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  • 本發(fā)明提供一種CO2濃度空間濾值地理加權(quán)回歸建模方法及裝置，其方法包括：基于二氧化碳濃度數(shù)據(jù)監(jiān)測點的地理位置構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，并對所述空間權(quán)重矩陣提取得到表征全局位置關(guān)系的特征向量作為全局空間特征因子；基于反應(yīng)局部異質(zhì)...
  • 本公開涉及一種語音識別模型的訓(xùn)練方法、語音識別方法及設(shè)備，方法包括：基于初始語音識別模型對第一語音樣本進行處理，得到第一語音特征，對關(guān)鍵詞文本進行特征提取，得到第一文本特征，將第一語音特征和第一文本特征進行聚合，得到第一聚合特征，基于第一聚...
  • 本發(fā)明涉及電力設(shè)備預(yù)警分析技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明提供的一種基于配電電力設(shè)備消防安全裝置，解決現(xiàn)有消防安全裝置在數(shù)據(jù)處理過程中可能出現(xiàn)的處理錯誤問題，通過集成多種數(shù)據(jù)采集終端，實時獲取配電廠內(nèi)的電流、電壓、溫度、電氣參數(shù)及環(huán)境數(shù)據(jù)，并利用預(yù)設(shè)的配電...
  • 本發(fā)明公開了一種基于語義感知Mixup的道路裂縫病害分類方法和裝置，其方法包括：采用路況快速檢測系統(tǒng)從道路中采樣得到道路裂縫病害原始圖像，進行圖像清洗和圖像增強；標(biāo)注圖像，構(gòu)建道路裂縫病害多標(biāo)簽數(shù)據(jù)集，得到訓(xùn)練集，驗證集和測試集；融合標(biāo)簽語...
  • 本申請實施例提供了一種分類網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法及裝置、程序產(chǎn)品、存儲介質(zhì)，其中，該方法包括：獲取多組訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其中，每組訓(xùn)練數(shù)據(jù)中均包括原始圖像和對原始圖像進行增強處理后得到的增強后的圖像；使用多組訓(xùn)練數(shù)據(jù)對初始分類網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行訓(xùn)練操作，得到目標(biāo)分類...
  • 本發(fā)明公開了一種基于目標(biāo)檢測的3D重建方法，3D目標(biāo)檢測模型為3D目標(biāo)重建模型提供目標(biāo)點云信息。3D目標(biāo)重建模型先對輸入的連續(xù)幀進行幀間特征匹配，并對每個檢測對象的位姿執(zhí)行快速分層優(yōu)化，再將體素塊的彩色、深度和權(quán)重信息融合并存儲為3D目標(biāo)重...
  • 本發(fā)明為一種基于Unity3D的農(nóng)機實時運動定位方法及系統(tǒng)，它將農(nóng)場的場景環(huán)境構(gòu)建為虛擬農(nóng)場場景，通過采集農(nóng)機在真實場景中的經(jīng)緯度坐標(biāo)，將真實場景中農(nóng)機的實時運動映射到虛擬農(nóng)場場景中，為農(nóng)機生產(chǎn)過程及生產(chǎn)過后作物狀態(tài)的展示提供了支持；坐標(biāo)的...
  • 本申請?zhí)峁┮环N元器件的缺陷等級檢測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，所述方法包括獲取所述元器件的多張圖像；對所述多張圖像中的元器件進行尺寸檢測，響應(yīng)于確定所述元器件通過所述尺寸檢測，對所述多張圖像中的元器件進行缺陷檢測；響應(yīng)于確定所述元器件未...
  • 本發(fā)明公開了一種可調(diào)控保真度的圖像壓縮后處理方法，其步驟包括：1)構(gòu)建圖像壓縮后處理框架，包括一致性引導(dǎo)去噪擴散模型和語法向量生成器；一致性引導(dǎo)去噪擴散模型包括擴散特征編碼器、一致性特征編碼器、解碼器、語法驅(qū)動特征融合模塊SFF；2)利用圖...
  • 本申請公開了一種內(nèi)容推薦方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取第一推薦內(nèi)容的第一描述信息；對上述第一描述信息進行編碼，得到上述第一描述信息的內(nèi)容特征，以及第一信息，上述第一信息用于表征上述第一描述信息中不同信息段之間的關(guān)聯(lián)程度；...
  • 本發(fā)明公開了一種進廠火運物料取樣方法，屬于物料取樣技術(shù)領(lǐng)域，解決人工取樣存在有意識布點避開劣質(zhì)物料取樣的技術(shù)問題。方法為：營銷部做好火運進廠信息預(yù)報工作；物流中心將火運進廠信息錄入系統(tǒng)；物流中心鐵路調(diào)度部指揮火車?？吭诨疖囎詣尤訖C有效取樣...
  • 本發(fā)明提供一種石窟寺失穩(wěn)風(fēng)險等級的無損化評估方法及裝置，所述方法包括：確定各評價指標(biāo)對應(yīng)的風(fēng)險等級標(biāo)準(zhǔn)，風(fēng)險等級標(biāo)準(zhǔn)包括各等級風(fēng)險對應(yīng)的取值區(qū)間；確定待評價石窟寺的各評價指標(biāo)對應(yīng)的實際指標(biāo)數(shù)值，將各實際指標(biāo)數(shù)值及各取值區(qū)間進行歸一化處理得到...
  • 本發(fā)明提供一種多無人機任務(wù)分配方法及裝置，所述方法包括：確定廣域搜索攻擊場景下多無人機任務(wù)分配的混合整數(shù)線性規(guī)劃問題模型；利用分支變量選擇策略網(wǎng)絡(luò)求解混合整數(shù)線性規(guī)劃問題，得到每一無人機分別執(zhí)行的任務(wù)；其中，在使用分支變量選擇策略網(wǎng)絡(luò)時，基...
  • 本發(fā)明公開了一種基于自動機器學(xué)習(xí)的污水廠精準(zhǔn)加藥方法，屬于污水廠污水處理過程中的精準(zhǔn)加藥技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取污水廠歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)據(jù)集；訓(xùn)練自動機器學(xué)習(xí)模型，基于進水?dāng)?shù)據(jù)和加藥數(shù)據(jù)預(yù)測出水?dāng)?shù)據(jù)；基于加藥規(guī)則，統(tǒng)計各個進水?dāng)?shù)據(jù)對應(yīng)的加...
  • 本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的空調(diào)能效優(yōu)化方法，屬于空調(diào)能效優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明解決了現(xiàn)有技術(shù)所需制造成本高，與市場的適配度較低的問題，通過模糊推理技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型獲得空調(diào)各項運行數(shù)據(jù)的閾值，使能耗數(shù)據(jù)比對結(jié)果更為準(zhǔn)確性，為空調(diào)能效優(yōu)化提供...
  • 本發(fā)明涉及一種天然氣長輸管道的粗糙度與下游壓力確定方法及系統(tǒng)，其中，一種天然氣長輸管道的粗糙度與下游壓力確定方法包括步驟：獲取當(dāng)前管道粗糙度測量時間段內(nèi)，連續(xù)的N個時間節(jié)點的初始信息；對于每個所述時間節(jié)點，確定所述目標(biāo)天然氣長輸管道的水力摩...
  • 本發(fā)明公開了一種應(yīng)用于煤礦安全監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)防篡改方法，采用防篡改裝置，防篡改裝置設(shè)置在數(shù)據(jù)庫與煤礦安全監(jiān)控系統(tǒng)之間，該方法包括以下步驟：防篡改裝置檢測煤礦安全監(jiān)控系統(tǒng)對數(shù)據(jù)庫的操作請求；根據(jù)操作請求獲取當(dāng)前驗證信息并存儲；利用防篡改裝置內(nèi)...
  • 本發(fā)明提供一種基于直接偏好優(yōu)化多模態(tài)大語言模型的積水水深提取方法，包括：獲取待識別的社交媒體內(nèi)容；將所述待識別的社交媒體內(nèi)容輸入預(yù)訓(xùn)練的水深識別模型，獲得所述水深識別模型輸出的水深識別結(jié)果，其中，所述水深識別模型為基于令牌級直接偏好優(yōu)化策略...
  • 本發(fā)明公開了一種儲能系統(tǒng)評價方法、裝置及電子設(shè)備。該方法通過獲取儲能系統(tǒng)的綜合狀態(tài)數(shù)據(jù)，綜合狀態(tài)數(shù)據(jù)包括電池性能數(shù)據(jù)、電力數(shù)據(jù)、通訊數(shù)據(jù)和溫控數(shù)據(jù)；確定綜合狀態(tài)數(shù)據(jù)的屬性，并根據(jù)綜合狀態(tài)數(shù)據(jù)的屬性，對綜合狀態(tài)數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的綜...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N推薦信息確定方法、裝置、電子設(shè)備、計算機程序產(chǎn)品及計算機可讀存儲介質(zhì)；該方法包括：從推薦對象的屬性數(shù)據(jù)中，確定推薦對象的對象屬性特征；基于推薦對象的行為數(shù)據(jù)和第一推薦內(nèi)容，確定推薦對象的興趣圖譜；基于行為數(shù)據(jù)，確定推薦目標(biāo)對...
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