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  • 本申請?zhí)峁┮环N基于生成式人工智能的工程數(shù)據(jù)處理方法和相關設備，涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理技術領域，在該方法中，獲取不同工程環(huán)境和設計參數(shù)的多個歷史工程數(shù)據(jù)，經(jīng)預處理后提取工程特征數(shù)據(jù)，涵蓋工程方案設計參數(shù)和工程環(huán)境數(shù)據(jù)。接著，利用生成式AI算法和標...
  • 本發(fā)明涉及圖像增強技術領域，具體涉及基于視覺分析的遙感圖像增強方法及系統(tǒng)。該方法首先通過連通域算法，獲取遙感圖像的多個初步連通域；然后，根據(jù)每個初步連通域內的顏色、紋理狀況、面積、所有邊緣像素點間的最短距離，獲取該遙感圖像的多個連通域，通過...
  • 本發(fā)明涉及玉米含水量預測領域，尤其涉及一種玉米籽粒含水量的田間智能預測方法，該方法包括：對玉米植株光譜圖像與玉米籽粒含水量數(shù)據(jù)進行采集，通過對光譜像元反射率數(shù)據(jù)進行穩(wěn)定性篩選，得到初步光譜波段篩選結果；對初步光譜波段篩選結果進行波段權重分析...
  • 本發(fā)明公開了一種基于圖像與運動行為預測的行人識別方法及系統(tǒng)，涉及計算機視覺技術領域。該方法包括：采集并對環(huán)境和行人信息進行分析，以得到目標環(huán)境和行人信息；基于GCN網(wǎng)絡和DeepSort算法結合目標環(huán)境和行人信息對行人的運動行為軌跡進行預測...
  • 本發(fā)明涉及圖像處理領域，本發(fā)明公開了一種基于門控注意力雙分支編碼器的車道區(qū)域分割方法，包括以下步驟：步驟一：獲取場景圖像樣本；步驟二：對場景圖像樣本進行預處理，且導入構建的深度模型訓練；步驟三：搭建網(wǎng)絡編解碼器，對圖像樣本進行特征融合并獲得...
  • 本發(fā)明提供基于改進型YOLO v5的無人機跑道障礙物識別方法及避障方法，屬于障礙物識別技術領域。無人機跑道障礙物識別方法包括獲取數(shù)據(jù)圖像；應用天空分割方法對所述數(shù)據(jù)圖像進行分割，獲得分割后數(shù)據(jù)圖像。配置改進型YOLO v5視覺模型，改進型Y...
  • 本發(fā)明屬于文本標識分析領域，涉及一種文本樣本識別分析標注方法、系統(tǒng)及存儲介質。本發(fā)明通過結合OCR技術與答題區(qū)動態(tài)定位，通過計算附近文本塊與答題區(qū)的相對距離及關聯(lián)度，實現(xiàn)高精度內容識別；通過神經(jīng)網(wǎng)絡提取個性化筆跡特征構建撰寫人員筆跡模型，將...
  • 本發(fā)明涉及皮劃艇動作識別技術領域，公開了一種基于數(shù)據(jù)分析的皮劃艇動作識別方法、系統(tǒng)、存儲介質和程序產(chǎn)品，所述方法包括獲取皮劃艇動作數(shù)據(jù)；所述皮劃艇動作數(shù)據(jù)包括皮劃艇力學數(shù)據(jù)、皮劃艇運動學數(shù)據(jù)和皮劃艇環(huán)境數(shù)據(jù)；采用基于稀疏約束的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡...
  • 本發(fā)明公開的一種基于UWB測距的報警系統(tǒng)與方法，其中系統(tǒng)包括：UWB基站、UWB終端、服務器終端和用戶終端，UWB基站包括主控模組、基站UWB模組、基站通信模組、語音模組、報警燈和基站供電模組，用于接收服務器終端的指令數(shù)據(jù)，并向服務器終端發(fā)...
  • 本發(fā)明公開了一種基于人工智能的地質災害監(jiān)測預警方法及系統(tǒng)，涉及地質數(shù)據(jù)處理技術領域，包括建立地質災害?地質特征的匹配關系，從而準確適配每個地質災害所對應的所有相關地質特征，為后續(xù)地質災害的監(jiān)測和預警提供了可靠基礎。設定每個地質災害隱患點下每...
  • 本發(fā)明屬于智慧城市技術領域，具體公開了一種基于云技術平臺的城市智慧停車管理方法及系統(tǒng)，通過區(qū)域停車資源協(xié)調，確定目標車輛所在區(qū)域內的各候選停車場，并確定各候選停車場的停車狀況信息以及目標車輛至各候選停車場的通行狀況信息，然后計算目標車輛至各...
  • 本發(fā)明適用于智慧民航技術領域，提供了一種惡劣天氣下的飛行計劃動態(tài)生成方法及系統(tǒng)，方法包括以下步驟：獲取數(shù)據(jù)，包括航班的起訖點和計劃時間、航路網(wǎng)、航班的航空器性能；基于氣象雷達數(shù)據(jù)，根據(jù)風險閾值，預測航路網(wǎng)在未來的連通情況；構建基于不同調度優(yōu)...
  • 本發(fā)明提供一種基于多組學分析的血脂異常智能干預方法，旨在為血脂異?；颊咛峁┛茖W、個性化的治療和生活方式指導。將深度學習模型的預測能力與知識圖譜和規(guī)則引擎的解釋性和安全性校驗機制相結合，確保每個干預方案的科學性、可解釋性和安全性。通過深度學習...
  • 本發(fā)明涉及醫(yī)療信息技術領域，本發(fā)明公開了一種基于機器學習的噪聲性頻率聽力損失預測方法及系統(tǒng)，方法包括將相關病歷信息輸入到預構建的用戶分類模型中，獲得分類結果，根據(jù)環(huán)境噪聲數(shù)據(jù)確定相關性信息，基于環(huán)境噪聲數(shù)據(jù)以及相關性信息計算噪聲影響度值，根...
  • 本發(fā)明提供了一種等離子體去膠機及點火方法，包括法拉第筒、石英筒、電感線圈以及點火裝置，法拉第筒的頂壁接地；石英筒設于法拉第筒內并形成等離子腔體；電感線圈纏繞于法拉第筒的外周并用于接收高壓高頻信號；點火裝置連接于電感線圈并與電感線圈和/或法拉...
  • 本發(fā)明涉及電弧源技術領域，特指直管磁過濾徑向電弧源，包括陰極組件和陽極套筒，且陰極組件包括靶座，并且靶座包括底板和靶柱，所述靶柱外套設有靶材并內置有陰極磁鋼組，且陰極磁鋼組為一對環(huán)狀磁鋼，并且兩個環(huán)狀磁鋼的磁場方向相反并為徑向；所述陽極套筒...
  • 本發(fā)明屬于半導體芯片加工技術領域，具體是指一種芯片加工裝置，包括加工主體，和設置在加工主體上的下料組件，還包括下壓式貼片機構和烘干機構，所述下壓式貼片機構設置在加工主體上，所述烘干機構設置在加工主體上；本申請通過下壓式貼片機構的設置，能夠精...
  • 本發(fā)明屬于電氣元件技術領域，具體涉及半導體器件封裝設備，尤其涉及一種IGBT插針用框架密封設備及密封工藝，IGBT插針用框架密封設備在裝配時，所述熱風氣源用于給每個承托盒提供熱氣，并將所述承托盒中的IGBT模塊吹至浮起，從而避免IGBT模塊...
  • 本發(fā)明公開了一種固體氧化物燃料電池封裝結構及封裝方法，涉及燃料電池封裝技術領域，包括殼體，所述殼體的內壁安裝有位于膜電極兩側的U型定位板，所述U型定位板的內側設置有扣接阻移件，所述殼體的兩端設置有預連對接單元。本發(fā)明通過設置扣接阻移件，在旋...
  • 本發(fā)明公開了防憋氣型電動車電池充電方法，涉及電池技術領域。本發(fā)明在軟管的原中間拐角處采用硬管連接，能夠對軟管的拐角處形成有力支撐，可有效解決化成過程中的憋氣問題；同時，本發(fā)明在電池的內格襯板下部設置通孔，可避免出現(xiàn)當進酸管堵塞時對應的電池隔...
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