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  • 本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種線(xiàn)上服務(wù)預(yù)約方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及遠(yuǎn)程服務(wù)領(lǐng)域，該方法包括：利用任務(wù)管理系統(tǒng)響應(yīng)用戶(hù)端的改約操作，修改線(xiàn)上服務(wù)任務(wù)的預(yù)約執(zhí)行時(shí)段，得到改約結(jié)果；基于改約結(jié)果生成通知事件；利用通知事件觸發(fā)消息管理系統(tǒng)向用戶(hù)...
  • 本發(fā)明提供一種基于多源時(shí)序遙感數(shù)據(jù)的水稻產(chǎn)量預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及農(nóng)業(yè)信息化與遙感技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域，所述方法包括：通過(guò)采集多光譜數(shù)據(jù)和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)，并利用高精度衛(wèi)星定位系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)地理定位，以獲取多源無(wú)人機(jī)遙感數(shù)據(jù)；對(duì)多光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行相機(jī)內(nèi)定...
  • 本發(fā)明涉及自動(dòng)駕駛技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種純電動(dòng)自動(dòng)駕駛出租車(chē)換電站布局優(yōu)化方法及裝置。該方法獲取換電站的換電需求數(shù)據(jù)，得到需求分布，確定預(yù)算不確定集，獲取換電站備選點(diǎn)、換電站最大電池容量和換電站系統(tǒng)成本信息，并輸入考慮換電需求不確定的設(shè)施選...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種應(yīng)用于淹沒(méi)植被水流的漂流魚(yú)卵存活預(yù)測(cè)方法，涉及生物監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括：確定待研究區(qū)域和待預(yù)測(cè)目標(biāo)，獲取魚(yú)卵參數(shù)變化曲線(xiàn)、植被特性參數(shù)和其他影響參數(shù)；確定當(dāng)前周期的輸入?yún)?shù)，通過(guò)漂流魚(yú)卵存活預(yù)測(cè)模型進(jìn)行計(jì)算：計(jì)算每顆魚(yú)卵...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于項(xiàng)目安全指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法、系統(tǒng)及設(shè)備，首先，根據(jù)項(xiàng)目在資源環(huán)境、社會(huì)經(jīng)濟(jì)、項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)層面采集的安全指標(biāo)數(shù)據(jù)；然后根據(jù)三級(jí)安全指標(biāo)層次模型中的三級(jí)安全指標(biāo)的從屬關(guān)系，采集對(duì)第三級(jí)安全指標(biāo)的評(píng)估數(shù)據(jù)；接著基于對(duì)第三級(jí)安全...
  • 本發(fā)明涉及應(yīng)急救援技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種搶險(xiǎn)救災(zāi)預(yù)案生成方法及裝置，本發(fā)明通過(guò)融合多個(gè)專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，形成空間數(shù)據(jù)，為搶險(xiǎn)救災(zāi)預(yù)案的生成提供更為全面的信息支持，這種綜合性的數(shù)據(jù)處理方式，使得搶險(xiǎn)救災(zāi)預(yù)案更加符合實(shí)際情況，提高了搶險(xiǎn)救災(zāi)預(yù)案...
  • 本發(fā)明適用于職業(yè)測(cè)評(píng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于大模型的職業(yè)測(cè)評(píng)方法，所述方法包括：S100：獲取測(cè)評(píng)對(duì)象針對(duì)職業(yè)測(cè)評(píng)問(wèn)卷填寫(xiě)的自我評(píng)價(jià)，抽取出所述職業(yè)測(cè)評(píng)問(wèn)卷中的題目，基于預(yù)設(shè)的抓取權(quán)限，獲取測(cè)評(píng)對(duì)象的聊天記錄，并將所述聊天記錄輸入到預(yù)先構(gòu)建完...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種航空器材送修周期管理方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，所述方法包括：通過(guò)解析權(quán)益類(lèi)協(xié)議得到與修理周期及其罰則信息相關(guān)的條款數(shù)據(jù)，構(gòu)建協(xié)議條款數(shù)據(jù)庫(kù)；每隔預(yù)設(shè)時(shí)間，從送修合同系統(tǒng)、送修報(bào)價(jià)審批系統(tǒng)、航材目錄價(jià)系統(tǒng)、物流系統(tǒng)與工程信息系統(tǒng)...
  • 本發(fā)明涉及用氣行為分析的技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于UMAP和DBSCAN的用氣行為分析方法，包括以下步驟：原始數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、參數(shù)初始化、DBSCAN密度聚類(lèi)和用戶(hù)標(biāo)記；其采用UMAP不僅實(shí)現(xiàn)特征提取，省掉費(fèi)時(shí)費(fèi)力的特征工程環(huán)節(jié)，而...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種用氣行為分析方法及裝置，涉及用氣行為分析技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取多個(gè)歷史用氣數(shù)據(jù)，各歷史用氣數(shù)據(jù)分別對(duì)應(yīng)一個(gè)用戶(hù)身份信息以及一個(gè)用氣日期；對(duì)多個(gè)歷史用氣數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，并向?qū)?yīng)的用戶(hù)身份信息添加預(yù)設(shè)的用戶(hù)標(biāo)簽信息；基于...
  • 本發(fā)明涉及一種改進(jìn)YOLOv5s模型的輕量化變電缺陷識(shí)別檢測(cè)方法及系統(tǒng)，具體步驟包括：獲取待檢測(cè)變電設(shè)備的圖像，輸入至訓(xùn)練好的變電缺陷識(shí)別模型進(jìn)行缺陷識(shí)別；其中，改進(jìn)的YOLOv5s模型具體為：構(gòu)建包括深度可分離卷積和逆殘差結(jié)構(gòu)，并結(jié)合CB...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于量子卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類(lèi)模型設(shè)計(jì)方法，涉及圖像分類(lèi)技術(shù)領(lǐng)域，包括：設(shè)計(jì)量子卷積層，其量子卷積核包括編碼模塊和可訓(xùn)練的糾纏模塊，編碼模塊用于將輸入的圖像數(shù)據(jù)編碼為量子態(tài)，糾纏模塊用于生成量子比特間的糾纏態(tài)，得到圖像的高級(jí)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)基于全局局部交叉注意力的輕量人臉表情識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及人工智能，針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)問(wèn)題提出本方案。在處理人臉表情識(shí)別時(shí)，進(jìn)行以下步驟：S1.圖像預(yù)處理；S2.特征預(yù)提取；S3.基于交叉注意力的剪枝處理。本發(fā)明中所述基于全局局部...
  • 本發(fā)明公開(kāi)基于粗粒度標(biāo)簽的多任務(wù)自蒸餾面部表情識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及人工智能，針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的問(wèn)題提出本方案。在表情識(shí)別時(shí)進(jìn)行以下操作步驟：S1.特征預(yù)提取；S2.細(xì)粒度特征提取；S3.粗粒度特征提取；S4.自蒸餾損失；S5.特征對(duì)齊；S6....
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種帶有AI數(shù)字人顯示及交互功能的閘機(jī)門(mén)翼系統(tǒng)，包括閘機(jī)、設(shè)置在閘機(jī)的門(mén)翼、AI數(shù)字人顯示模塊、多模態(tài)感知模塊及交互提示模塊；AI數(shù)字人顯示模塊的顯示屏安裝在門(mén)翼的表面，數(shù)字人呈現(xiàn)軟件負(fù)責(zé)生成和驅(qū)動(dòng)AI數(shù)字人的形象展示；多模態(tài)感...
  • 本發(fā)明公開(kāi)一種用于公路工程施工時(shí)的交通指揮系統(tǒng)，包括：聲波反射信號(hào)獲取模塊，用于獲取公路施工路段聲波反射信號(hào)；應(yīng)力風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域識(shí)別模塊，用于確定聲波反射信號(hào)的聲波反射源類(lèi)型和應(yīng)力風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的位置；施工交通管制模塊，用于確定施工交通管制區(qū)域的最大允...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的癌癥預(yù)后評(píng)估與靶點(diǎn)識(shí)別，該方法包括：獲取基因表達(dá)數(shù)據(jù)，并對(duì)所述基因表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得初始數(shù)據(jù)；使用結(jié)合擴(kuò)散模型和自編碼器的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述初始數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取處理，獲得基因表達(dá)特征的低維表示；將所述...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了基于AI評(píng)估患者圍手術(shù)期的飲食計(jì)劃制定系統(tǒng)，涉及術(shù)后康復(fù)技術(shù)領(lǐng)域，其技術(shù)方案要點(diǎn)是：所述系統(tǒng)包括以下模塊：用于輸入患者的基本信息的患者信息輸入模塊；用于根據(jù)患者的身體狀況和癥狀的身體狀況評(píng)估模塊；用于自動(dòng)識(shí)別患者的能量需求的能量...
  • 本發(fā)明提供基于時(shí)間、食物、環(huán)境維度的膳食調(diào)查方法及評(píng)估系統(tǒng)，所述方法包括：收集用于評(píng)價(jià)成人飲食模式的時(shí)間、食物和環(huán)境維度的數(shù)據(jù)；根據(jù)時(shí)間、食物和環(huán)境信息的屬性，分別生成飲食模式評(píng)估模型所需的參數(shù)，合流數(shù)據(jù)并進(jìn)行解析和清洗，計(jì)算各組成因子的得...
  • 本發(fā)明涉及一種壓力性損傷智能預(yù)測(cè)與預(yù)防方法及系統(tǒng)，包括確定患者的目標(biāo)綜合監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，目標(biāo)綜合監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)包括示意體表溫度、體表濕度、受壓部位所受到的壓力的微環(huán)境數(shù)據(jù)，以及示意患者性別、年齡、是否患有糖尿病的個(gè)體特征數(shù)據(jù)；基于綜合監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)采用基于集...
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