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計算;推算;計數(shù)設備的制造及其應用技術(shù)
  • 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)邦學習預測風險，強化學習生成查驗方案；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，訓練ResU?Net模型；步驟6，進行圖像...
  • 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)領域，主要包括步驟：在遷移學習模式下，通過對各訓練圖像以及對應的梯度特征、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)，通過自適應閾值Otsu法分離前景和背景，引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡去噪...
  • 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)預處理、訓練及優(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)明屬于圖像篡改檢測技術(shù)領域，特別涉及基于輪廓引導的相互聚合復制移動遙感圖像篡改檢測方法，包括步驟1、輸入復制移動篡改圖像；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AI智能識別技術(shù)領域，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、設于預設區(qū)域內(nèi)的圖像AI識別裝置，對預設區(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)領域，提供了一種參數(shù)化的油氣管道泄漏擴散預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，并通過自回歸預測，將前
  • 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，基于歷史訓練樣...
  • 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...
  • 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)領域。實現(xiàn)了特征庫的自我學習、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...
  • 本申請?zhí)峁┮环N圖像標志點識別模型訓練方法和裝置，通過獲取多張訓練圖像，而各張訓練圖像包含多個標記點，各標記點具有原始坐標。針對每張訓練圖像，基于高斯金字塔結(jié)構(gòu)獲得該訓練圖像的多張不同分辨率的圖像塊，并獲得各圖像塊對應的特征圖。將各特征圖導入...
  • 本申請公開了一種身份識別方法、電子設備及存儲介質(zhì)，適用于計算機技術(shù)領域。該方法包括：首先獲取待識別圖像對應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設映射關(guān)系，確定第一特征向量...
  • 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)預處理、數(shù)據(jù)預處理、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...
  • 本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)處理技術(shù)領域，特別是一種集成文本、圖片、音頻及視頻多維度真?zhèn)舞b定方法。基于深度學習、信息技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析進行多維度數(shù)據(jù)處理；適用于多維度數(shù)據(jù)的高效、準確真?zhèn)舞b定的方法。通過綜合運用深度學習、圖像處理、音頻分析等多種技術(shù)手段，...
  • 本申請實施例提供一種視頻流中前景目標的移除方法及裝置，應用在計算機技術(shù)領域，包括：從原始視頻流中檢測出具有前景目標的視頻幀，并為具有前景目標的視頻幀生成前景目標對應的掩碼；針對任意具有前景目標的視頻幀進行移除修復操作，得到修復視頻幀；根據(jù)各...
  • 本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設備及存儲介質(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...
  • 本發(fā)明公開了一種基于相對累計弧長的風能波動性量化方法，S1.定義一個量化風能波動性的指數(shù)為相對累計弧長，即RCAL，該指數(shù)表征公式為：
  • 本發(fā)明涉及球閥制造的技術(shù)領域，特別是涉及一種高密封性PVC一體式球閥的制造方法及系統(tǒng)，其能夠提高制造效率，保證球閥生產(chǎn)的一致性和穩(wěn)定性；方法包括：采集球閥的應用場景信息；應用場景信息包括工作壓力、介質(zhì)類型、溫度范圍和安裝條件；對應用場景信息...
  • 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)絡進行改進，增強圖像特征捕捉能...
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