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  • 本申請公開了電車及其車內(nèi)噪音的改善方法、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該改善方法通過對傳動(dòng)機(jī)構(gòu)的側(cè)隙進(jìn)行調(diào)整，以使傳動(dòng)機(jī)構(gòu)的殼體的振動(dòng)值小于或等于第一預(yù)設(shè)閾值；獲取調(diào)整后的電車的車內(nèi)噪音的第一噪音值；響應(yīng)于第一噪音值大于第二預(yù)設(shè)閾值，獲取支撐機(jī)構(gòu)的敲...
  • 本發(fā)明針對當(dāng)前航路航線繁忙程度算法的問題給出了解決方案，提出基于空間密度的航路航線擁擠系數(shù)計(jì)算方法并實(shí)施，將整條航路航線劃分為單位航段，利用空間密度的方法將流量歸一化處理，歸一化處理的方式，考慮航路航線的可用高度層范圍和里程，使航路航線的擁...
  • 本申請公開了一種高速公路封閉狀態(tài)監(jiān)測方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。包括：基于高速公路上監(jiān)測節(jié)點(diǎn)處實(shí)時(shí)流量與歷史流量的差異，確定檢測區(qū)；統(tǒng)計(jì)檢測區(qū)內(nèi)節(jié)點(diǎn)和路段的實(shí)時(shí)流量，將實(shí)時(shí)流量滿足流量封閉特征的節(jié)點(diǎn)和路段作為備選封閉節(jié)點(diǎn)和備選封閉路段；對備...
  • 本發(fā)明提供了一種隧道智能巡檢紅外線除冰方法及裝置，涉及隧道除冰技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括構(gòu)建冰柱識(shí)別模型，對所述冰柱識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到冰柱識(shí)別網(wǎng)絡(luò)；通過所述冰柱識(shí)別網(wǎng)絡(luò)對隧道圖像進(jìn)行識(shí)別，得到冰柱區(qū)域；獲取所述冰柱區(qū)域的第一點(diǎn)云數(shù)據(jù)，調(diào)整所...
  • 一種軸類零件特征識(shí)別方法，通過解析零件模型并去除縫合邊后，建立面邊關(guān)系，識(shí)別并去除螺紋線；再創(chuàng)建內(nèi)外環(huán)集合和種子環(huán)合集以進(jìn)行邊的凹凸性判定；最后構(gòu)建特征矩陣和屬性鄰接圖并對識(shí)別出的特征進(jìn)行參數(shù)提取。本發(fā)明通過構(gòu)建幾何特征之間的拓?fù)潢P(guān)系，對軸...
  • 本公開涉及半導(dǎo)體制造技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種集成電路合成掃描電鏡圖生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，所述方法包括：通過獲取版圖參數(shù)，并根據(jù)版圖參數(shù)確定測試圖像。對測試圖像中版圖輪廓中的目標(biāo)轉(zhuǎn)角進(jìn)行圓角處理，以獲取圓角處理圖像；對圓角處理圖像中版圖輪...
  • 本發(fā)明涉及一種基于transformer?GAN模型的圖像合成方法及應(yīng)用，涉及人工智能圖像生成領(lǐng)域。所述方法包括：S1、圖像獲取：獲取多個(gè)成像序列；S2、數(shù)據(jù)處理：使用3D Slicer軟件中的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)模塊對成像序列進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，完成圖...
  • 本發(fā)明提供一種基于地面點(diǎn)云的多相機(jī)外參同時(shí)標(biāo)定方法及系統(tǒng)，屬于機(jī)器人視覺與傳感器標(biāo)定領(lǐng)域，包括：將多個(gè)深度相機(jī)固定設(shè)置于機(jī)器人上，機(jī)器人位于任意位置并進(jìn)行參數(shù)初始化，獲取多個(gè)相機(jī)采集的點(diǎn)云數(shù)據(jù)；對點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行地面分割，得到地面點(diǎn)云；基于地面...
  • 本申請實(shí)施例提供了一種遮擋目標(biāo)跟蹤方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于圖像檢測技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取視頻幀數(shù)據(jù)的特征圖；對特征圖進(jìn)行遮擋目標(biāo)檢測處理，得到遮擋目標(biāo)和遮擋目標(biāo)在特征圖中的位置；基于位置，在特征圖上對遮擋目標(biāo)進(jìn)行掩碼處理，得到第...
  • 本發(fā)明公開了一種貨物區(qū)域分割方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述貨物區(qū)域分割方法包括：獲取待分割貨物圖片；將所述待分割貨物圖片輸入到已訓(xùn)練好的分割模型中，依次經(jīng)過構(gòu)建的初始卷積模塊、多個(gè)強(qiáng)化局部Transformer模塊和分割頭處理，得到貨物區(qū)...
  • 本發(fā)明涉及基于圖像處理及人工智能算法的靜脈穿刺靶點(diǎn)推薦方法，步驟S1、對輸入的紅外圖像實(shí)施圖像增強(qiáng)處理；步驟S2、執(zhí)行手部圖像血管分割任務(wù)；步驟S3、判定手部圖形中是否存在血管區(qū)域；步驟S4、對血管中心線進(jìn)行分割處理，依據(jù)血管的彎曲特性將其...
  • 本發(fā)明公開了利用文本提示與圖像生成技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法，自動(dòng)生成符合任務(wù)需求的新圖像，減少了對人工標(biāo)注的依賴，降低了數(shù)據(jù)標(biāo)注成本。通過生成多樣化的背景和目標(biāo)物體圖像，增加了訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，簡化了數(shù)據(jù)增強(qiáng)流程，從而顯著提高模型的魯棒性和泛...
  • 本申請涉及金融風(fēng)控技術(shù)領(lǐng)域，提供的是基于內(nèi)外部數(shù)據(jù)源的自動(dòng)化貸前貸后評估方法及系統(tǒng)，方法包括以下步驟：獲取信貸評估所需的內(nèi)外部數(shù)據(jù)源；通過預(yù)設(shè)入?yún)⒌姆绞剑詣?dòng)讀取獲取的內(nèi)外部數(shù)據(jù)源；對讀取的內(nèi)外部數(shù)據(jù)源，在貸前與貸后兩個(gè)維度以及整體樣本與分...
  • 本申請公開了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的廣告用戶畫像生成方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)，方法包括：獲取目標(biāo)用戶的用戶特征數(shù)據(jù)，所述用戶特征數(shù)據(jù)包括靜態(tài)特征數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)特征數(shù)據(jù)，所述靜態(tài)特征數(shù)據(jù)通過業(yè)務(wù)服務(wù)器獲取，所述動(dòng)態(tài)特征數(shù)據(jù)通過媒體服務(wù)器獲取；基于對所...
  • 本發(fā)明提供一種多源固廢處置量化分配方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及電子設(shè)備，所述方法包括以下步驟：獲取固廢處置方式以及各個(gè)固廢處置決策目標(biāo)指標(biāo)；基于固廢處置方式結(jié)合各個(gè)固廢處置決策目標(biāo)指標(biāo)計(jì)算得到對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)；基于預(yù)設(shè)的約束條件對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行約束，并以...
  • 本申請公開了一種休閑娛樂睡眠中心的智能管理系統(tǒng)及方法，涉及智能管理的領(lǐng)域，其包括人流監(jiān)測模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊一、初步數(shù)據(jù)分析模塊、數(shù)據(jù)分析匹配模塊和數(shù)據(jù)傳輸模塊二，本發(fā)明通過目標(biāo)場所各子區(qū)域使用功能進(jìn)行劃分的同時(shí)對目標(biāo)場所各子區(qū)域的人流狀況進(jìn)...
  • 本發(fā)明提出一種基于TCN?GRU?Adaboost的負(fù)荷預(yù)測方法，應(yīng)用于綜合能源系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測領(lǐng)域。首先針對時(shí)序信號(hào)進(jìn)行簡單分解重構(gòu)；其次結(jié)合時(shí)序卷積網(wǎng)絡(luò)(TCN)、門控循環(huán)單元(GRU)和注意力機(jī)制(Attention Mechanism)...
  • 本發(fā)明提出一種循環(huán)施工機(jī)械故障預(yù)測方法，包括：S1、數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理，建立數(shù)據(jù)集合，并進(jìn)行樣本數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化；S2、利用機(jī)器學(xué)習(xí)梯度提升決策樹算法構(gòu)建分類預(yù)測模型；S3、利用機(jī)器學(xué)習(xí)梯度提升決策樹算法構(gòu)建回歸預(yù)測模型；S4、對所述分類預(yù)測模型進(jìn)...
  • 本發(fā)明提出一種山嶺隧道鉆爆法施工補(bǔ)炮事件的預(yù)測方法，包括：S1、數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理，建立山嶺隧道鉆爆法施工補(bǔ)炮事件仿真預(yù)測的數(shù)據(jù)集合，并進(jìn)行樣本數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，作為仿真預(yù)測模型的輸入；S2、利用機(jī)器學(xué)習(xí)邏輯回歸算法，構(gòu)建補(bǔ)炮事件仿真預(yù)測模型；S3...
  • 本發(fā)明公開了一種基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的標(biāo)識(shí)解析防偽追溯識(shí)別設(shè)備及其方法，包括識(shí)別設(shè)備主體，識(shí)別結(jié)構(gòu)，充電底座，以及偽追溯識(shí)別處理系統(tǒng)，本發(fā)明掃描攝像頭與芯片識(shí)別卡板內(nèi)設(shè)置的識(shí)別芯片的同步使用，可用于芯片防偽追溯識(shí)別請求，以及平面防偽碼的掃描請求，...
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