面灰度圖像;通過...
          • 本發(fā)明公開了一種引線框架雙面混合電鍍方法,包括蝕刻、第一次上菲林和曝光顯影、電鍍銀、第二次上菲林和曝光顯影、以及電鍍鎳鈀金等步驟,本發(fā)明可通過蝕刻工藝在銅基板上蝕刻出至少兩條引線框架基帶和邊框,并在邊框的兩側(cè)分別設(shè)置掛孔和板體定位孔,從傳統(tǒng)...
          • 本發(fā)明涉及一種與半番鴨母本羽色遺傳潛力相關(guān)的單倍型SNP引物及應(yīng)用,屬于生物技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明所述SNP引物的核苷酸序列如SEQ ID NO:1?SEQ ID NO:8所示,每?jī)蓚€(gè)引物對(duì)應(yīng)一個(gè)SNP位點(diǎn),所述SNP位點(diǎn)依次位于鴨參考基因組ZJ...
          • 本發(fā)明提供了一種從紫金龍中提取異可利定的方法。該提取方法包含以下步驟:將紫金龍根干燥粉碎后加入至酸性溶劑中,加熱煎煮提取2?4次,將濾液濃縮并調(diào)節(jié)pH至堿性,得到紫金龍粗提取液,隨后通過復(fù)合樹脂吸附、解吸附并重結(jié)晶純化得到異可利定。該提取方...
          • 本發(fā)明涉及智能門鎖技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于AI學(xué)習(xí)的電機(jī)控制方法、裝置、智能門鎖及介質(zhì),應(yīng)用于智能門鎖,方法包括:獲取智能門鎖的電機(jī)狀態(tài)數(shù)據(jù);檢測(cè)智能門鎖的開閉狀態(tài);根據(jù)開閉狀態(tài)和電機(jī)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行AI學(xué)習(xí),得到目標(biāo)控制參數(shù),并根據(jù)目標(biāo)控制參數(shù)控...
          • 本發(fā)明涉及智能門鎖技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于AI學(xué)習(xí)的電機(jī)控制方法、裝置、智能門鎖及介質(zhì),應(yīng)用于智能門鎖,方法包括:獲取智能門鎖的電機(jī)狀態(tài)數(shù)據(jù);檢測(cè)智能門鎖的開閉狀態(tài);根據(jù)開閉狀態(tài)和電機(jī)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行AI學(xué)習(xí),得到目標(biāo)控制參數(shù),并根據(jù)目標(biāo)控制參數(shù)控...
          • 本發(fā)明提供一種面向流調(diào)全過程的智能輔助流調(diào)方法,涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域,包括:步驟S1,于中心端部署人工智能算力集群;步驟S2,流調(diào)員在進(jìn)行流調(diào)時(shí)通過持有的移動(dòng)端登記流調(diào)任務(wù),并在執(zhí)行流調(diào)任務(wù)過程中與中心端進(jìn)行交互以調(diào)用人工智能算力集群對(duì)流調(diào)對(duì)...
          • 本發(fā)明提供了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的高熵氧化物材料的預(yù)測(cè)方法、設(shè)備和介質(zhì),能夠?qū)Ω哽叵⊥菱佀猁}組成元素的進(jìn)行高效篩選并對(duì)其他組成的高熵稀土鈦酸鹽進(jìn)行熱導(dǎo)率預(yù)測(cè)。本發(fā)明方法建立了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)模型,為高熵稀土鈦酸鹽的熱導(dǎo)率的確定提供了更高效的方...
          • 本發(fā)明公開了基于深度學(xué)習(xí)的智能門鎖活體視覺檢測(cè)方法及系統(tǒng),涉及智能門鎖技術(shù)領(lǐng)域,包括:通過光學(xué)測(cè)距模塊實(shí)時(shí)獲取目標(biāo)人臉與攝像頭的間距參數(shù),并基于所述間距參數(shù)判定是否啟動(dòng)人臉識(shí)別流程;當(dāng)啟動(dòng)識(shí)別時(shí),對(duì)目標(biāo)人臉執(zhí)行活體檢測(cè)驗(yàn)證,并在驗(yàn)證通過后同...
          • 本發(fā)明公開了一種正負(fù)近鄰雙柔性約束的非負(fù)表示分類方法,利用K?近鄰算法為每個(gè)測(cè)試樣本構(gòu)建正近鄰集,并希望正鄰居集中每個(gè)樣本與測(cè)試樣本之間的距離盡可能小。同時(shí),考慮到正近鄰集中不同類別樣本會(huì)對(duì)分類性能造成負(fù)面影響,引入負(fù)近鄰集。通過負(fù)近鄰集,...
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