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  • 本發(fā)明提供一種用于安全評估系統(tǒng)的用戶數(shù)據(jù)高效存儲設(shè)備，涉及數(shù)據(jù)存儲技術(shù)領(lǐng)域。該用于安全評估系統(tǒng)的用戶數(shù)據(jù)高效存儲設(shè)備，包括箱體、存放架、伺服電機(jī)和驅(qū)動(dòng)氣缸，所述存放架固定連接在箱體的內(nèi)部，所述伺服電機(jī)固定連接在箱體的內(nèi)后壁，所述伺服電機(jī)位于...
  • 本發(fā)明公開了一種用于歌唱反饋的AI音高檢測方法及終端，對接收到的歌唱音頻中屬于同一音調(diào)的組合頻率和周期性數(shù)據(jù)的頻率分箱進(jìn)行重新排列分組，得到八度特征數(shù)據(jù)；從組合頻率和周期性數(shù)據(jù)中提取第一顯著性特征圖，使用第一顯著性特征圖預(yù)測音調(diào)特征，從八度...
  • 基于數(shù)據(jù)鏈的場面滑行路線發(fā)布裝置，能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)字化滑行路線指令投遞策略動(dòng)態(tài)選取，同時(shí)具備基于數(shù)據(jù)鏈的指令投遞狀態(tài)實(shí)時(shí)反饋，實(shí)現(xiàn)消息投遞?反饋?評估完整閉環(huán)過程，有效提升場面運(yùn)行安全與效率。信號集成分析與反演系統(tǒng)執(zhí)行場面態(tài)勢信息融合與推演、場面...
  • 本發(fā)明涉及高速公路交通狀態(tài)分析技術(shù)領(lǐng)域，且公開了基于云計(jì)算技術(shù)的高速公路交通態(tài)勢感知分析方法。該基于云計(jì)算技術(shù)的高速公路交通態(tài)勢感知分析方法，通過將高速路段的實(shí)際天氣、車輛數(shù)量、車輛均速、出現(xiàn)擁堵的時(shí)段進(jìn)行多數(shù)據(jù)融合，對高速公路的擁堵進(jìn)行評...
  • 本申請公開了一種交通擁堵狀況評估方法，該評估方法采用了先進(jìn)的視頻圖像分割技術(shù)SAM2，旨在通過結(jié)合視覺分割大模型SAM2抽取交通場景視頻畫面中車輛的覆蓋面積，以使能夠在交通擁堵分析場景中更精準(zhǔn)地得到交通目標(biāo)車輛的視覺分割區(qū)域掩碼，能夠更直觀...
  • 本發(fā)明公開了一種基于人工智能的監(jiān)控信息分析方法及系統(tǒng)，涉及智能監(jiān)控與信息分析技術(shù)領(lǐng)域，包括從監(jiān)控設(shè)備采集監(jiān)控視頻流，并對所述監(jiān)控視頻流進(jìn)行截取，得到監(jiān)控圖像序列；利用深度學(xué)習(xí)模型對所述監(jiān)控圖像序列進(jìn)行目標(biāo)識別和跟蹤，提取目標(biāo)運(yùn)動(dòng)特征參數(shù)和空...
  • 本申請公開了電動(dòng)車入梯識別方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法包括實(shí)時(shí)采集電梯內(nèi)的視頻流；當(dāng)從視頻流中識別到存在電動(dòng)車時(shí)，從視頻流中獲取第一圖像幀；將第一圖像幀發(fā)送給服務(wù)器；接收服務(wù)器發(fā)送的識別結(jié)果，識別結(jié)果為服務(wù)器調(diào)用云端大模型對第一圖像幀的...
  • 本申請?zhí)岢隽艘环N復(fù)雜城市背景異常目標(biāo)自學(xué)習(xí)檢測方法，涉及信息技術(shù)領(lǐng)域，其中，該方法包括：通過多模態(tài)視覺傳感器采集城市場景數(shù)據(jù)，并對采集的多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步異常檢測，得到初步異常檢測結(jié)果；利用先驗(yàn)知識和數(shù)據(jù)調(diào)優(yōu)對初步異常檢測結(jié)果增加不確定性知...
  • 一種雷暴環(huán)境下絕緣子放電檢測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及輸電線路故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，包括通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對雷暴環(huán)境下的目標(biāo)絕緣子圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積和降維處理，以提取出目標(biāo)特征向量；基于通道注意力機(jī)制對目標(biāo)特征向量進(jìn)行加權(quán)處理，以得到加權(quán)特征...
  • 本申請屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于人工智能的圖像預(yù)測方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括：接收輸入的維修方案圖像；對維修方案圖像進(jìn)行預(yù)處理得到目標(biāo)維修方案圖像；調(diào)用預(yù)先訓(xùn)練好的目標(biāo)圖像檢測模型；基于目標(biāo)檢測模型對目標(biāo)維修方案圖像進(jìn)行...
  • 本申請公開了一種電子地圖應(yīng)用方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及鉆機(jī)，方法包括：獲取鉆機(jī)的RTK信息和鉆機(jī)的模型信息；獲取實(shí)景地圖，實(shí)景地圖包括采場整體實(shí)景地圖在顯示窗口中顯示的區(qū)域部分，采場整體實(shí)景地圖帶有RTK信息；獲取孔位信息和電子圍欄信息，鉆機(jī)...
  • 本發(fā)明公開一種仿鷹隼視覺孿生網(wǎng)絡(luò)的無人機(jī)自主空中加油目標(biāo)跟蹤方法：一：仿鷹隼視覺對比度敏感機(jī)制和自適應(yīng)聚焦機(jī)制的多尺度特征提取；二：仿鷹隼視覺雙中央凹視覺交互機(jī)制的相似性計(jì)算及特征融合；三：仿鷹隼中腦上丘通路感知競爭、決策機(jī)制的分類、回歸損...
  • 一種基于策略融合和SAM優(yōu)化分割的弱監(jiān)督乳腺超聲圖像分割方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域。該方法總體分為初步分割，優(yōu)化分割兩個(gè)階段。階段一為初步分割，采用兩個(gè)并行分支互補(bǔ)融合形成初步分割結(jié)果。其中邊界提取分支通過形態(tài)學(xué)分割方法提取目標(biāo)區(qū)域結(jié)構(gòu)邊界信...
  • 本說明書提供了基于交易票據(jù)的數(shù)據(jù)處理方法、裝置和服務(wù)器，可用于大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域。基于該方法，可以先根據(jù)涉及交易票據(jù)的目標(biāo)樣本篩選請求，確定出目標(biāo)業(yè)務(wù)類別；根據(jù)目標(biāo)業(yè)務(wù)類別，確定并根據(jù)相匹配的目標(biāo)處理規(guī)則，從系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中獲取相對應(yīng)的目標(biāo)初始表集...
  • 本說明書提供了交易票據(jù)的數(shù)據(jù)處理方法、裝置和服務(wù)器，可用于大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域。基于該方法，可以接收并響應(yīng)目標(biāo)交易票據(jù)業(yè)務(wù)曲線的生成請求，先根據(jù)第一腳本文件，調(diào)用kettle集群，通過執(zhí)行第一批kettle任務(wù)，獲取與目標(biāo)交易票據(jù)業(yè)務(wù)曲線相關(guān)的目...
  • 一種基于App的電網(wǎng)工程可研設(shè)計(jì)流程管理系統(tǒng)，屬數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域。包括工程管理App和工程管理后臺；工程管理App與工程管理后臺以無線通信的方式進(jìn)行連接；工程管理后臺包括系統(tǒng)管理模塊、項(xiàng)目管理模塊、項(xiàng)目環(huán)節(jié)管理模塊、記錄查詢模塊；工程管理后臺設(shè)...
  • 本申請公開了一種任務(wù)分配方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，用于提高任務(wù)分配的合理性，以保證任務(wù)執(zhí)行效率和對象的性能。任務(wù)分配方法包括：基于單位時(shí)段內(nèi)的批次、任務(wù)數(shù)據(jù)和對象數(shù)據(jù)，確定第一函數(shù)和所述第一函數(shù)的約束條件；所述任務(wù)數(shù)據(jù)包括每個(gè)任...
  • 一種基于電力大數(shù)據(jù)的企業(yè)能效評估與提升模型構(gòu)建方法，屬數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域。包括：數(shù)據(jù)收集；數(shù)據(jù)預(yù)處理；特征指標(biāo)提取；模型構(gòu)建；模型評估和優(yōu)化；模型解釋應(yīng)用。其基于多維度電力大數(shù)據(jù)，構(gòu)建能效評估與提升模型，實(shí)現(xiàn)對重點(diǎn)用能企業(yè)能效分析評估，充分挖掘電...
  • 如何在大規(guī)模、多位置及高精度的感知環(huán)境中適應(yīng)性調(diào)整任務(wù)分配策略是感知平臺能夠提供可持續(xù)信賴服務(wù)的關(guān)鍵。針對這個(gè)問題，本發(fā)明提出一種認(rèn)知驅(qū)動(dòng)的群智感知用戶?任務(wù)關(guān)系動(dòng)態(tài)分析方法，它有助于系統(tǒng)實(shí)時(shí)感知用戶行為，并自適應(yīng)實(shí)現(xiàn)用戶與感知任務(wù)的準(zhǔn)確匹...
  • 本發(fā)明提供了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的爆轟產(chǎn)物狀態(tài)方程參數(shù)計(jì)算模型，該模型采用以下方法構(gòu)建：步驟1，樣本數(shù)據(jù)清洗；步驟2，計(jì)算模型構(gòu)建：基于機(jī)器學(xué)習(xí)，分別采用不同種類的回歸模型算法，構(gòu)建高能炸藥爆轟產(chǎn)物狀態(tài)方程參數(shù)預(yù)估計(jì)算模型；所述的高能炸藥爆轟產(chǎn)...
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