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  • 本申請涉及電力系統(tǒng)技術領域，特別涉及一種虛擬電廠構建方法、裝置、設備、介質(zhì)及程序，其中，方法包括：獲取真實用戶和虛擬用戶各自的基礎運營成本；模擬真實用戶將目標單位電量交易給其他真實用戶和虛擬用戶，根據(jù)基礎運營成本確定交易過程中真實用戶與虛擬...
  • 本申請公開了基于碳排數(shù)據(jù)分析的電力設備綠色認證方法，涉及設備綠色認證技術領域，方法包括基于歷史時序下的碳排數(shù)據(jù)、局部環(huán)境數(shù)據(jù)以及全局環(huán)境數(shù)據(jù)構建碳排環(huán)境影響關系；根據(jù)歷史時序下各設備的生命周期數(shù)據(jù)相似性以獲取設備組合概率，基于設備組合概率及...
  • 本發(fā)明公開了基于人工智能的采購效率優(yōu)化管理方法及系統(tǒng)，方法包括數(shù)據(jù)分項采集、數(shù)據(jù)預處理、供應鏈關系建模、采購策略優(yōu)化和采購效率優(yōu)化。本發(fā)明涉及電力燃料采購管理技術領域，具體是指基于人工智能的采購效率優(yōu)化管理方法及系統(tǒng)，本發(fā)明采用跨域數(shù)據(jù)融合...
  • 本發(fā)明涉及合金材料的技術領域，特別是涉及一種銅合金導線的制備方法，包括：確定銅合金導線的目標最低性能；設定目標最低性能的容忍區(qū)間并取其上限值作為目標性能，輸入預先生成的復配應用模型中，輸出多組原料配比和工藝參數(shù)；計算每組原料配比的原料成本及...
  • 本申請?zhí)峁┮环N應用預測模型的智能廣告內(nèi)容推薦方法及系統(tǒng)，首先獲取目標用戶在廣告交互場景下的歷史交互數(shù)據(jù)集合，其含多個由用戶標識符等組成的廣告交互序列，接著對該歷史交互數(shù)據(jù)集合執(zhí)行跨維度特征融合處理，生成組合行為特征集合和廣告內(nèi)容關聯(lián)特征集合...
  • 本發(fā)明提供了一種碳資產(chǎn)投資組合權重推薦方法及系統(tǒng)，涉及大數(shù)據(jù)處理技術領域，方法包括：接收客戶端發(fā)送的多個目標碳資產(chǎn)信息；在碳資產(chǎn)數(shù)據(jù)庫中獲取與碳資產(chǎn)名稱相對應的碳資產(chǎn)數(shù)據(jù)，計算各個目標碳資產(chǎn)彼此在歷史投資周期內(nèi)的動態(tài)相關系數(shù)，得到協(xié)方差矩陣...
  • 本發(fā)明公開了一種基于多源大數(shù)據(jù)的南極磷蝦產(chǎn)量分析系統(tǒng)及方法，涉及海洋漁業(yè)技術領域，該系統(tǒng)包括以下組成部分：數(shù)據(jù)采集與管理模塊：通過衛(wèi)星遙感、海洋監(jiān)測站和科研調(diào)查船采集南極海域洋流、海洋環(huán)境、海洋食物鏈及生態(tài)系統(tǒng)結構數(shù)據(jù)，經(jīng)預處理后存儲在分布...
  • 本發(fā)明公開了基于參考作物蒸散量估算的智能灌溉動態(tài)決策方法，該方法首先獲取農(nóng)田區(qū)域歷史逐日天氣數(shù)據(jù)計算參考作物蒸散量并預處理。其次篩選天氣因素作為輸入特征，參考作物蒸散量作為目標變量，構建并訓練參考作物蒸散量估算模型。然后通過參考作物蒸散量估...
  • 本發(fā)明屬于農(nóng)業(yè)種植技術領域，公開了一種基于智能化柑橘種植采摘管理系統(tǒng)及方法，在柑橘生長季節(jié)，數(shù)據(jù)采集模塊實時采集數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)分析處理模塊，經(jīng)過分析后，智能決策模塊生成施肥指令和灌溉指令，執(zhí)行控制模塊控制施肥設備和灌溉設備進行周期性施...
  • 本發(fā)明公開了一種基于RAFT光流的視頻風格遷移方法，屬于視頻處理技術領域，具體包括：通過RAFT光流網(wǎng)絡逐幀計算視頻中相鄰幀的像素位移，生成包含每個像素運動方向和大小的光流場；根據(jù)光流場中像素的位移量生成動態(tài)權重圖；將視頻幀分解為低頻結構層...
  • 一種基于殘差引導的高質(zhì)量多光譜去馬賽克方法，屬于圖像復原技術領域，為了解決大量高頻信息沒有有效處理及RGB圖像色度通道恢復不夠的問題，該方法包括以下步驟：步驟一，設計九通道多光譜濾光片陣列排布；步驟二，插值密集采樣通道圖像；步驟三，初步重建...
  • 本發(fā)明公開了一種多相機采集圖像拼接方法，方法包括：布置相機，確定單個相機的幅面信息；通過標定板對相機進行標定，計算相機參數(shù)；根據(jù)預設相機間距計算每個相機對應加工對齊圖案的物理坐標；基于相機對齊圖案中心的物理坐標在機器加工平面上進行圖像加工，...
  • 本發(fā)明涉及圖像濾波增強技術領域，具體涉及一種用于婦產(chǎn)科的超聲影像智能處理方法。本發(fā)明獲取腹壁超聲圖像并進行區(qū)域劃分獲得目標區(qū)域；進一步根據(jù)目標區(qū)域內(nèi)像素點的灰度波動程度對預設濾波窗口參數(shù)進行調(diào)整；進一步根據(jù)每個連通域內(nèi)像素點的灰度均勻性和邊...
  • 本發(fā)明提供一種基于深度學習的雷達圖像降噪處理方法，屬于機器學習技術領域，包括獲取歷史回波信號數(shù)據(jù)，基于歷史回波信號數(shù)據(jù)確定歷史雷達圖像數(shù)據(jù)集；基于歷史雷達圖像數(shù)據(jù)集確定訓練圖像集以及測試圖像集，基于訓練圖像集構建降噪神經(jīng)網(wǎng)絡模型；基于測試圖...
  • 本申請涉及一種校正方法、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)、程序產(chǎn)品、電子設備及車輛，涉及圖像處理領域。其中，校正方法應用于車輛，該校正方法主要包括：使用目標方法對目標投影圖像進行畸變校正，所述目標投影圖像為投影在與車輛相關的不規(guī)則曲面上的圖像。通過上述技術方...
  • 本發(fā)明屬于醫(yī)學圖像分割技術領域，涉及一種顱內(nèi)動脈瘤圖像檢測方法、系統(tǒng)、設備以及存儲介質(zhì)。本發(fā)明設計了一種新的網(wǎng)絡架構即多尺度軸向殘差投影網(wǎng)絡，用于提升顱內(nèi)動脈瘤檢測與分割的準確性。在模型輸入方面，本發(fā)明采用包括匹配濾波、高斯濾波和拉普拉斯濾...
  • 本發(fā)明提供一種基于紅外熱成像的外墻滲漏點定位檢測方法及系統(tǒng)，涉及計算機視覺技術領域，首先采集目標建筑外墻的多時段紅外熱成像數(shù)據(jù)集合，涵蓋不同環(huán)境溫度下的表面溫度分布矩陣，接著對其進行動態(tài)溫度修正處理，形成消除環(huán)境溫度波動影響的標準化溫度分布...
  • 本發(fā)明公開了一種融合圖像掩碼和混合專家的工業(yè)大模型異常檢測方法。該方法融合圖像掩碼技術與混合專家方法指導工業(yè)預訓練模型，訓練階段使用掩碼技術掩蓋輸入圖像的部分像素塊，通過訓練使得模型能夠依據(jù)可見的圖像塊，重建被掩碼圖像塊的圖像文本對齊的視覺...
  • 本發(fā)明屬于圖像處理技術領域，具體涉及一種蛋液中蛋殼檢測方法，其方法包括：根據(jù)實時蛋液流動視頻中不同視頻幀中相同位置像素點的灰度值和灰度變化，獲取實時蛋液流動視頻的光區(qū)；根據(jù)相鄰視頻幀的光流場變化，以及像素點的灰度分布，獲取各視頻幀中各像素點...
  • 本發(fā)明屬于無損檢測識別技術領域，公開了基于人工智能的碳纖維蜂窩夾層的內(nèi)部缺陷定量分析方法，包括以下步驟：獲取紅外無損檢測圖像；使用YOLO神經(jīng)網(wǎng)絡進行缺陷圖像分割獲取掩膜的每個像素點值；通過設定掩膜閾值控制掩膜的生成大小并對掩膜閾值進行校準...
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