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  • 本發明涉及一種智能感知算法訓練框架統一支撐方法，屬于深度學習領域。本發明包括主流國產框架轉換兼容技術；統一訓練系統；訓練框架多硬件兼容技術；多類型計算資源虛擬化技術。本發明集成國產主流訓練框架PaddlePaddle，通過X2Paddle工...
  • 本發明屬于自動駕駛技術領域，具體為一種車輛自動駕駛的軌跡預測模型調度方法，包括步驟一：數據預處理，將車輛原始的歷史軌跡數據先按照一定規則填充到網格中,再將每一張網格分別處理成一張圖；每一張圖代表在當前時間的車輛的當前狀態，圖中一個節點代表一...
  • 本發明涉及礦產資源開發技術領域，尤其是涉及一種適于露天開采礦產資源質量精準預測的方法及應用，所述方法包括：建立包括礦山勘查研究數據和礦區穿孔生產數據的真三維數據庫，并結合野外地質條件判定，編制大間距一次遠景區和小間距二次礦靶區，最后基于此進...
  • 本發明屬于信息傳播技術領域，公開了一種基于時間感知超圖學習的多模態社交媒體流行度預測方法，首先，采用以時間為核心的方法來檢索與目標UGC相關的前K個實例；隨后，通過利用UGC屬性，將所有相關實例連接在一起，形成目標UGC的超圖；其次，研發了...
  • 本發明涉及一種基于二分搜索和KM算法的目標分配方法，屬于資源分配領域。本發明將目標分配問題轉化為規劃模型，并確定最小化最大值問題的優化函數；構建二分圖，在二分圖中，優化函數轉化成：在所有的分配方案中，求解一個最大匹配，使得該分配方案中最大的...
  • 本發明公開了一種多要素耦合的潰壩突發事件應急決策效果評估方法。該方法通過組織?人員?技術多要素耦合，表征潰壩突發事件應急決策要素與致災后果映射及演化機制。提出基于數學模型的災后應急決策效果評估方法，在數據?機理驅動下刻畫潰壩突發事件應急決策...
  • 訂正時間線確定及筆跡分析方法、服務器、介質及產品，該方法包括：檢測每個學生是否存在班級批改時刻和/或學生批改時刻；若存在班級批改時刻和學生批改時刻，則將訂正時間線設置為學生批改時刻；若存在班級批改時刻且不存在學生批改時刻，則將訂正時間線設置...
  • 本發明涉及區塊鏈技術領域，且公開了一種基于區塊鏈的項目準入數據處理系統，包括業務管理模塊、數據管理模塊、數據處理模塊、數據追溯模塊、決策調整模塊、數據驗證模塊以及框架制定模塊；所述業務管理模塊，用于對個人貸款的用戶變更、資源的分配以及風險評...
  • 本申請公開了一種金融營銷建模方法、裝置、服務器、計算機可讀存儲介質以及計算機程序產品。該方法提供了一種兩階段采樣的建模方式，以及一種采樣區間的構造方式。其中，第一階段采用特征篩選的方式構建營銷模型，作為粗排模型，該模型相對于在采樣的尺度下對...
  • 本發明涉及電價預測技術領域，公開了一種基于Stacking集成學習的電價預測方法、系統、介質及處理器，方法包括通過獲取電力市場的電價數據，并進行處理得到電價與各種影響因素之間關系的數據集；將所述數據集作為樣本數據，并輸入由隨機森林模型和梯度...
  • 本發明涉及數字金融技術領域，且公開了一種金融業務實時大數據規則引擎處理系統，包括數據收集模塊、數據處理模塊、數據分析模塊、數據安全模塊、實時監控模塊、機器學習模塊以及異常檢測模塊；所述數據收集模塊，用于收集個人貸款業務的交易記錄、賬戶變動、...
  • 本發明涉及分案模型技術領域，且公開了一種基于數字化不良資產估值系統的分案模型生成法，包括以下步驟：處理輸入和輸出都是序列的個人貸款業務數據；區分輸出的數據樣本和真實的數據樣本，并識別生成的樣本是否來自真實的業務數據分布；通過設定的模型來學習...
  • 本申請實施例公開了一種基于異常檢測的數據對賬方法及裝置，屬于智能對賬技術領域，能夠提升數據對賬的效率和準確率。包括：獲取待對賬的權益數據的源數據，根據預設的對賬算法，計算權益數據對應的對賬結果；將對賬結果輸入預訓練的異常檢測模型中，根據對賬...
  • 本發明提出了一種新的基于雙態聯合交互機制的知識追蹤方法和系統，包括：（1）建模學生知識狀態；（2）建模學生應試心理狀態；（3）構建靜態聯合交互機制；（4）構建強化學習增強的動態聯合交互機制。本發明利用多頭注意機制、強化學習等技術方法，將學生...
  • 本申請實施例公開了一種印刷標簽缺陷檢測方法及裝置；所述方法包括：導入檢測標準參數，訓練OCR光學字符識別模型；當檢測到標簽發送打印指令至打印機時，實時截取發送到打印機的打印流，生成電子圖像；采集實際的打印圖像；將電子圖像和打印圖像導入OCR...
  • 本發明公開了一種結合注意力機制的高分辨率輕量級的人體姿態估計方法。本發明設計了一個高分辨率輕量級人體姿態估計網絡，網絡的核心是特別設計的GEBasicblock和GEBottleneck模塊，它們利用倒殘差結構和Ghost模塊來提取特征，并...
  • 本發明涉及一種基于全局注意力機制的無人機環境感知移動目標檢測方法，包括：基于無人機采集路況環境圖像；將所述路況環境圖像輸入預訓練的檢測模型，識別所述路況環境圖像中的移動目標；所述檢測模型基于預設的數據集對預設的ConvGRU?YOLOv7?...
  • 本發明涉及一種基于多模態模型的數據自動標注方法，屬于數據標注與人工智能領域。本發明待標注圖像數據與潛在標簽輸入數據自動標注系統；數據自動標注系統通過文本?圖像多模態模型為潛在標簽進行打分排序，返回潛在標簽概率排序結果；標注者人工對自動標注標...
  • 本發明公開了一種基于融合RNN的礦用圖像傳感器系統，涉及圖像處理和計算機視覺技術領域，礦用圖像傳感器系統包括圖像采集模塊、預處理模塊、卷積神經網絡模塊與后處理模塊；所述圖像采集模塊用于采集原始礦井圖像；所述預處理模塊用于根據所述原始礦井圖像...
  • 本發明公開了一種基于多模態遙感圖像的小目標檢測方法，所述方法基于卷積神經網絡和多模態遙感圖像中目標的相同、互補和多層級特征，通過端到端的目標檢測網絡，在充分利用多模態遙感圖像中的相關特征的同時提升對遙感圖像小目標的檢測精度。本發明充分利用配...
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