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          計(jì)算;推算;計(jì)數(shù)設(shè)備的制造及其應(yīng)用技術(shù)
          • 本發(fā)明公開了一種工業(yè)檢測金屬零件內(nèi)部微小缺陷質(zhì)量評價(jià)方法,涉及金屬零件質(zhì)量檢測技術(shù)領(lǐng)域,包括,利用Peephole?LSTM模型對多模態(tài)數(shù)據(jù)的可信度系數(shù)動態(tài)分配權(quán)重,并進(jìn)行融合,生成金屬零件的缺陷特征圖,基于金屬零件的缺陷特征圖進(jìn)行局部CT...
          • 本發(fā)明涉及城市智能交通技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于視覺大模型二次核驗(yàn)的擁堵報(bào)警方法,包括:周期獲取目標(biāo)道路每個(gè)路段的交通參數(shù)以及上一周期的擁堵報(bào)警狀態(tài);根據(jù)交通參數(shù)以及上一周期的擁堵報(bào)警狀態(tài),進(jìn)行初步擁堵狀態(tài)識別,生成擁堵報(bào)警備選集合;基于目...
          • 本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)YOLOv7?tiny與U2?Net的指針式儀表智能讀數(shù)方法,屬于計(jì)算機(jī)視覺與儀器儀表技術(shù)領(lǐng)域,包括:儀表數(shù)據(jù)集構(gòu)建—儀表圖像定位—儀表圖像預(yù)處理—表盤分割—儀表讀數(shù)計(jì)算,具體步驟如下:S1:構(gòu)建儀表檢測與分割數(shù)據(jù)集...
          • 本發(fā)明涉及一種基于雙向映射的貿(mào)易規(guī)則推理方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì),涉及貿(mào)易管理技術(shù)領(lǐng)域,貿(mào)易規(guī)則推理方法,包括:采集及拆分貿(mào)易規(guī)則文本,得到若干規(guī)則條款;根據(jù)預(yù)設(shè)的關(guān)鍵實(shí)體元素解析規(guī)則條款,得到規(guī)則條件片段,結(jié)合規(guī)則特征權(quán)重值,得到貿(mào)易規(guī)則特征...
          • 本發(fā)明公開了一種基于超圖的電力物聯(lián)網(wǎng)終端未知網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測方法,涉及網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有技術(shù)中模型法保證已知類間充分分離、未知類遠(yuǎn)離已知類中心,導(dǎo)致模型表達(dá)能力不足,并存在過擬合、學(xué)習(xí)集合偏向的問題。本發(fā)明結(jié)合了圖結(jié)構(gòu)與時(shí)序結(jié)構(gòu)的...
          • 本發(fā)明實(shí)施例提供一種基于Transformer?CNN網(wǎng)絡(luò)的電氫耦合系統(tǒng)故障診斷方法及系統(tǒng),所述方法包括:采集電氫耦合系統(tǒng)的工況運(yùn)行數(shù)據(jù),并對工況運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,工況運(yùn)行數(shù)據(jù)包括正常運(yùn)行及故障狀態(tài)下的動態(tài)參數(shù),預(yù)處理包括濾波和歸一化;將...
          • 本發(fā)明公開了一種基于超像素掩碼與知識蒸餾的紅外?可見光輕量化方法,屬于多模態(tài)圖像表征學(xué)習(xí)與視覺基礎(chǔ)模型預(yù)訓(xùn)練技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括通過將紅外與可見光圖像輸入多模態(tài)融合網(wǎng)絡(luò)生成融合圖像,繼而用SLIC對融合圖像進(jìn)行超像素分割以獲得作為預(yù)訓(xùn)練先驗(yàn)...
          • 本申請涉及一種基于三維影像的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)重建方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、存儲介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。所述方法包括:對目標(biāo)部位的原始三維醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行前置采樣處理,得到指定尺寸的三維醫(yī)學(xué)影像;對所述指定尺寸的三維醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行語義分割處理,得到對應(yīng)的三維標(biāo)...
          • 本發(fā)明屬于智能電網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種智能電網(wǎng)微服務(wù)異常檢測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),包括以下步驟:采集電網(wǎng)微服務(wù)系統(tǒng)中的多源數(shù)據(jù),對多源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;對預(yù)處理后的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提??;對提取的特征進(jìn)行特征向量融合,并利用降維算法對融合后的...
          • 本申請公開了一種基于多模型融合的手術(shù)室排期優(yōu)化方法及系統(tǒng),涉及醫(yī)療機(jī)構(gòu)管理系統(tǒng)領(lǐng)域,包括:獲取手術(shù)預(yù)約記錄;基于手術(shù)預(yù)約記錄的順序生成染色體序列,每一手術(shù)預(yù)約記錄的編碼信息包括手術(shù)室編號和手術(shù)開始時(shí)間;基于遺傳算法優(yōu)化手術(shù)排期方案,其中,遺...
          • 本發(fā)明屬于粉料庫裝車計(jì)量調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明公開了融合機(jī)器視覺與數(shù)字孿生的粉料庫裝車計(jì)量與調(diào)度平臺;包括流形特征映射單元,對車輛進(jìn)場和裝車全過程進(jìn)行連續(xù)圖像采集,獲取罐口與裝料口圖像,并將圖像映射至高維流形空間,在高維流形空間中計(jì)算罐口中心...
          • 本發(fā)明公開了一種基于鳥瞰視角的視覺重定位方法,涉及機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域。將機(jī)器人相機(jī)傳感器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換至鳥瞰視角下的統(tǒng)一坐標(biāo)系,融合時(shí)間窗口和空間窗口的信息同時(shí)用于場景的表示;場景鳥瞰圖進(jìn)一步抽象為語義拓?fù)鋱D,將具有區(qū)分度的物體表示為帶有語義標(biāo)簽的拓...
          • 本發(fā)明提供一種基于多尺度學(xué)習(xí)與卷積的整車點(diǎn)云風(fēng)阻系數(shù)預(yù)測方法及系統(tǒng),涉及風(fēng)阻系數(shù)預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,所述方法具體包括獲取整車模型的點(diǎn)云數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理;通過最遠(yuǎn)點(diǎn)采樣方法對預(yù)處理后的所述點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣,以保留幾何關(guān)鍵點(diǎn);構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,將...
          • 本發(fā)明提供一種服裝大模型驅(qū)動的3D渲染效果展示方法及系統(tǒng),通過獲取服裝設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)集合,利用服裝大模型生成包含幾何輪廓和材質(zhì)紋理特征的3D服裝模型,基于模型特征進(jìn)行渲染參數(shù)適配,生成匹配的渲染參數(shù)組合,并調(diào)用渲染模塊生成多角度視圖的3D渲染展示...
          • 本發(fā)明公開一種知識圖譜驅(qū)動的工業(yè)裝備故障診斷問答方法和系統(tǒng),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明提出利用BERT?BiLSTM?CRF混合模型抽取工業(yè)裝備故障知識的方法,解決工業(yè)裝備故障實(shí)體識別與復(fù)雜關(guān)系抽取難題;針對大語言模型LLM在專業(yè)領(lǐng)域存在...
          • 一種基于層次化原型注入的語義引導(dǎo)多標(biāo)簽圖像分類方法,采用分類模型對輸入的多標(biāo)簽圖像進(jìn)行分類。分類模型是層次化原型視覺轉(zhuǎn)換器HP?ViT模型。本發(fā)明通過離線分析標(biāo)簽共現(xiàn)統(tǒng)計(jì),挖掘出能夠反映高階語義依賴的、由粗到精的層次化語義社區(qū);然后把這些語...
          • 本發(fā)明公開了一種基于可信度驗(yàn)證的車輛跨模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法,過程如下:步驟1、獲取視覺傳感器采集的多張?jiān)糝GB圖像數(shù)據(jù),以及激光雷達(dá)傳感器采集的目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù);對原始RGB圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理提取目標(biāo)二維信息,對目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理提取目標(biāo)...
          • 本發(fā)明涉及電力市場風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警領(lǐng)域,尤其涉及一種基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)與動態(tài)博弈的電力市場風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法,本發(fā)明通過創(chuàng)新性融合多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)、動態(tài)博弈理論與聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù),構(gòu)建了電力市場風(fēng)險(xiǎn)防控的新方法,其核心價(jià)值體現(xiàn)在三方面:一是分層聯(lián)邦強(qiáng)化學(xué)習(xí)...
          • 基于宏觀另類多因子評級模型的全球資產(chǎn)全天候配置系統(tǒng),整合九大宏觀因子(國內(nèi)景氣、貨幣、信用、通脹、全球景氣、貨幣、通脹、美元周期、全球金融風(fēng)險(xiǎn))對六項(xiàng)資產(chǎn)(中證800、中國10年國債、標(biāo)普500、紐約金、布倫特原油、LME銅)進(jìn)行動態(tài)評級。...
          • 本申請公開了一種基于大語言模型的電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)方法,涉及電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)領(lǐng)域,該方法包括:S1、基于用戶問題和預(yù)設(shè)的系統(tǒng)提示詞,得到輸入序列;S2、基于輸入序列和當(dāng)前輸出序列,采用微調(diào)好的大語言模型確定下一個(gè)輸出Token;S3、若下一個(gè)...
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