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計算;推算;計數(shù)設(shè)備的制造及其應(yīng)用技術(shù)
  • 本發(fā)明屬于軌道交通建設(shè)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種地鐵站空間布局優(yōu)化方法及系統(tǒng)，獲取城市發(fā)展規(guī)劃和地鐵線網(wǎng)規(guī)劃數(shù)據(jù)，采用客流預(yù)測算法，計算不同站點的長遠客流量數(shù)據(jù)，通過預(yù)設(shè)客流量閾值判斷，確定各站點的規(guī)模等級；基于站點規(guī)模等級和空間布局，結(jié)合站點的...
  • 本發(fā)明提供了一種齒輪傳動系統(tǒng)振動抑制與輕量化實現(xiàn)方法、系統(tǒng)及裝置，方法包括：基于電場強度、齒輪傳動系統(tǒng)質(zhì)量及剛度，構(gòu)建振動幅度模型；構(gòu)建約束模型、狀態(tài)空間模型、動作空間模型以及獎勵模型；基于約束模型、狀態(tài)空間模型、動作空間模型以及獎勵模型，...
  • 本發(fā)明公開了一種基于隨機森林模型的城市公園資源優(yōu)化配置方法，包括：S1：獲與各城市公園相關(guān)的社媒評論文本；S2：對社媒評論文本進行情感分析；S3：對每個社媒評論文本進行關(guān)于環(huán)境因素的主題提取并分配分布權(quán)重；S4：基于每個社媒評論文本的情感強...
  • 本發(fā)明提供了一種基于人工智能的數(shù)字口岸智慧關(guān)務(wù)方法和系統(tǒng)，方法包括通過采集多源數(shù)據(jù)，經(jīng)數(shù)據(jù)底座標準化處理生成報關(guān)數(shù)據(jù)流；利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)預(yù)測風(fēng)險，強化學(xué)習(xí)生成查驗方案；結(jié)合區(qū)塊鏈核驗單證一致性，OCR與知識圖譜驗證單證邏輯；動態(tài)調(diào)整貨物分撥策略...
  • 本發(fā)明提供了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)中心建筑信息模型(BIM)動態(tài)耦合生成方法，包括步驟1，數(shù)據(jù)準備與預(yù)處理；步驟2，進行圖像分割和邊緣分割；步驟3，進行圖像特征編碼；步驟4，進行前向擴散；步驟5，訓(xùn)練ResU?Net模型；步驟6，進行圖像...
  • 本發(fā)明提供一種受電弓位姿視覺測量方法、裝置、系統(tǒng)及介質(zhì)，包括：對受電弓高清成像，經(jīng)過對受電弓圖像進行圖像特征點提取，求解得到受電弓位姿初值，通過提取受電弓拓撲結(jié)果不變的邊緣信息，通過非線性優(yōu)化方法得到位姿最優(yōu)解，實現(xiàn)了全天候、全天時、多車型...
  • 本發(fā)明提供一種基于多源知識遷移的作物分布制圖樣本制備方法及裝置，其中方法包括：基于聚類分析分別獲取多組源域代表性樣本集和目標域代表性樣本集；基于多組源域代表性樣本集和目標域代表性樣本集的多維度組合特征，確定多組源域優(yōu)選樣本集，基于歷史訓(xùn)練樣...
  • 本發(fā)明涉及AI智能識別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于矩陣圖像分析的用電器AI識別方法及識別裝置。具體的，所述識別方法包括：S0、設(shè)于預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)的圖像AI識別裝置，對預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)的用電器進行矩陣式圖像識別；若圖像識別結(jié)果預(yù)存于特定圖片庫，則不再進行...
  • 本申請涉及油氣管道泄漏技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種參數(shù)化的油氣管道泄漏擴散預(yù)測自校正方法及系統(tǒng)。該方法中，通過參數(shù)化油氣管道泄漏擴散流場，實現(xiàn)將油氣管道泄漏時三維、均勻、離散濃度場降維成固定長度的第一濃度場隱空間向量，并通過自回歸預(yù)測，將前
  • 本發(fā)明公開了一種基于特征相似度計算的快速聚合分類方法，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，主要包括步驟：在遷移學(xué)習(xí)模式下，通過對各訓(xùn)練圖像以及對應(yīng)的梯度特征、頻域特征進行維度統(tǒng)一后的注意力機制整合，獲取場景高維特征信息；根據(jù)各訓(xùn)練圖像獲得的場景高維特征信...
  • 本發(fā)明通過提供一種基于圖像處理的PCB的生產(chǎn)線缺陷檢測系統(tǒng)及方法，采用多個高分辨率攝像頭、紅外熱成像相機和3D激光掃描儀，結(jié)合動態(tài)控制的環(huán)形LED光源、偏振光照明和結(jié)構(gòu)光投影技術(shù)，通過自適應(yīng)閾值Otsu法分離前景和背景，引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去噪...
  • 本發(fā)明屬于圖像篡改檢測技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及基于輪廓引導(dǎo)的相互聚合復(fù)制移動遙感圖像篡改檢測方法，包括步驟1、輸入復(fù)制移動篡改圖像；步驟2、相似區(qū)域檢測；步驟3、篡改邊緣檢測；步驟4、信息融合；步驟5、輪廓檢測；步驟6、類信息融合；步驟7、輪廓引...
  • 本發(fā)明涉及一種基于動態(tài)嵌入機制的大語言模型生成后端接口的方法，旨在提升接口開發(fā)的效率與智能化水平。該方法包括：收集歷史數(shù)據(jù)并清洗歸納，構(gòu)建支持實時更新的知識庫；對大語言模型進行數(shù)據(jù)預(yù)處理、訓(xùn)練及優(yōu)化，構(gòu)建動態(tài)嵌入層，將知識庫最新內(nèi)容注入模型...
  • 本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取待處理文本的文本特征以及待處理圖像的圖像特征；所述待處理文本為所述待處理圖像對應(yīng)的描述文本；基于所述文本特征確定所述圖像特征中的關(guān)鍵圖像特征；所述關(guān)鍵圖像特征為在所述文...
  • 本申請?zhí)峁┮环N圖像標志點識別模型訓(xùn)練方法和裝置，通過獲取多張訓(xùn)練圖像，而各張訓(xùn)練圖像包含多個標記點，各標記點具有原始坐標。針對每張訓(xùn)練圖像，基于高斯金字塔結(jié)構(gòu)獲得該訓(xùn)練圖像的多張不同分辨率的圖像塊，并獲得各圖像塊對應(yīng)的特征圖。將各特征圖導(dǎo)入...
  • 一種教師照片擴充方法、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及教育技術(shù)領(lǐng)域。實現(xiàn)了特征庫的自我學(xué)習(xí)、自我完善。系統(tǒng)通過比對識別成功的人臉特征與已有特征庫的相似度均值，當均值較低時，說明當前成功識別的人臉特征包含了新的特征信息。通過將這些新的高質(zhì)量人臉...
  • 本發(fā)明公開了一種基于計算機視覺的木材水性漆面缺陷檢測方法，屬于木材漆面檢測技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：S1：構(gòu)建木材漆面缺陷數(shù)據(jù)集，包括氣泡、裂痕、洞孔和劃痕四類典型缺陷；S2：引入小波卷積模塊對Backbone網(wǎng)絡(luò)進行改進，增強圖像特征捕捉能...
  • 一種基于邊權(quán)重引導(dǎo)對比學(xué)習(xí)的二部圖鏈接預(yù)測系統(tǒng)及其推薦方法，涉及推薦系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)預(yù)處理單元、嵌入單元、權(quán)重引導(dǎo)的邊注意力單元、雙層對比學(xué)習(xí)單元、融合學(xué)習(xí)單元和預(yù)測單元。基于上述系統(tǒng)，本發(fā)明方法通過權(quán)重引導(dǎo)的邊注意力機制，動態(tài)聚...
  • 本發(fā)明公開了基于聚類處理的濕地水質(zhì)檢測方法，方法包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)預(yù)處理、聚類處理和濕地水質(zhì)檢測。本發(fā)明屬于水質(zhì)檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體是指基于聚類處理的濕地水質(zhì)檢測方法，本方案采用動態(tài)更新濕地水質(zhì)數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣，提高濕地檢測對環(huán)境...
  • 本申請公開了一種身份識別方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，適用于計算機技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：首先獲取待識別圖像對應(yīng)的第一特征向量及第一相似度得分，其中，待識別圖像包含目標用戶的生物數(shù)據(jù)；然后根據(jù)特征向量與向量密度之間的預(yù)設(shè)映射關(guān)系，確定第一特征向量...
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