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計算;推算;計數(shù)設(shè)備的制造及其應(yīng)用技術(shù)
  • 本發(fā)明涉及輔助決策技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種圖譜增強的智能博弈與運籌優(yōu)化輔助決策系統(tǒng)及方法，其中圖譜增強的智能博弈與運籌優(yōu)化輔助決策方法包括：將多源異構(gòu)數(shù)據(jù)輸入至?xí)r空語義映射框架，生成統(tǒng)一時空語義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；通過認(rèn)知時空流形生成算法，生成認(rèn)知?時空...
  • 本發(fā)明公開了一種高壩泄洪總?cè)芙鈿怏w過飽和快速預(yù)警消弱方法，通過獲取多源監(jiān)測數(shù)據(jù)構(gòu)建TDG狀態(tài)特征向量，基于多時間尺度氣泡動力學(xué)模型計算超聲波調(diào)控目標(biāo)參數(shù)，利用自適應(yīng)參數(shù)映射網(wǎng)絡(luò)生成超聲波實時執(zhí)行參數(shù)，采用空間定向控制算法實現(xiàn)TDG區(qū)域精準(zhǔn)干...
  • 本發(fā)明公開了一種醫(yī)護人員動作監(jiān)測與疲勞預(yù)防方法、裝置及存儲介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。其中，該方法包括：采集不同視角醫(yī)護人員姿態(tài)圖像，構(gòu)建原始數(shù)據(jù)集；對原始數(shù)據(jù)集中的每張圖像進行數(shù)據(jù)增強處理；利用labelme軟件標(biāo)注出人體關(guān)鍵點；標(biāo)注后的...
  • 本發(fā)明涉及一種面向勞動教育管理信息系統(tǒng)的學(xué)習(xí)情況分析方法及系統(tǒng)，屬于教育管理領(lǐng)域。其包括以下步驟：數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理：獲取學(xué)生的基本信息和課程完成情況以及學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，得到特征的歸一化表示以及目標(biāo)變量；特征工程：對特征的歸一...
  • 本發(fā)明提供了一種基于知識圖譜檢索的智能導(dǎo)游人機對話方法及系統(tǒng)，涉及人工智能和自然語言處技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括如下步驟：采集預(yù)定范圍內(nèi)的景點相關(guān)數(shù)據(jù)，對全部景點相關(guān)數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)化處理，構(gòu)建導(dǎo)游領(lǐng)域下的知識圖譜；對知識圖譜中的實體和關(guān)系建立索引，...
  • 本發(fā)明涉及遙感圖像處理領(lǐng)域，尤其涉及巖溶地貌遙感動態(tài)演化分析方法及其系統(tǒng)，可應(yīng)用于巖溶地區(qū)資源管理、環(huán)境保護和地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警等領(lǐng)域；本方法通過多時相遙感影像數(shù)據(jù)獲取巖溶地貌變化信息，構(gòu)建自注意力增強、特征金字塔及循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成的時空分析模型...
  • 本發(fā)明實施例提供了一種代碼生成方法、裝置、電子設(shè)備、以及介質(zhì)，其中的方法具體包括：接收軟件系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu)圖；所述系統(tǒng)架構(gòu)圖包含：軟件系統(tǒng)的組件；對所述系統(tǒng)架構(gòu)圖進行識別，得到的識別結(jié)果包括：所述系統(tǒng)架構(gòu)圖中包含的組件關(guān)鍵詞；根據(jù)關(guān)鍵詞與代碼...
  • 本發(fā)明公開了基于自動運營的智能船舶管理系統(tǒng)，具體涉及船舶管理領(lǐng)域，包括多變運營數(shù)據(jù)獲取模塊、動態(tài)工況感知模塊、彈性規(guī)則更新模塊、決策推理模塊、多目標(biāo)動態(tài)優(yōu)化模塊、決策監(jiān)控模塊數(shù)字孿生驗證模塊；基于自動運營的智能船舶管理系統(tǒng)通過更新彈性規(guī)則知...
  • 本發(fā)明提供了一種多模態(tài)人群計數(shù)方法及系統(tǒng)，該方法通過獲取圖像，并提取圖像的圖像特征，圖像包括可見光模態(tài)圖像和熱紅外模態(tài)圖像；將可見光模態(tài)圖像和熱紅外模態(tài)圖像的圖像特征逐層級的通過空間頻率引導(dǎo)模塊中的空間頻率注意力生成目標(biāo)注意圖；將各層級的可...
  • 本發(fā)明公開了一種融合雙尺度通道注意力和深度估計增強的三維車輛檢測方法，目的是提高三維檢測算法的檢測精度和實時性。該方法包括：步驟S1：從雷達(dá)和相機傳感器獲取的原始點云數(shù)據(jù)和RGB圖像，對點云數(shù)據(jù)進行去噪和濾波；步驟S2：提取2D和3D特征，...
  • 本發(fā)明涉及教育信息化技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多視圖深度行為識別的在線學(xué)習(xí)行為識別方法及系統(tǒng)。該方法通過獲取學(xué)生在線學(xué)習(xí)時的正面與側(cè)面RGB視頻數(shù)據(jù)及骨架數(shù)據(jù)，經(jīng)過預(yù)處理后，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)提取視頻和骨架數(shù)據(jù)的特征向量，使用模態(tài)間循環(huán)生成對...
  • 本發(fā)明公開了一種煤礦副井提升斜巷的綜合監(jiān)測預(yù)警方法和裝置，屬于AI智能分析檢測領(lǐng)域。方法包括：基于當(dāng)前AI攝像機的運行狀態(tài)和當(dāng)前視頻圖像質(zhì)量，判斷是否對當(dāng)前視頻圖像進行圖像增強；若是，則將當(dāng)前視頻圖像輸入至訓(xùn)練好的增長對抗網(wǎng)絡(luò)模型的生成器，...
  • 本發(fā)明公開了一種動態(tài)視覺SLAM隧道形變檢測方法，該方法以O(shè)RB_SLAM3算法為基礎(chǔ)，結(jié)合YOLOv10目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)進行動態(tài)目標(biāo)檢測。在特征點提取的同時根據(jù)檢測結(jié)果剔除動態(tài)特征點；然后，通過對極幾何約束剔除殘留的動態(tài)特征點和誤匹配的特征點...
  • 本申請公開了一種多水源大型供水管網(wǎng)多目標(biāo)分區(qū)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，該方法包括設(shè)定優(yōu)化基礎(chǔ)參數(shù)、主干管識別、分區(qū)方案構(gòu)建、多目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建、分區(qū)約束條件和優(yōu)化模型求解方法。本申請?zhí)岢隽艘环N便于實行壓力及計量管理，同時兼顧改造經(jīng)濟性的多目標(biāo)供水管網(wǎng)分區(qū)...
  • 本發(fā)明公開一種基于上下文關(guān)鍵子塊的視頻火焰檢測方法，涉及視頻圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取待測圖像數(shù)據(jù)；將圖像數(shù)據(jù)分割為若干指定分辨率圖像塊，標(biāo)記塊中的類火像素并統(tǒng)計類火像素數(shù)量；按照該數(shù)量對圖像塊降序排序，選取前若干圖像塊，提取低三位...
  • 本申請公開了一種基于骨架時空特征融合圖卷積網(wǎng)絡(luò)的人體動作識別方法及系統(tǒng)，涉及計算機視覺領(lǐng)域，該方法包括將待檢測視頻輸入至姿態(tài)估計算法，得到待檢測視頻的人體骨架數(shù)據(jù)集；對人體骨架數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到骨架關(guān)節(jié)信息流、骨架關(guān)節(jié)運動信息流、骨...
  • 本發(fā)明涉及一種可視化教學(xué)的輔助識別方法、系統(tǒng)及終端，涉及教學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，其包括：獲取操作人員的觸發(fā)信息；根據(jù)觸發(fā)信息從預(yù)設(shè)的觸發(fā)數(shù)據(jù)庫中匹配出圖文檢測參數(shù)；根據(jù)圖文檢測參數(shù)從預(yù)設(shè)的操作數(shù)據(jù)庫中匹配出操作步驟集，并獲取操作人員的操作信息；根據(jù)操...
  • 本發(fā)明公開了一種基于區(qū)塊鏈的建筑領(lǐng)域中數(shù)據(jù)打包的方法，包括業(yè)務(wù)系統(tǒng)模塊、區(qū)塊打包服務(wù)模塊和區(qū)塊鏈系統(tǒng)；所述區(qū)塊打包服務(wù)模塊包含HTTPS模塊、交易池模塊、區(qū)塊模板管理模塊、數(shù)據(jù)打包模塊、數(shù)據(jù)庫模塊、密鑰管理模塊和GRPC模塊。本發(fā)明提取業(yè)務(wù)...
  • 本發(fā)明公開了一種基于C?YOLOv3的鍵帽缺陷檢測方法，通過構(gòu)建C?YOLOv3網(wǎng)絡(luò)模型，C?YOLOv3網(wǎng)絡(luò)模型包括骨干網(wǎng)絡(luò)和檢測網(wǎng)絡(luò)，并通過降低C?YOLOv3網(wǎng)絡(luò)模型的損失函數(shù)Loss進行訓(xùn)練得到鍵帽表面缺陷檢測模型；C?YOLOv3...
  • 本發(fā)明提供了一種人機協(xié)同便攜式疏果系統(tǒng)，屬于智能疏果技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：圖像采集子系統(tǒng)，用于利用工業(yè)攝像頭進行圖像采集；微型計算機子系統(tǒng)，用于利用無線通信技術(shù)，獲取采集的圖像，并利用基于半監(jiān)督域自適應(yīng)的目標(biāo)檢測算法，對采集的圖像進行處理，...
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