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  • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于智慧養(yǎng)老領(lǐng)域，本發(fā)明公開了用于智能照明的分類方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：獲取目標(biāo)雷達(dá)采集到的當(dāng)前雷達(dá)信號(hào)；提取當(dāng)前雷達(dá)信號(hào)中的第一信號(hào)和第二信號(hào)；獲取第一信號(hào)和第二信號(hào)之間的位移值；當(dāng)位移值滿足...
  • 本發(fā)明涉及電力技術(shù)領(lǐng)域，具體指一種異損臺(tái)區(qū)線損排查系統(tǒng)及方法，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集今日各臺(tái)區(qū)的日供電量和日售電量；采集今日各臺(tái)區(qū)區(qū)線電能數(shù)據(jù)；采集今日及之前連續(xù)15天內(nèi)各臺(tái)區(qū)下每一用戶用電量和區(qū)線線損率；臺(tái)區(qū)大數(shù)據(jù)模塊，用于確定今日...
  • 本申請(qǐng)屬于人工智能和金融領(lǐng)域，涉及一種文本多標(biāo)簽分類方法，包括預(yù)處理原始文本數(shù)據(jù)集，獲取預(yù)處理文本數(shù)據(jù)集的分類標(biāo)簽并進(jìn)行標(biāo)記，得到標(biāo)注文本數(shù)據(jù)集，劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集；按照分類標(biāo)簽構(gòu)建低秩適應(yīng)分類模型，將訓(xùn)練集輸入低秩適應(yīng)分類模型，獲得融合...
  • 本發(fā)明提供一種輕量化區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的安全管理方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：對(duì)區(qū)塊鏈上的原始交易數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到處理后數(shù)據(jù)，并對(duì)處理后數(shù)據(jù)進(jìn)行無損壓縮，得到壓縮后數(shù)據(jù)；根據(jù)壓縮后數(shù)據(jù)，構(gòu)建基于區(qū)塊鏈的分布式數(shù)據(jù)處理架構(gòu)，并利...
  • 本發(fā)明屬于技術(shù)仿真領(lǐng)域，涉及一種基于有限元軟件的齒輪彎曲應(yīng)力計(jì)算方法，找出結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)薄弱點(diǎn)，為結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)和提高產(chǎn)品可靠性提供依據(jù)。本發(fā)明方法包括：1)確定齒輪工作載荷；2)對(duì)于步驟1)中的齒輪，利用三維建模軟件建立齒輪接觸分析的三維裝配實(shí)...
  • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的層狀巖石變形分析方法及裝置，包括：基于試驗(yàn)和數(shù)據(jù)識(shí)別算法建立層狀巖石的應(yīng)力?應(yīng)變數(shù)據(jù)庫(kù)；利用數(shù)據(jù)庫(kù)的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換公式將其轉(zhuǎn)換至目標(biāo)角度下層狀巖石的數(shù)據(jù)庫(kù)；對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)各數(shù)據(jù)點(diǎn)的應(yīng)力?應(yīng)變數(shù)據(jù)構(gòu)造超靜定方程，以最小二乘法...
  • 本發(fā)明公開了一種可靠壽命建模方法、估算方法、車輛、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及到零部件可靠性領(lǐng)域。所述建模方法包括計(jì)算某批量零部件在實(shí)際使用中的第一次檢修時(shí)間；獲取第一次檢修時(shí)該批量零部件的故障狀態(tài)，根據(jù)第一次檢修時(shí)的故障狀態(tài)計(jì)算第一次檢修時(shí)的良...
  • 本公開關(guān)于物理系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)操作模擬方法及裝置，包括：響應(yīng)于目標(biāo)物理系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)操作模擬指令，獲取第一物體的第一物體狀態(tài)數(shù)據(jù)和第二物體的第二物體狀態(tài)數(shù)據(jù)；基于第一物體位置數(shù)據(jù)、第二物體位置數(shù)據(jù)和第一預(yù)設(shè)映射信息，確定相對(duì)速度數(shù)據(jù)；基于相對(duì)速度數(shù)據(jù)...
  • 本發(fā)明公開了一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)的油氣地質(zhì)調(diào)查專業(yè)詞匯翻譯系統(tǒng)及方法，構(gòu)建對(duì)專業(yè)詞匯進(jìn)行通俗解釋的專業(yè)詞匯翻譯模型，基于翻譯模型的解釋翻譯內(nèi)容，從知識(shí)庫(kù)內(nèi)篩選出與其匹配的查詢輸出結(jié)果；收集所有用戶的查詢請(qǐng)求、對(duì)應(yīng)的查詢輸出結(jié)果，以及每個(gè)用戶對(duì)該次...
  • 一種基于模型參數(shù)的深度遷移學(xué)習(xí)方法，利用輻射源公開數(shù)據(jù)集，設(shè)計(jì)基于IQ數(shù)據(jù)特征的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及基于IQ數(shù)據(jù)特征的深度殘差網(wǎng)絡(luò)模型；以滑動(dòng)窗口對(duì)輻射源IQ數(shù)據(jù)進(jìn)行分割，將輻射源原始IQ數(shù)據(jù)處理為用于構(gòu)造的深度模型的輸入數(shù)據(jù)；將遷移學(xué)習(xí)和...
  • 本發(fā)明公開了一種基于知識(shí)蒸餾的聯(lián)邦學(xué)習(xí)通信方法及系統(tǒng)，方法包括如下步驟：步驟1、初始化學(xué)生模型參數(shù)、教師模型參數(shù)，設(shè)置相關(guān)參數(shù)；步驟2、每個(gè)客戶端進(jìn)行本地訓(xùn)練，分別對(duì)教師模型和學(xué)生模型進(jìn)行訓(xùn)練；步驟3、計(jì)算學(xué)生模型的平均logits并上傳至...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例涉及自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)領(lǐng)域，公開了一種基于城市內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的綠地優(yōu)化方法，通過對(duì)最大熵模型中的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，將參數(shù)優(yōu)化后的最大熵模型作為城市內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，能夠優(yōu)選適用于該城市的模型參數(shù)，用以獲取城市內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，相比較...
  • 本發(fā)明提出一種多源開放數(shù)據(jù)的城市碳排放百米級(jí)空間分布格網(wǎng)化方法，包括獲取目標(biāo)城市多源開放大數(shù)據(jù)，構(gòu)建百米格網(wǎng)多維度信息指數(shù)以及計(jì)算城市碳排放總量；根據(jù)百米格網(wǎng)多維度信息指數(shù)和城市碳排放總量獲得初始百米格網(wǎng)碳排放量，根據(jù)初始百米格網(wǎng)碳排放量分...
  • 本發(fā)明提出非結(jié)構(gòu)化單據(jù)智能分揀的年金運(yùn)營(yíng)閉環(huán)管理方法及系統(tǒng)，將電子單據(jù)進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別分揀，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)重點(diǎn)數(shù)據(jù)自動(dòng)錄入管理，并在整個(gè)業(yè)務(wù)處理流程中充分共享數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了電子單據(jù)管理流程化、自動(dòng)化、智能化，解決了僅支持對(duì)單據(jù)影像的審批流轉(zhuǎn)，缺乏對(duì)單據(jù)...
  • 本發(fā)明提供了一種智能隨線加工方法及系統(tǒng)，包括如下步驟：步驟S1、采集指定區(qū)域內(nèi)的物料的信息；步驟S2、根據(jù)步驟S1采集的物料信息判斷物料是否能夠進(jìn)行加工；步驟S3、若判斷物料能夠進(jìn)行加工則生成待加工標(biāo)簽，若判斷物料不能夠進(jìn)行加工則不生成待加...
  • 本申請(qǐng)適用于低電壓治理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種工單處理方法、系統(tǒng)、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。工單處理系統(tǒng)包括工單供服平臺(tái)和工單處理平臺(tái)，工單處理平臺(tái)包括初步處理平臺(tái)和綜合處理平臺(tái)。工單供服平臺(tái)在檢測(cè)到低電壓用戶數(shù)據(jù)滿足預(yù)設(shè)派單條件時(shí)生成工單，將工單派...
  • 本發(fā)明提供了一種車輛健康評(píng)估方法、電子設(shè)備及介質(zhì)，本發(fā)明的車輛健康評(píng)估方法包括：將被評(píng)估車輛分為多個(gè)子系統(tǒng)；采用數(shù)字標(biāo)度構(gòu)造法得到子系統(tǒng)之間的評(píng)估指標(biāo)分值，根據(jù)子系統(tǒng)之間的評(píng)估指標(biāo)分值建立指標(biāo)矩陣；對(duì)指標(biāo)矩陣進(jìn)行一致性檢查，得到子系統(tǒng)的權(quán)重...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種會(huì)話處理方法、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，該方法包括：獲取第一用戶與客服的目標(biāo)歷史會(huì)話對(duì)應(yīng)的第一會(huì)話消息，第二用戶與客服的當(dāng)前會(huì)話與目標(biāo)歷史會(huì)話對(duì)應(yīng)于同一目標(biāo)咨詢場(chǎng)景；若第一會(huì)話消息與當(dāng)前會(huì)話對(duì)應(yīng)于相同的目標(biāo)咨詢對(duì)象，則根...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┑氖腔谠O(shè)備數(shù)據(jù)的銀行欺詐風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)定方法及系統(tǒng)，方法包括以下步驟：獲取設(shè)備特征相關(guān)的風(fēng)控場(chǎng)景以及對(duì)應(yīng)風(fēng)控場(chǎng)景下的設(shè)備欺詐特征；獲取各風(fēng)控場(chǎng)景的設(shè)備相關(guān)原始數(shù)據(jù)；對(duì)設(shè)備相關(guān)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行梳理清洗和驗(yàn)證，獲取清洗和驗(yàn)證后的設(shè)備相關(guān)原始數(shù)據(jù)...
  • 本發(fā)明實(shí)施例公開了一種用戶流量確定方法、裝置、服務(wù)端、存儲(chǔ)介質(zhì)以及產(chǎn)品，該方法包括：獲取目標(biāo)區(qū)域內(nèi)任一雙目攝像機(jī)所采集的一幅待使用圖像；基于深度估計(jì)模型對(duì)待使用圖像進(jìn)行深度估計(jì)，得到待使用圖像所對(duì)應(yīng)的視差圖像；基于目標(biāo)檢測(cè)模型對(duì)待使用圖像和...
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