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  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種多尺度結(jié)構(gòu)一體化拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)方法，包括：建立多尺度有限元模型；根據(jù)設(shè)定的目標(biāo)體積分?jǐn)?shù)初始化微觀(guān)密度；根據(jù)微觀(guān)密度的體平均計(jì)算得到宏觀(guān)密度；將材料插值后的楊氏模量代入到多尺度有限元模型，得到每個(gè)微觀(guān)單元的應(yīng)變能，并對(duì)同一個(gè)宏觀(guān)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的氮氧化合物穩(wěn)定性預(yù)測(cè)方法，包括：S1：構(gòu)建氮氧化合物的分子結(jié)構(gòu)；S2：利用量子化學(xué)軟件對(duì)所述分子結(jié)構(gòu)進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化，并進(jìn)行振動(dòng)分析，得到結(jié)果文件；S3：從所述結(jié)果文件中提取化學(xué)描述符，輸入預(yù)先建立的穩(wěn)定性預(yù)測(cè)模型，輸...
  • 本發(fā)明涉及智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的無(wú)人機(jī)影像稻穗定向識(shí)別方法，其技術(shù)方案要點(diǎn)是：利用無(wú)人機(jī)采集稻穗影像數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；構(gòu)建稻穗定向識(shí)別模型，通過(guò)稻穗定向識(shí)別模型對(duì)預(yù)處理后的稻穗影像數(shù)據(jù)進(jìn)行提取與分類(lèi)，完成稻穗定向特征的處...
  • 本發(fā)明屬于目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，旨在解決在面對(duì)選煤場(chǎng)景或小目標(biāo)時(shí)，YOLOv5的檢測(cè)性能可能受到限制的問(wèn)題。提供了一種在煤矸石檢測(cè)中基于YOLOv5目標(biāo)檢測(cè)模型改進(jìn)方法：在原YOLOv5模型的主干網(wǎng)絡(luò)和特征融合網(wǎng)絡(luò)中的特征提取和特征融合的關(guān)鍵節(jié)...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種三維重建方法、裝置、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取待處理視圖；將所述待處理視圖輸入預(yù)先構(gòu)建得到的三維人體重建管道模型，得到重建后的三維高斯，所述三維人體重建管道模型由多視圖擴(kuò)散模型與三維人體數(shù)據(jù)集結(jié)...
  • 本發(fā)明提供一種協(xié)同深度邊緣和可見(jiàn)性先驗(yàn)的多視角立體重建方法，包括：獲取從不同視角對(duì)同一場(chǎng)景采集的多張圖像，將每張圖像作為參考圖像且其余圖像作為源圖像并進(jìn)行多次迭代，估計(jì)每張參考圖像的深度圖，每次包括：更新本次的可靠像素的深度估計(jì)值；重建本次...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于地基云圖的云高測(cè)量裝置及方法，包括：多個(gè)地基云圖采集設(shè)備和云高測(cè)量設(shè)備；n個(gè)地基云圖采集設(shè)備從地面實(shí)時(shí)采集地基云圖圖像，并實(shí)時(shí)獲取不同地基云圖對(duì)應(yīng)的焦距與不同地基云圖的姿態(tài)角，云高測(cè)量設(shè)備對(duì)多個(gè)地基云圖采集設(shè)備所采集的地...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)推廣技術(shù)領(lǐng)域，揭露了一種基于時(shí)間交集的廣告位分配方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，其中方法包括：根據(jù)當(dāng)前投放廣告名稱(chēng)從預(yù)設(shè)的廣告信息數(shù)據(jù)庫(kù)中提取出當(dāng)前投放廣告信息以及排期投放廣告信息；對(duì)當(dāng)前投放廣告信息進(jìn)行策略分析，得到當(dāng)前廣告分配策略...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例屬于智能決策技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種針對(duì)高流失風(fēng)險(xiǎn)客戶(hù)的干預(yù)措施獲取方法及相關(guān)設(shè)備，該方法包括：在客戶(hù)屬性特征中提取與活動(dòng)相關(guān)的特征子集并劃分為干預(yù)組和對(duì)照組；針對(duì)每個(gè)特征子集分別訓(xùn)練一個(gè)隨機(jī)森林Uplift模型；根據(jù)訓(xùn)練好的隨機(jī)森林...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品信息溯源方法、系統(tǒng)及設(shè)備，涉產(chǎn)品信息溯源方法技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)一種基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品信息溯源方法，應(yīng)用于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，工業(yè)物聯(lián)系統(tǒng)包括順次交互的用戶(hù)平臺(tái)、服務(wù)平臺(tái)、管理平臺(tái)、傳感網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)和對(duì)象平臺(tái)，方法...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N終端故障的處理方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括接收終端發(fā)送的故障數(shù)據(jù)；將所述故障數(shù)據(jù)進(jìn)行上鏈存儲(chǔ)；基于經(jīng)過(guò)所述上鏈存儲(chǔ)的故障數(shù)據(jù)，確定所述終端對(duì)應(yīng)的故障等級(jí)；基于所述故障等級(jí)，確定所述終端對(duì)應(yīng)的目標(biāo)檢修人員，并向所...
  • 本申請(qǐng)屬于人工智能和金融科技領(lǐng)域，涉及一種線(xiàn)上解抵押申請(qǐng)的審核方法，包括接收用戶(hù)提出的線(xiàn)上解抵押申請(qǐng)，識(shí)別所述線(xiàn)上解抵押申請(qǐng)的申請(qǐng)類(lèi)型；根據(jù)所述申請(qǐng)類(lèi)型向所述用戶(hù)推送對(duì)應(yīng)的必要資料填寫(xiě)模板；獲取所述用戶(hù)根據(jù)所述必要資料填寫(xiě)模版上傳的必要信息...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于任務(wù)工單管理的任務(wù)排序方法及系統(tǒng)，包括：獲取當(dāng)前所有待執(zhí)行和執(zhí)行中的工單，并對(duì)獲取到的工單中的待執(zhí)行工單任務(wù)進(jìn)行提取；建立待執(zhí)行工單任務(wù)的排序模型；根據(jù)每個(gè)工單的時(shí)間限制，建立所述排序模型的約束條件；通過(guò)所述約束條件的約...
  • 本申請(qǐng)涉及一種可再生能源發(fā)電系統(tǒng)的電力數(shù)據(jù)處理方法及電力調(diào)度方法。電力數(shù)據(jù)處理方法應(yīng)用于可再生能源發(fā)電系統(tǒng)的邊緣控制模塊，以運(yùn)行數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)為輸入，調(diào)用預(yù)設(shè)的電力調(diào)度模型，預(yù)測(cè)得到可再生能源發(fā)電系統(tǒng)的負(fù)載需求變化數(shù)據(jù)、以及發(fā)電量變化數(shù)據(jù)，...
  • 本發(fā)明提供一種基于大語(yǔ)言模型的城鄉(xiāng)供水系統(tǒng)的調(diào)度決策方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取歷史供水運(yùn)行相關(guān)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和需水量數(shù)據(jù)，以需水量和泵組最小能耗為目標(biāo)，建立調(diào)度決策集合；對(duì)實(shí)時(shí)供水運(yùn)行相關(guān)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和歷史供水運(yùn)行相關(guān)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)，找到相同類(lèi)別的...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種極端及轉(zhuǎn)折性天氣下的線(xiàn)路跳閘智能預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及輸電線(xiàn)路跳閘故障的預(yù)測(cè)領(lǐng)域，包括獲取滿(mǎn)足反映極端性天氣或轉(zhuǎn)折性天氣至少一條的第一數(shù)據(jù)，以及反映線(xiàn)路狀況的第二數(shù)據(jù)；基于第一數(shù)據(jù)和第二數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練得到第一預(yù)測(cè)模型；對(duì)...
  • 本申請(qǐng)屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于人工智能的信息解析方法，包括：獲取輸入的報(bào)價(jià)信息文本；對(duì)報(bào)價(jià)信息文本進(jìn)行預(yù)處理，得到指定報(bào)價(jià)信息文本；調(diào)用報(bào)價(jià)解析大模型，并將指定報(bào)價(jià)信息文本輸入至報(bào)價(jià)解析大模型內(nèi)；通過(guò)報(bào)價(jià)解析大模型，按照目標(biāo)提示文...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N文本識(shí)別模型訓(xùn)練方法、文本識(shí)別方法及設(shè)備，該文本識(shí)別模型訓(xùn)練方法包括：基于文本識(shí)別模型，對(duì)樣本文本對(duì)中的第一樣本文本和第二樣本文本進(jìn)行識(shí)別，得到第一文本向量和第二文本向量；根據(jù)第一標(biāo)簽和第二標(biāo)簽，確定樣本文本對(duì)的損失函數(shù)，其...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于CFD?DEM的高爐塊礦行為特性的數(shù)值模擬方法，包括：根據(jù)LKAB試驗(yàn)高爐，建立高爐多相流系統(tǒng)幾何模型，并對(duì)高爐多相流系統(tǒng)幾何模型中的流體計(jì)算區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格劃分；設(shè)定高爐多相流系統(tǒng)基本模擬參數(shù)及邊界條件；建立高爐多相流系統(tǒng)...
  • 本申請(qǐng)涉及一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的配變模擬調(diào)檔方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，方法包括如下步驟：數(shù)據(jù)收集，收集所有用戶(hù)電壓質(zhì)量不達(dá)標(biāo)數(shù)據(jù)并按照電壓越上限、電壓越下限進(jìn)行分類(lèi)統(tǒng)計(jì)；形成初步配變調(diào)檔方案，根據(jù)收集的數(shù)據(jù)的分類(lèi)情況確定需調(diào)檔配變和配變調(diào)檔形式并形成初...
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