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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(zhǔn)備與預(yù)處理；步驟2，進(jìn)行圖像分割和邊緣分割；步驟3，進(jìn)行圖像特征編碼；步驟4，進(jìn)行前向擴(kuò)散；步驟5，訓(xùn)練ResU?Net模型；步驟6，進(jìn)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(jìn)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?fù)浣Y(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(biāo)域代表性樣本集；基于多組源域代表性樣本集和目標(biāo)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(jìn)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(jìn)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(kuò)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(kuò)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(jìn)行維度統(tǒng)一后的注意力機(jī)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(jī)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(jī)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(jìn)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(biāo)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(biāo)記點，各標(biāo)記點具有原始坐標(biāo)。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(kuò)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(dāng)均值較低時，說明當(dāng)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(jī)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(jìn)行改進(jìn)，增強(qiáng)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(jī)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(jī)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(biāo)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...
  • 本發(fā)明涉及庫存訂單審核管理技術(shù)領(lǐng)域，具體地說，涉及基于大數(shù)據(jù)的不對應(yīng)審核系統(tǒng)及方法，其包括數(shù)據(jù)預(yù)處理單元、數(shù)據(jù)初步匹配單元以及不對應(yīng)審核單元，本發(fā)明通過數(shù)據(jù)預(yù)處理單元為數(shù)據(jù)添標(biāo)識、分類、提取特征并哈希編碼，數(shù)據(jù)初步匹配單元運(yùn)用消息隊列接收處...
  • 本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)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(xué)習(xí)、信息技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行多維度數(shù)據(jù)處理；適用于多維度數(shù)據(jù)的高效、準(zhǔn)確真?zhèn)舞b定的方法。通過綜合運(yùn)用深度學(xué)習(xí)、圖像處理、音頻分析等多種技術(shù)手段，...
  • 本發(fā)明公開了基于大語言模型的自動化報賬審核方法及系統(tǒng)，包括系統(tǒng)接受用戶上傳的報銷單圖片，對待審核的報銷單圖片進(jìn)行預(yù)處理。本發(fā)明自動確認(rèn)報銷者的身份以及報銷者所在部門，并對購買物的名稱信息進(jìn)行分析，判斷其是否為公司的公司必要花費，若是，直接進(jìn)...
  • 本發(fā)明公開了一種基于相對累計弧長的風(fēng)能波動性量化方法，S1.定義一個量化風(fēng)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：
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