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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)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本申請(qǐng)涉及智能交通與車(chē)輛工程技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種車(chē)輛的維護(hù)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，方法包括：基于預(yù)設(shè)的故障預(yù)測(cè)模型，根據(jù)初步異常檢測(cè)結(jié)果對(duì)車(chē)輛進(jìn)行故障預(yù)測(cè)，并根據(jù)故障預(yù)測(cè)結(jié)果識(shí)別車(chē)輛的故障維護(hù)優(yōu)先級(jí)，根據(jù)車(chē)輛行駛路況、用戶(hù)駕...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種基于生成式人工智能技術(shù)的圖像處理方法及裝置，針對(duì)現(xiàn)有的圖像處理過(guò)程中，不便于對(duì)圖像細(xì)節(jié)以及風(fēng)格轉(zhuǎn)換進(jìn)行精細(xì)處理，進(jìn)而導(dǎo)致生成圖像質(zhì)量較低，且處理速度較慢的問(wèn)題，現(xiàn)提出如下方案，其包括以下步驟：S1：...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及發(fā)電機(jī)故障識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于振動(dòng)的汽輪發(fā)電機(jī)早期故障識(shí)別方法及裝置，該方法包括：獲取訓(xùn)練樣本；從每個(gè)振動(dòng)信號(hào)序列樣本中截取多個(gè)連續(xù)振動(dòng)信號(hào)段，根據(jù)每個(gè)連續(xù)振動(dòng)信號(hào)段構(gòu)建灰度圖像，生成灰度圖像集合；利用各灰度圖像集合，采用...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種胃癌微衛(wèi)星不穩(wěn)定性狀態(tài)診斷模型：包括：實(shí)例分割模塊用于對(duì)蘇木精伊紅染色圖像生成分割掩膜以在組織相關(guān)區(qū)域生成目標(biāo)像素的實(shí)例圖塊；特征提取模塊用于根據(jù)輸入的圖塊利用選取的多個(gè)最優(yōu)預(yù)訓(xùn)練模型分別進(jìn)行初始特征的提取；動(dòng)態(tài)權(quán)重分配模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及期刊審校技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種期刊審校流程的自動(dòng)優(yōu)化方法和系統(tǒng)，當(dāng)接收到新稿件時(shí)，根據(jù)新稿件的投稿信息自動(dòng)匹配與投稿信息對(duì)應(yīng)的期刊，并將新稿件發(fā)送至期刊對(duì)應(yīng)的期刊終端；期刊終端獲得初始審稿人集合；根據(jù)新稿件的稿件特征及其與每個(gè)候選審...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種合同風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：基于待預(yù)測(cè)合同的合同數(shù)據(jù)獲取合同內(nèi)容信息，并確定合同參與對(duì)象，基于合同內(nèi)容信息對(duì)待預(yù)測(cè)合同進(jìn)行表面風(fēng)險(xiǎn)分析，獲得待預(yù)測(cè)合同的表面風(fēng)險(xiǎn)信息，將待預(yù)測(cè)合同的生命周期中的潛在風(fēng)險(xiǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于多尺度深度特征融合的流體金字塔電梯異物檢測(cè)方法。該方法利用Faster?RCNN算法檢測(cè)電梯轎廂內(nèi)是否有人，判斷電梯的空置狀態(tài)；在電梯空置時(shí)，以空置電梯圖像為參考，從待檢測(cè)視頻中提取無(wú)乘客的關(guān)鍵幀作為查詢(xún)圖像；設(shè)計(jì)孿生網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于葉根載荷的風(fēng)電混塔載荷估算方法，首先搭建風(fēng)電機(jī)組多體動(dòng)力學(xué)仿真模型，模擬不同運(yùn)行工況下的動(dòng)態(tài)響應(yīng)，生成仿真數(shù)據(jù)集；然后構(gòu)建融合機(jī)理與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法的載荷估算模型，利用仿真數(shù)據(jù)集對(duì)載荷估算模型進(jìn)行訓(xùn)練與驗(yàn)證；在實(shí)際風(fēng)電機(jī)組中...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于多模態(tài)生理參數(shù)的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、檢測(cè)、推薦方法和相關(guān)設(shè)備，方法包括：利用目標(biāo)設(shè)備采集目標(biāo)對(duì)象的多模態(tài)生理參數(shù)，多模態(tài)生理參數(shù)在目標(biāo)對(duì)象處于目標(biāo)產(chǎn)品的應(yīng)用場(chǎng)景采集得到；將多模態(tài)生理參數(shù)輸入預(yù)設(shè)的情緒分類(lèi)模型進(jìn)行情緒分類(lèi)，得到情緒...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于多源數(shù)據(jù)融合的鋼?混混合梁橋運(yùn)營(yíng)監(jiān)測(cè)及靜動(dòng)力分析方法，包括：步驟一：結(jié)構(gòu)響應(yīng)數(shù)據(jù)采集，步驟二：多源數(shù)據(jù)融合處理，步驟三：基于傳感器獲取的參數(shù)，構(gòu)建多個(gè)運(yùn)營(yíng)狀態(tài)評(píng)估模型，步驟四：基于多源數(shù)據(jù)融合后的綜合特征集，進(jìn)行梁橋的靜力分...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種埋地管道局部屈曲的預(yù)測(cè)方法和裝置，其包括：獲取管土信息；根據(jù)管土信息進(jìn)行有限元建模，得到管土有限元模型；通過(guò)Python軟件從管土有限元模型的計(jì)算結(jié)果文件中提取得到多組不同管土信息所對(duì)應(yīng)的臨界屈曲壓力；將管土信息和對(duì)應(yīng)臨界屈...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種融合多尺度對(duì)比學(xué)習(xí)與動(dòng)態(tài)優(yōu)化的跨視角圖像轉(zhuǎn)換方法和裝置。該方法包括：構(gòu)建并訓(xùn)練跨視角圖像轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)，包括鳥(niǎo)瞰視角圖像轉(zhuǎn)換模塊用于將輸入的地面視角的全景圖像轉(zhuǎn)換為鳥(niǎo)瞰視角圖像，CycleGAN網(wǎng)絡(luò)用于進(jìn)行鳥(niǎo)瞰視角圖像和衛(wèi)星視角圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于改進(jìn)FGLCM特征的人體紅外圖像小目標(biāo)檢測(cè)方法，涉及圖像處理與目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：在統(tǒng)一時(shí)間基線下建立邊界奇異性審計(jì)基線，對(duì)人體紅外圖像的曲面擬合殘差進(jìn)行多尺度能量映射，生成牽引殘差分布圖；基于牽引殘差分布圖構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      一種輸配電線路的絕緣子檢測(cè)方法、裝置及電子設(shè)備，涉及目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域；能夠提升目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。該輸配電線路的絕緣子檢測(cè)方法包括：獲取輸配電線路的樣本圖像以及對(duì)該樣本圖像中絕緣子進(jìn)行標(biāo)注得到的標(biāo)注信息；對(duì)所述樣本圖像進(jìn)行增強(qiáng)，得到訓(xùn)練樣本；將所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于任務(wù)的區(qū)域智能巡檢系統(tǒng)，包括：多源數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集任務(wù)區(qū)域各種數(shù)據(jù)；任務(wù)生成模塊：根據(jù)多源數(shù)據(jù)采集模塊和反饋優(yōu)化模塊的數(shù)據(jù)生成動(dòng)態(tài)任務(wù)清單；智能任務(wù)分派模塊：根據(jù)所述任務(wù)清單中的數(shù)據(jù)并與人機(jī)效能數(shù)據(jù)結(jié)合，生成巡檢任...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種融合多模態(tài)場(chǎng)景理解的音視頻關(guān)聯(lián)目標(biāo)分析方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì)，涉及音視頻目標(biāo)分析技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：從視頻幀圖像中提取空間特征圖；將音頻信號(hào)轉(zhuǎn)換成全局音頻嵌入向量；將空間特征圖和音頻嵌入向量在每個(gè)空間位置進(jìn)行余弦相似度計(jì)算，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及遙感影像、人工智能技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開(kāi)了一種基于時(shí)序穩(wěn)定性分區(qū)與Transformer?laMa的遙感影像缺失插補(bǔ)方法、系統(tǒng)，其中，方法包括：獲取遙感影像的反射率缺失數(shù)據(jù)，接著根據(jù)遙感影像的反射率缺失數(shù)據(jù)集，提取各像素點(diǎn)的時(shí)間序列...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種融合大模型SAM語(yǔ)義先驗(yàn)的圖像去霧算法，包括：使用大模型對(duì)退化圖像分割獲得語(yǔ)義掩碼及特征圖；然后設(shè)計(jì)語(yǔ)義先驗(yàn)融合模塊()融合提取到的語(yǔ)義信息與特征圖；設(shè)計(jì)混合增強(qiáng)卷積結(jié)構(gòu)()增強(qiáng)細(xì)粒度信息的建模；引入語(yǔ)義對(duì)齊模塊()，利用語(yǔ)義...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于光譜圖像分析的農(nóng)產(chǎn)品等級(jí)判定方法，包括通過(guò)同步觸發(fā)的高光譜相機(jī)與紅外熱像儀，采集農(nóng)產(chǎn)品的時(shí)序高光譜圖像序列和紅外熱力圖像序列；根據(jù)溫度變化梯度識(shí)別呼吸活躍區(qū)域；提取呼吸活躍區(qū)域在預(yù)設(shè)波段的光譜時(shí)變...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及機(jī)器視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于多模態(tài)融合的機(jī)器人泛化視覺(jué)抓取決策方法和系統(tǒng)；本發(fā)明方法首先獲取目標(biāo)物的圖像、物理屬性、文本三類(lèi)模態(tài)數(shù)據(jù)，經(jīng)多流交互特征增強(qiáng)得到多模態(tài)特征；然后，基于分別與文本模態(tài)特征和物理屬性模態(tài)特征的相似度，對(duì)圖像...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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