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計算;推算;計數(shù)設(shè)備的制造及其應用技術(shù)
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于人工智能的數(shù)據(jù)中心異常行為分析系統(tǒng)，包括獲取數(shù)據(jù)中心環(huán)境內(nèi)各監(jiān)控節(jié)點的運營效能指標；構(gòu)建綜合評估分析架構(gòu)對運營效能指標進行分析，綜合評估分析架構(gòu)包括偏差模式識別模型和影響權(quán)重評估模型；偏差模式識別模...
  • 本發(fā)明涉及檔案管理技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種基于人工智能的檔案管理方法，包括以下步驟，收集各類型的檔案數(shù)據(jù)，包括音頻數(shù)據(jù)，圖像數(shù)據(jù)與文本數(shù)據(jù)；該方法通過預處理、特征提取和標準化等步驟，將不同模態(tài)的檔案數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的多模態(tài)特征表示，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的...
  • 本發(fā)明涉及客流數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。提供一種多角度融合的廳店場景熱力圖生成方法和裝置，該方法包括：通過多角度拍攝來采集多角度的視頻數(shù)據(jù)，提取同一時刻的圖像時間序列；使用Yolov8算法，對所提取得到的圖像時間序列進行處理，識別人形信息；重構(gòu)場景...
  • 本申請公開了一種多媒體文件處理方法、裝置及電子設(shè)備，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：接收對回憶創(chuàng)建界面的第一輸入；響應于所述第一輸入，通過數(shù)據(jù)推送模型，對多媒體數(shù)據(jù)庫中每個多媒體文件集對應的拼接特征向量進行多層感知處理，得到每個多媒體文件...
  • 本發(fā)明公開了一種基于知識庫的復雜問題語義解析方法，屬于自然語言處理、智能問答技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明在知識庫密集空間中直接檢索候選實體和關(guān)系集合，將實體消歧和關(guān)系分類作為輔助任務(wù)與結(jié)構(gòu)化查詢生成一同進行多任務(wù)學習訓練，三個子任務(wù)共享同一套編碼器參數(shù)...
  • 本發(fā)明涉及一種電動汽車參與的臺區(qū)優(yōu)化調(diào)度方法和系統(tǒng)，包括：根據(jù)臺區(qū)內(nèi)除電動汽車充放電功率外的負荷需求預測值確定臺區(qū)內(nèi)電動汽車充放電電價；根據(jù)所述臺區(qū)內(nèi)電動汽車充放電電價確定臺區(qū)內(nèi)各功率設(shè)備的最優(yōu)運行功率；調(diào)節(jié)臺區(qū)內(nèi)各功率設(shè)備的運行功率為所述...
  • 本申請公開了一種顯示控制方法、裝置及電子設(shè)備，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法可以包括接收用戶對顯示界面的第一輸入，顯示界面包括虛擬對象，虛擬對象為三維虛擬對象；響應于第一輸入，根據(jù)第一輸入的輸入位置信息和虛擬對象的對象位置信息，確定虛擬對象的...
  • 本發(fā)明公開了基于深度學習的農(nóng)作物病蟲害圖像識別系統(tǒng)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用于收集多種農(nóng)作物在不同環(huán)境條件下的病蟲害圖像數(shù)據(jù)；本發(fā)明通過設(shè)計對抗網(wǎng)絡(luò)進而生成高度逼真的病蟲害圖像，不僅在視覺上與真實圖像相似，而且在病理特征...
  • 本申請涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域，提供一種視頻生成方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及計算機產(chǎn)品，方法包括：對參考圖像分別進行視覺語義特征提取與內(nèi)容語義特征提取，得到語義特征圖與內(nèi)容語義編碼向量；對所述內(nèi)容語義編碼向量進行語義切分，得到包含至少一個幀粒...
  • 本發(fā)明涉及一種基于頻空跨域Transformer和混合協(xié)同表示的水下圖像增強方法，包括：獲取水下圖像組成訓練集并進行預處理；基于頻空跨域Transformer與混合協(xié)同表示，構(gòu)建水下圖像增強模型；將預處理后的水下圖像輸入水下圖像增強模型進行...
  • 本發(fā)明公開了一種基于多層次對抗學習的圖像質(zhì)量評估方法，其特點是該方法通過引入對抗學習、無監(jiān)督對比學習和自適應損失優(yōu)化，提高圖像質(zhì)量評估的準確性和泛化能力，具體包括：提取多尺度特征；生成具有不同失真的對抗樣本；設(shè)計自適應損失函數(shù)，結(jié)合感知損失...
  • 本發(fā)明屬于圖像處理與計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，提出了一種于基于改進YOWOv3的輕量化分組混洗卷積人員活動檢測算法，用于實時視頻行為檢測領(lǐng)域。該方案通過重構(gòu)原CSP殘差模塊，采用動態(tài)分組卷積與通道混洗機制替代標準卷積，在保證精度的同時顯著降低計算...
  • 本發(fā)明公開了一種基于雙目深度估計的三維道路場景生成方法，基于左右目深度攝像頭傳感器、雙目深度估計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、邊緣約束道路分割模塊和點云數(shù)據(jù)優(yōu)化模塊，包括：步驟1、通過左右目深度相機傳感器動態(tài)捕捉道路場景畫面；步驟2、將左右目深度畫面通過雙...
  • 本申請公開了一種信息提示方法，包括：獲取預設(shè)區(qū)域的目標圖像信息，所述目標圖像信息包括人臉圖像信息，所述預設(shè)區(qū)域為預先劃定的監(jiān)控區(qū)域；對所述目標圖像信息進行坐標檢測處理，得到目標人臉圖像信息，所述目標人臉圖像信息包括目標人臉坐標信息；基于所述...
  • 本發(fā)明公開一種基于改進U?Net的齒輪鋼縮孔缺陷定量化分割方法和系統(tǒng)，涉及圖像組織分割技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明先截取圖像中心區(qū)域，然后對截取的中心區(qū)域圖像進行再次截取所需尺寸的子圖并對二次截取后的子圖進行篩選，將無效的圖像進行刪除，提升對圖像空間分...
  • 本發(fā)明公開了一種時空一致多模態(tài)特征融合的空中目標檢測方法，包括：1：獲取空中目標的可見光與紅外圖像對序列；2：構(gòu)建時空一致空中目標檢測網(wǎng)絡(luò)，包括時域增強主干網(wǎng)絡(luò)、空域融合模塊、雙向特征金字塔以及Head模塊3：構(gòu)建總損失函數(shù)；4：訓練得到最...
  • 本發(fā)明公開了一種基于衛(wèi)星影像的海洋牧場養(yǎng)殖區(qū)分布信息提取方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：S1、制作基于高分辨率光學衛(wèi)星影像的海洋牧場筏式、網(wǎng)箱養(yǎng)殖區(qū)語義分割數(shù)據(jù)集；S2、構(gòu)建雙向傅里葉卷積長短期記憶網(wǎng)絡(luò)；S3、采用所述語義分割數(shù)據(jù)集對雙向傅里葉卷...
  • 本發(fā)明公開了基于多參數(shù)同步測量的智能電表故障預警方法及系統(tǒng)。所述方法包括同步收集電表運行視頻、讀數(shù)數(shù)據(jù)和環(huán)境參數(shù)。首先對視頻進行光照補償優(yōu)化，通過卷積層與全連接層提取圖像特征，并結(jié)合交叉注意力機制與環(huán)境參數(shù)構(gòu)建綜合性視覺特征向量，分層提取電...
  • 本發(fā)明涉及一種基于異構(gòu)圖與同構(gòu)圖協(xié)同優(yōu)化的多模態(tài)推薦方法及應用，對應每個模態(tài)分別構(gòu)造用戶?物品異構(gòu)圖、物品?物品同構(gòu)圖，以用戶?物品異構(gòu)圖對不同模態(tài)下的物品表征進行對齊及融合，基于不同模態(tài)的物品?物品同構(gòu)圖生成模態(tài)融合的物品?物品同構(gòu)圖；構(gòu)...
  • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種多尺度特征信息處理與碼本生成方法，包括：獲取包含目標對象的圖像，提取目標對象的多尺度特征信息，根據(jù)預設(shè)的多個尺度對多尺度特征信息執(zhí)行池化處理，生成不同尺度的池化特征圖，對每個池化特征圖執(zhí)行分割操作，生成...
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