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  • 本申請公開了敞開型隔離開關(guān)狀態(tài)識別方法、裝置、介質(zhì)及設(shè)備，該方法包括：獲取敞開型隔離開關(guān)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對預(yù)訓(xùn)練的視覺問答模型進(jìn)行LORA微調(diào)訓(xùn)練，得到訓(xùn)練完的視覺問答模型，其中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包括敞開型隔離開關(guān)的訓(xùn)練圖像及對應(yīng)的訓(xùn)...
  • 本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于大模型的目標(biāo)物體識別方法及設(shè)備。分別基于目標(biāo)識別大模型和目標(biāo)識別小模型在待識別圖像中識別候選目標(biāo)的位置，再確定待識別圖像中的包括了每個候選目標(biāo)的目標(biāo)子圖像，將目標(biāo)子圖像輸入到目標(biāo)識別大模型，確定包...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于深度學(xué)習(xí)的脊柱椎間融合檢測方法、裝置、設(shè)備及計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)。該方法包括：獲取脊柱醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)；對醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以生成標(biāo)準(zhǔn)化的輸入圖像數(shù)據(jù)；將預(yù)處理后的輸入圖像數(shù)據(jù)輸入至一個預(yù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型，深度學(xué)習(xí)模型...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于空洞修復(fù)的醫(yī)學(xué)圖像融合方法及裝置，所述方法包括：獲取CT醫(yī)學(xué)圖像和MRI醫(yī)學(xué)圖像，所述CT醫(yī)學(xué)圖像和MRI醫(yī)學(xué)圖像為同一對象的相同部位的醫(yī)學(xué)圖像；將所述CT醫(yī)學(xué)圖像和所述MRI醫(yī)學(xué)圖像輸入配準(zhǔn)結(jié)構(gòu)，得到配準(zhǔn)矩陣、CT標(biāo)簽...
  • 本發(fā)明涉及一種陸相頁巖油甜點(diǎn)層段的評價優(yōu)選方法，包括：根據(jù)有機(jī)碳含量和石油潛力參數(shù)，計算每個樣品的生油性評價系數(shù)；根據(jù)頁巖孔隙度，計算每個樣品的儲集性評價系數(shù)；根據(jù)游離油量，計算每個樣品的含油性評價系數(shù)；根據(jù)石英含量、碳酸鹽礦物含量和粘土礦...
  • 本發(fā)明涉及一種電網(wǎng)公司輸電斷面規(guī)劃的市場價值評估方法，首先，由電網(wǎng)公司獲取輸電斷面擴(kuò)容量和擴(kuò)容價值分配方案，并由此得到輸電線路擴(kuò)容收益分配系數(shù)；然后，結(jié)合輸電斷面擴(kuò)容量和輸電線路擴(kuò)容收益分配系數(shù)建立包含省內(nèi)購電代理和省外購電代理的博弈過程的...
  • 本公開的實(shí)施例涉及生成式語言模型遺忘學(xué)習(xí)。一種計算系統(tǒng)包括一個或多個處理設(shè)備，一個或多個處理設(shè)備被配置為接收包括遺忘目標(biāo)提示?輸出對的遺忘數(shù)據(jù)集。每個遺忘目標(biāo)提示?輸出對包括已輸入到生成式語言模型的遺忘目標(biāo)提示和在生成式語言模型中生成的遺忘...
  • 本發(fā)明提供一種靜電放電結(jié)構(gòu)魯棒性評估方法及其裝置，屬于半導(dǎo)體技術(shù)領(lǐng)域，包括：對芯片進(jìn)行逐層去除，對獲取的版圖信息進(jìn)行電路分析獲取電路原理圖，根據(jù)電路原理圖進(jìn)行截面染色處理獲取幾何信息，對靜電放電結(jié)構(gòu)中進(jìn)行檢測獲取PN區(qū)分布信息，利用版圖信息...
  • 本發(fā)明提供了一種船舶湍流模型常數(shù)修正及展示方法和系統(tǒng)，先采用k?ε湍流模型進(jìn)行數(shù)值模擬生成該船舶的虛擬流場，并從虛擬流場中提取出多個離散的速度觀測數(shù)據(jù)，再采用蒙特卡洛取樣方法生成k?ω湍流模型的模型常數(shù)的多個集合成員，基于每個集合成員的狀態(tài)...
  • 本發(fā)明提供了一種不良地段隧道圍巖爆破開挖的監(jiān)測方法及其系統(tǒng)，涉及隧道施工技術(shù)領(lǐng)域，包括分別獲取目標(biāo)地段的歷史斷裂帶參數(shù)和實(shí)時斷裂帶參數(shù)；分別獲取目標(biāo)地段的歷史巖體參數(shù)和實(shí)時巖體參數(shù)；對歷史巖體參數(shù)進(jìn)行分析處理，得到強(qiáng)度參數(shù)；得到目標(biāo)獎勵函數(shù)...
  • 本發(fā)明公開一種儲能模塊箱體的減重方法，構(gòu)建儲能模塊箱體的三維幾何模型和有限元分析模型，以模態(tài)分析為基礎(chǔ)，通過設(shè)置參數(shù)并進(jìn)行多次迭代求解，得到了最佳的空間節(jié)點(diǎn)組合，實(shí)現(xiàn)了液冷板支撐結(jié)構(gòu)的形貌和輕量化設(shè)計，不僅提高了設(shè)計效率，還確保了設(shè)計的最優(yōu)...
  • 本發(fā)明涉及智能裝備技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種模型驅(qū)動的頂模平臺智能振搗裝備控制方法與系統(tǒng),基于構(gòu)件BIM模型驅(qū)動的振搗工藝規(guī)劃與方案生成算法及功能，打造智能振搗控制系統(tǒng)。解決當(dāng)前混凝土振搗過程不好控制、振搗裝備人機(jī)協(xié)同缺失和振搗質(zhì)量管控難的問題，...
  • 本發(fā)明提供了一種鐵路基床褥墊層筋材變形分析方法，屬于土木工程設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域。其技術(shù)方案為：包括如下步驟：S1、在受力計算中，考慮不利情況，忽略土拱效應(yīng)對上覆荷載的分擔(dān)作用，以土工格柵上覆全部土體自重及列車荷載不利工況進(jìn)行計算分析，做出基本假定...
  • 本發(fā)明涉及一種雷電落區(qū)的識別方法及其系統(tǒng)，屬于雷電數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，包括以下步驟：(1)獲取要預(yù)報區(qū)域?qū)崟r的雷電定位數(shù)據(jù)；(2)并查集確定雷電群，用于識別出雷電群，即在預(yù)設(shè)時間和空間范圍內(nèi)識別雷電發(fā)生密集的區(qū)域；(3)劃定雷電落區(qū)，用于確定雷電...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N文件處理方法及裝置，所述方法包括：響應(yīng)于第一選擇操作，從第一區(qū)域內(nèi)確定第一對象；響應(yīng)于第二選擇操作，從第二區(qū)域內(nèi)確定第二對象；基于第一對象的類型信息和第二對象的內(nèi)容信息獲得第三對象。
  • 本申請?zhí)峁┮环N基于通信橋的Web端與Native端交互方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。本申請方法通過構(gòu)建Native端和Web端之間的目標(biāo)通信橋，使得Web端能夠直接與Native端進(jìn)行數(shù)據(jù)交換和功能調(diào)用，消除了Web端與Nat...
  • 本發(fā)明提出了一種信號處理方法、裝置、存儲介質(zhì)、系統(tǒng)通信控制器及車輛，根據(jù)本發(fā)明提出的信號處理方法，車輛智能座艙處的系統(tǒng)通信控制器可以獲取車輛智能座艙處的系統(tǒng)級芯片的第一工作狀態(tài)信息，若根據(jù)第一工作狀態(tài)信息識別出系統(tǒng)級芯片處于未就緒狀態(tài)，系統(tǒng)...
  • 本發(fā)明公開了一種基于流程拆分的SCA特征碼更新方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)，其中更新方法包括：Java對組件版本文件進(jìn)行解析以及將解析后的數(shù)據(jù)推送至redis，并根據(jù)redis的使用容量修改超閾值狀態(tài)；Python根據(jù)超閾值狀態(tài)修改遷移狀態(tài)，或根據(jù)...
  • 本發(fā)明涉及食品加工技術(shù)領(lǐng)域，具體地涉及一種基于饅頭一體機(jī)數(shù)據(jù)感知的智能控制方法及裝置，采用了先進(jìn)的傳感器技術(shù)和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，通過對饅頭一體機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)和參數(shù)進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測和分析，實(shí)現(xiàn)了對其智能化控制，從而大大提高了生產(chǎn)效率，降低了能耗，減少了...
  • 本發(fā)明涉及物聯(lián)網(wǎng)和智能家居技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種智能家居控制系統(tǒng)及其工作方法，包括以下步驟：S1：通過安裝在家居環(huán)境中的傳感器設(shè)備，實(shí)時采集環(huán)境信息并進(jìn)行初步處理，包括溫度、濕度和光照度；S2：實(shí)時采集用戶行為信息并上傳服務(wù)器，并且用于根據(jù)...
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