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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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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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								      本發(fā)明涉及一種渦輪冷卻葉片旋流沖擊冷卻結(jié)構(gòu)參數(shù)化設(shè)計(jì)方法，其步驟為：S1，原始葉型外型截面數(shù)據(jù)獲取；S2，原始外型數(shù)據(jù)點(diǎn)處理；S3，原始外型線擴(kuò)展；S4，擴(kuò)展后外型線偏置；S5，旋流沖擊弦向特征參數(shù)定義與給定；S6，旋流沖擊展向特征參數(shù)定義...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于模態(tài)解耦監(jiān)督的多模態(tài)遙感影像分類方法，該方法包括以下步驟：對(duì)多模態(tài)輸入樣本分別使用對(duì)應(yīng)的單模態(tài)分類器提取特征并進(jìn)行初步分類；計(jì)算模態(tài)間差異信息；依據(jù)所獲得的差異信息，對(duì)各單模態(tài)分類器進(jìn)行獨(dú)立優(yōu)化；將各單模態(tài)的分類結(jié)果進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出基于知識(shí)蒸餾的腫瘤全視野數(shù)字切片分類模型，屬于圖像數(shù)據(jù)處理及醫(yī)學(xué)診斷領(lǐng)域。本發(fā)明提出了一種改進(jìn)的腫瘤分類：在基于多實(shí)例學(xué)習(xí)的腫瘤良惡性預(yù)測(cè)模型的基本結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，從教師模型和學(xué)生模型是交替訓(xùn)練方面提出了一種改進(jìn)的基于知識(shí)蒸餾的腫瘤...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于時(shí)空雙流網(wǎng)絡(luò)與多模態(tài)特征融合的交通異常檢測(cè)方法，涉及智能視頻分析與交通行為識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，用于解決現(xiàn)有交通異常檢測(cè)在復(fù)雜環(huán)境下誤檢率高的問題；通過固定與動(dòng)態(tài)結(jié)合的幀采樣策略提取視頻圖像序列，并構(gòu)建運(yùn)動(dòng)特征。結(jié)合方向一致性系數(shù)及...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了用于軌道交通車輛的防抖動(dòng)數(shù)據(jù)采集與障礙物識(shí)別方法，涉及軌道交通車輛數(shù)據(jù)采集與處理技術(shù)領(lǐng)域，通過雙目攝像頭采用同步與錯(cuò)時(shí)拍攝采集連續(xù)四幀原始圖像，并結(jié)合采集的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)，利用預(yù)設(shè)圖層和像素方格劃分，實(shí)現(xiàn)局部像素級(jí)對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及運(yùn)行管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種機(jī)場(chǎng)智慧全域態(tài)勢(shì)感知與情報(bào)分析管理方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟：實(shí)時(shí)捕獲對(duì)應(yīng)的全域運(yùn)行數(shù)據(jù)，以生成機(jī)場(chǎng)全域原始數(shù)據(jù)集；對(duì)機(jī)場(chǎng)全域原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行機(jī)場(chǎng)運(yùn)行圖譜構(gòu)建和壓力彈性測(cè)試分析，以生成機(jī)場(chǎng)運(yùn)行全域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種輸電鐵塔防風(fēng)拉線裝置疲勞壽命預(yù)測(cè)方法，涉及電力系統(tǒng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與智能運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域，首先構(gòu)建包含模塊化連接塊、金屬外殼和阻尼元件的防風(fēng)拉線裝置三維數(shù)字孿生模型，采用基于多尺度分層架構(gòu)的物理過程代理模型執(zhí)行風(fēng)致振動(dòng)響應(yīng)仿真，通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)防災(zāi)技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種基于典型微地形模型的輸電線路覆冰高風(fēng)險(xiǎn)段識(shí)別方法及裝置，該方法包括：獲取輸電線路對(duì)應(yīng)通道區(qū)域的數(shù)字高程模型的特征指標(biāo)；基于所述輸電線路對(duì)應(yīng)通道區(qū)域的數(shù)字高程模型的特征指標(biāo)與各典型微地形模型的特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及車輛控制領(lǐng)域，尤其涉及一種行駛區(qū)域的標(biāo)注方法、電子設(shè)備及車輛。方法包括：獲取車輛周圍環(huán)境的多幀點(diǎn)云圖像，對(duì)多幀點(diǎn)云圖像進(jìn)行拼接得到三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)；將三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類處理，得到聚類目標(biāo)；將聚類目標(biāo)投影至二維平面得到平面目標(biāo)，確定平...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多源傳感數(shù)字孿生的埋地輸氣管線管理方法及系統(tǒng)，涉及人埋地輸氣管線安全管理領(lǐng)域。方法包括：獲取埋地輸氣管線沿線傳感網(wǎng)絡(luò)采集的多源異構(gòu)實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)；基于實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)，調(diào)用耦合了土壤管線相互作用與溫度應(yīng)力效應(yīng)的多物理場(chǎng)有限元模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于時(shí)空相干的海洋變量預(yù)測(cè)方法和系統(tǒng)，該方法通過對(duì)輸入張量進(jìn)行頻譜變換，得到頻譜變換結(jié)果，并將頻譜變換結(jié)果和科氏參數(shù)進(jìn)行融合，得到增強(qiáng)頻域特征；將增強(qiáng)頻域特征進(jìn)行多尺度小波分解，得到多尺度特征；將輸入張量中的深度變量進(jìn)行卷積...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向多意圖的二進(jìn)制代碼摘要生成方法，構(gòu)建多意圖二進(jìn)制代碼摘要數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集涵蓋多類二進(jìn)制函數(shù)及對(duì)應(yīng)的多意圖摘要；利用語義檢索器從多意圖二進(jìn)制摘要數(shù)據(jù)集中檢索到與輸入大語言模型LLMs的偽代碼語義相似且符合目標(biāo)意圖的相關(guān)示例...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了檔案文件智能識(shí)別大模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及文檔識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。訓(xùn)練方法包括：搭建第一階段訓(xùn)練的自監(jiān)督擴(kuò)散模型：將圖像樣本進(jìn)行隨機(jī)掩碼處理生成掩碼圖像樣本，分別輸入到圖像編碼器中提取高維信息，利用tokens選擇模塊進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工程邊坡失穩(wěn)風(fēng)險(xiǎn)分析技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種含軟弱夾層順層邊坡失穩(wěn)風(fēng)險(xiǎn)分析方法、設(shè)備及介質(zhì)。本發(fā)明的技術(shù)方案通過將復(fù)雜的、不確定性的邊坡工程問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)可計(jì)算、可推理的概率圖模型。系統(tǒng)性地梳理了從自然條件、地質(zhì)條件、工程設(shè)計(jì)、施工...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于工業(yè)過程多工序質(zhì)量預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，提供基于深度遷移學(xué)習(xí)的跨工序質(zhì)量預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)及應(yīng)用，方法包括提取相關(guān)加工變量，并依次進(jìn)行預(yù)處理、多策略融合特征篩選和歸一化，獲得輸入變量；提取輸入變量的多尺度時(shí)序特征，并建立動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)模型；采用動(dòng)態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于目標(biāo)檢測(cè)算法的人員入侵檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及安全監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，首先基于待監(jiān)控場(chǎng)景全景布局圖像定義入侵關(guān)注區(qū)域及判定規(guī)則，接著獲取實(shí)時(shí)監(jiān)控視頻流并提取待檢測(cè)視頻幀序列，調(diào)用預(yù)訓(xùn)練人員目標(biāo)檢測(cè)算法對(duì)視頻幀序列進(jìn)行逐幀檢測(cè)，得到人...
								
            
							
            
							
						
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								      一種儀表數(shù)據(jù)識(shí)別方法，涉及工業(yè)自動(dòng)化技術(shù)領(lǐng)域。在該方法中，采集待檢測(cè)儀表的多維圖像數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)參數(shù)，所述多維圖像數(shù)據(jù)包括點(diǎn)云數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)，所述結(jié)構(gòu)參數(shù)包括量程范圍、刻度分布和顯示方式；對(duì)所述多維圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分層處理，提取儀表層圖像數(shù)據(jù)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及惡意軟件檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于Swin Transformer和Mona模塊融合的惡意軟件檢測(cè)方法，包括：步驟1、二進(jìn)制圖像生成：將惡意軟件的原始字節(jié)碼數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化轉(zhuǎn)換，生成圖像數(shù)據(jù)；步驟2、特征提取與注意力建模：二進(jìn)制圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種對(duì)大型復(fù)雜工程項(xiàng)目的社會(huì)穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，構(gòu)建多層次社會(huì)穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系，并采集多層次社會(huì)穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)；采用層次分析法獲取各指標(biāo)的主觀權(quán)重，采用熵權(quán)法獲取各指標(biāo)的客觀權(quán)重，通過線性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了公路基礎(chǔ)設(shè)施多層次圖像智能損傷評(píng)估與預(yù)測(cè)系統(tǒng)，屬于圖像處理與人工智能技術(shù)領(lǐng)域，系統(tǒng)包括多尺度特征層次提取模塊、損傷類型智能識(shí)別模塊、時(shí)序損傷演變預(yù)測(cè)模塊和自適應(yīng)維護(hù)決策模塊，通過拓?fù)淞餍螌W(xué)習(xí)提取多尺度幾何不變性特征，基于李群變換...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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