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計(jì)算;推算;計(jì)數(shù)設(shè)備的制造及其應(yīng)用技術(shù)
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于知識(shí)庫(kù)的復(fù)雜問(wèn)題語(yǔ)義解析方法，屬于自然語(yǔ)言處理、智能問(wèn)答技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明在知識(shí)庫(kù)密集空間中直接檢索候選實(shí)體和關(guān)系集合，將實(shí)體消歧和關(guān)系分類(lèi)作為輔助任務(wù)與結(jié)構(gòu)化查詢(xún)生成一同進(jìn)行多任務(wù)學(xué)習(xí)訓(xùn)練，三個(gè)子任務(wù)共享同一套編碼器參數(shù)...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)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(hù)對(duì)顯示界面的第一輸入，顯示界面包括虛擬對(duì)象，虛擬對(duì)象為三維虛擬對(duì)象；響應(yīng)于第一輸入，根據(jù)第一輸入的輸入位置信息和虛擬對(duì)象的對(duì)象位置信息，確定虛擬對(duì)象的...
  • 本發(fā)明涉及一種電動(dòng)汽車(chē)參與的臺(tái)區(qū)優(yōu)化調(diào)度方法和系統(tǒng)，包括：根據(jù)臺(tái)區(qū)內(nèi)除電動(dòng)汽車(chē)充放電功率外的負(fù)荷需求預(yù)測(cè)值確定臺(tái)區(qū)內(nèi)電動(dòng)汽車(chē)充放電電價(jià)；根據(jù)所述臺(tái)區(qū)內(nèi)電動(dòng)汽車(chē)充放電電價(jià)確定臺(tái)區(qū)內(nèi)各功率設(shè)備的最優(yōu)運(yùn)行功率；調(diào)節(jié)臺(tái)區(qū)內(nèi)各功率設(shè)備的運(yùn)行功率為所述...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于雙目深度估計(jì)的三維道路場(chǎng)景生成方法，基于左右目深度攝像頭傳感器、雙目深度估計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、邊緣約束道路分割模塊和點(diǎn)云數(shù)據(jù)優(yōu)化模塊，包括：步驟1、通過(guò)左右目深度相機(jī)傳感器動(dòng)態(tài)捕捉道路場(chǎng)景畫(huà)面；步驟2、將左右目深度畫(huà)面通過(guò)雙...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了基于深度學(xué)習(xí)的農(nóng)作物病蟲(chóng)害圖像識(shí)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(chóng)害圖像數(shù)據(jù)；本發(fā)明通過(guò)設(shè)計(jì)對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)而生成高度逼真的病蟲(chóng)害圖像，不僅在視覺(jué)上與真實(shí)圖像相似，而且在病理特征...
  • 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(qiáng)方法，包括：獲取水下圖像組成訓(xùn)練集并進(jìn)行預(yù)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(qiáng)模型；將預(yù)處理后的水下圖像輸入水下圖像增強(qiáng)模型進(jìn)行...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多層次對(duì)抗學(xué)習(xí)的圖像質(zhì)量評(píng)估方法，其特點(diǎn)是該方法通過(guò)引入對(duì)抗學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督對(duì)比學(xué)習(xí)和自適應(yīng)損失優(yōu)化，提高圖像質(zhì)量評(píng)估的準(zhǔn)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(duì)抗樣本；設(shè)計(jì)自適應(yīng)損失函數(shù)，結(jié)合感知損失...
  • 本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)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(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)產(chǎn)品，方法包括：對(duì)參考圖像分別進(jìn)行視覺(jué)語(yǔ)義特征提取與內(nèi)容語(yǔ)義特征提取，得到語(yǔ)義特征圖與內(nèi)容語(yǔ)義編碼向量；對(duì)所述內(nèi)容語(yǔ)義編碼向量進(jìn)行語(yǔ)義切分，得到包含至少一個(gè)幀粒...
  • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)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(biāo)對(duì)象的圖像，提取目標(biāo)對(duì)象的多尺度特征信息，根據(jù)預(yù)設(shè)的多個(gè)尺度對(duì)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(duì)每個(gè)池化特征圖執(zhí)行分割操作，生成...
  • 本發(fā)明提出一種融合多粒度信息的中文命名實(shí)體識(shí)別方法、設(shè)備和介質(zhì)。所述方法步驟如下：(1)獲取領(lǐng)域語(yǔ)料數(shù)據(jù)集，將數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理并分為訓(xùn)練集、測(cè)試集、驗(yàn)證集；(2)提取(1)預(yù)處理后的語(yǔ)料數(shù)據(jù)中字符、軟詞、部首級(jí)預(yù)訓(xùn)練向量并進(jìn)行融合；(3)構(gòu)...
  • 本申請(qǐng)涉及一種數(shù)學(xué)主觀題解答步驟的規(guī)約化處理方法及系統(tǒng)。所述方法包括基于Transformer架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型對(duì)數(shù)學(xué)主觀題的解題信息進(jìn)行深度語(yǔ)義理解，生成語(yǔ)義表示信息，并基于該信息將解題信息切分為語(yǔ)義連貫的原子步驟；將原子步驟與知識(shí)圖譜...
  • 本發(fā)明屬于圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，提出了一種于基于改進(jìn)YOWOv3的輕量化分組混洗卷積人員活動(dòng)檢測(cè)算法，用于實(shí)時(shí)視頻行為檢測(cè)領(lǐng)域。該方案通過(guò)重構(gòu)原CSP殘差模塊，采用動(dòng)態(tài)分組卷積與通道混洗機(jī)制替代標(biāo)準(zhǔn)卷積，在保證精度的同時(shí)顯著降低計(jì)算...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種時(shí)空一致多模態(tài)特征融合的空中目標(biāo)檢測(cè)方法，包括：1：獲取空中目標(biāo)的可見(jiàn)光與紅外圖像對(duì)序列；2：構(gòu)建時(shí)空一致空中目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，包括時(shí)域增強(qiáng)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(xùn)練得到最...
  • 本發(fā)明公開(kāi)一種基于改進(jìn)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(duì)截取的中心區(qū)域圖像進(jìn)行再次截取所需尺寸的子圖并對(duì)二次截取后的子圖進(jìn)行篩選，將無(wú)效的圖像進(jìn)行刪除，提升對(duì)圖像空間分...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了基于多參數(shù)同步測(cè)量的智能電表故障預(yù)警方法及系統(tǒng)。所述方法包括同步收集電表運(yùn)行視頻、讀數(shù)數(shù)據(jù)和環(huán)境參數(shù)。首先對(duì)視頻進(jìn)行光照補(bǔ)償優(yōu)化，通過(guò)卷積層與全連接層提取圖像特征，并結(jié)合交叉注意力機(jī)制與環(huán)境參數(shù)構(gòu)建綜合性視覺(jué)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(yīng)用，對(duì)應(yīng)每個(gè)模態(tài)分別構(gòu)造用戶(hù)?物品異構(gòu)圖、物品?物品同構(gòu)圖，以用戶(hù)?物品異構(gòu)圖對(duì)不同模態(tài)下的物品表征進(jìn)行對(duì)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)明公開(kāi)了一種基于衛(wèi)星影像的海洋牧場(chǎng)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(xué)衛(wèi)星影像的海洋牧場(chǎng)筏式、網(wǎng)箱養(yǎng)殖區(qū)語(yǔ)義分割數(shù)據(jù)集；S2、構(gòu)建雙向傅里葉卷積長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)；S3、采用所述語(yǔ)義分割數(shù)據(jù)集對(duì)雙向傅里葉卷...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種信息提示方法，包括：獲取預(yù)設(shè)區(qū)域的目標(biāo)圖像信息，所述目標(biāo)圖像信息包括人臉圖像信息，所述預(yù)設(shè)區(qū)域?yàn)轭A(yù)先劃定的監(jiān)控區(qū)域；對(duì)所述目標(biāo)圖像信息進(jìn)行坐標(biāo)檢測(cè)處理，得到目標(biāo)人臉圖像信息，所述目標(biāo)人臉圖像信息包括目標(biāo)人臉坐標(biāo)信息；基于所述...
  • 本發(fā)明涉及結(jié)合磁場(chǎng)與超聲場(chǎng)的電弧增材制造工藝參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，屬于電弧增材制造技術(shù)領(lǐng)域。為了有效解決電弧增材制造過(guò)程中的熔池穩(wěn)定性、微觀組織控制及力學(xué)性能優(yōu)化等問(wèn)題。包括以下步驟：步驟1、工藝參數(shù)與外加場(chǎng)數(shù)據(jù)獲取；步驟2、數(shù)據(jù)歸一化處理；步...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種面向制造服務(wù)融合供應(yīng)鏈領(lǐng)域的歸納式關(guān)系預(yù)測(cè)方法，屬于知識(shí)圖譜領(lǐng)域，該方法提供的APIRP模型，通過(guò)構(gòu)建給定供應(yīng)鏈領(lǐng)域知識(shí)圖譜的錨定路徑集合，能夠彌補(bǔ)閉合路徑缺失對(duì)模型預(yù)測(cè)性能帶來(lái)的影響；通過(guò)創(chuàng)建該知識(shí)圖譜的關(guān)系權(quán)重圖來(lái)定義每...
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