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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)明公開了一種基于圖對(duì)比強(qiáng)化學(xué)習(xí)的高光譜圖像分類方法，具體包括以下步驟：構(gòu)建自適應(yīng)圖結(jié)構(gòu)，以像素點(diǎn)作為節(jié)點(diǎn)，空間鄰近性和學(xué)習(xí)到的光譜語義關(guān)系確定節(jié)點(diǎn)間的邊權(quán)值；采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的圖增強(qiáng)器，根據(jù)光譜特征相關(guān)性產(chǎn)生的獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)動(dòng)態(tài)調(diào)整邊權(quán)值；模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及AI領(lǐng)域。具體涉及一種圖像處理模型訓(xùn)練方法，圖像處理方法及相關(guān)設(shè)備。該圖像模型訓(xùn)練方法包括：獲取初始模型和多個(gè)訓(xùn)練樣本，多個(gè)訓(xùn)練樣本中的每個(gè)訓(xùn)練樣本包括訓(xùn)練文本和圖像對(duì)，圖像對(duì)包括第一圖像和第二圖像，第二圖像是對(duì)第一圖像執(zhí)行訓(xùn)練文...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于TransUNet的醫(yī)學(xué)圖像分割方法屬于醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明首先對(duì)原始圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到預(yù)處理數(shù)據(jù)；在跳躍連接處使用DCA注意力模塊，從而來解決簡單的跳過連接方案難以捕獲多尺度上下文導(dǎo)致編碼器和解碼器特征之間存在語義差...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電力基建線路作業(yè)行為智能識(shí)別方法，屬于模式識(shí)別與數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，其包括構(gòu)建異構(gòu)時(shí)空?qǐng)鼍皥D譜對(duì)作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行多模態(tài)結(jié)構(gòu)化感知；將連續(xù)行為流無監(jiān)督切分為行為基元并編碼為觀測(cè)序列；離線解析安全作業(yè)規(guī)程并編譯為范式行為基因組；對(duì)觀測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及港口智能化技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于差分盒算法的碼頭自卸車運(yùn)行模式優(yōu)化方法及系統(tǒng)，通過采集自卸車運(yùn)行過程圖像，利用差分盒算法計(jì)算分形維數(shù)特征，建立分形維數(shù)與能耗數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)模型。首先對(duì)多組運(yùn)行圖像進(jìn)行預(yù)處理，提取分形維數(shù)特征并構(gòu)建特征數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于數(shù)據(jù)預(yù)處理的水廠智慧加藥量預(yù)測(cè)方法，屬于深度學(xué)習(xí)和智慧加藥技術(shù)領(lǐng)域?；跉v史流量、pH、水溫和濁度算出理論加藥量；進(jìn)行多個(gè)簇的劃分和拼接查詢歷史加藥量數(shù)據(jù)；加權(quán)融合理論加藥量和查詢的歷史加藥量作為預(yù)處理加藥量；學(xué)習(xí)流量、p...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N客戶流失預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及人工智能領(lǐng)域。該方法包括：通過對(duì)多個(gè)源域的歷史客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比學(xué)習(xí)訓(xùn)練得到預(yù)測(cè)模型，且上述多個(gè)源域之間的歷史客戶數(shù)據(jù)分布不同，每個(gè)源域的歷史客戶數(shù)據(jù)包括已流失類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于拓?fù)涓兄碾娋W(wǎng)故障診斷方法?；赥S2000電網(wǎng)故障仿真系統(tǒng)建立電網(wǎng)故障事件樣本庫；基于故障事件樣本庫，提取有效告警信息，構(gòu)建能被計(jì)算機(jī)理解、計(jì)算的告警信息文本庫；分析告警信息文本中的設(shè)備連接關(guān)系，利用CLIP文本驅(qū)動(dòng)圖生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能交通技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于異構(gòu)圖與多模態(tài)Transformer融合的城市交通擁堵智能判別方法，從城市路網(wǎng)采集交通流、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、交通事件及氣象等多模態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建統(tǒng)一異構(gòu)交通圖。按數(shù)據(jù)特征用對(duì)應(yīng)方法編碼嵌入。構(gòu)建多源Trans...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于計(jì)算機(jī)視覺的園林綠化養(yǎng)護(hù)監(jiān)測(cè)預(yù)警方法及系統(tǒng)，具體涉及計(jì)算機(jī)輔助識(shí)別領(lǐng)域，用于解決現(xiàn)有園林綠化養(yǎng)護(hù)依賴人工巡查、難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)植物生長異常的問題；是通過獲取植物光學(xué)影像并進(jìn)行分割，提取陰影面積占比、緊湊度及灰度均值等特征，建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種公路場(chǎng)景視頻車輛識(shí)別與軌跡跟蹤方法和系統(tǒng)，主要包括視頻數(shù)據(jù)獲取、車輛目標(biāo)檢測(cè)、車輛軌跡跟蹤、事件分析識(shí)別，視頻數(shù)據(jù)獲取采用公路交通高桿攝像頭實(shí)時(shí)視頻數(shù)據(jù)；車輛目標(biāo)檢測(cè)在YOLOv11基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，將頸部結(jié)構(gòu)的C3K2模塊替換...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于小波卷積與改進(jìn)YOLOv11的停車位檢測(cè)方法，步驟為：S1：以YOLOv11目標(biāo)檢測(cè)模型作為基準(zhǔn)模型，引入WTConv模塊與HWD模塊，以及動(dòng)態(tài)卷積機(jī)制并進(jìn)行融合構(gòu)建改進(jìn)YOLOv11網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)；設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)，訓(xùn)練得到改進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及金融數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)；方法包括：采集多源金融數(shù)據(jù)，并將金融數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化整合；對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè)和清洗，并構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集；構(gòu)建AI模型，將標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集輸入AI模型中，進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練；將待處理的事實(shí)金...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于跨域自適應(yīng)與多模態(tài)融合的礦產(chǎn)綠色預(yù)測(cè)方法及裝置，屬于礦產(chǎn)資源勘探與遙感技術(shù)領(lǐng)域。獲取多源數(shù)據(jù)，輸入遷移學(xué)習(xí)模塊學(xué)習(xí)可遷移的模型參數(shù)，將獲得的數(shù)據(jù)通過模態(tài)門控網(wǎng)絡(luò)融合，然后通過圖構(gòu)建模型構(gòu)造線建圖，并利用圖卷積網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)；增強(qiáng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合光學(xué)與SAR圖像的高寒邊坡災(zāi)害體分割方法，所述方法包括如下步驟：步驟1、基于光學(xué)影像的可見光綠光波段與短波紅外波段進(jìn)行雪覆蓋歸一化處理，利用最大期望算法與高斯混合模型生成冰雪掩膜；步驟2、對(duì)光學(xué)圖像和SAR圖像進(jìn)行預(yù)處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于專家系統(tǒng)的驅(qū)動(dòng)控制器模塊構(gòu)建方法及系統(tǒng)，屬于舵機(jī)設(shè)計(jì)領(lǐng)域，方法主要包括：S1.建立控制器模塊數(shù)據(jù)庫；S2.采用改進(jìn)Apriori算法挖掘控制器模塊間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，并構(gòu)造規(guī)則庫；S3.基于所述規(guī)則庫構(gòu)建控制器模塊推理系統(tǒng)，用...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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