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  • 本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)遙感圖像的小目標檢測方法，所述方法基于卷積神經網絡和多模態(tài)遙感圖像中目標的相同、互補和多層級特征，通過端到端的目標檢測網絡，在充分利用多模態(tài)遙感圖像中的相關特征的同時提升對遙感圖像小目標的檢測精度。本發(fā)明充分利用配...
  • 本發(fā)明公開了一種基于融合RNN的礦用圖像傳感器系統(tǒng)，涉及圖像處理和計算機視覺技術領域，礦用圖像傳感器系統(tǒng)包括圖像采集模塊、預處理模塊、卷積神經網絡模塊與后處理模塊；所述圖像采集模塊用于采集原始礦井圖像；所述預處理模塊用于根據(jù)所述原始礦井圖像...
  • 本發(fā)明涉及一種基于多模態(tài)模型的數(shù)據(jù)自動標注方法，屬于數(shù)據(jù)標注與人工智能領域。本發(fā)明待標注圖像數(shù)據(jù)與潛在標簽輸入數(shù)據(jù)自動標注系統(tǒng)；數(shù)據(jù)自動標注系統(tǒng)通過文本?圖像多模態(tài)模型為潛在標簽進行打分排序，返回潛在標簽概率排序結果；標注者人工對自動標注標...
  • 本發(fā)明涉及一種基于全局注意力機制的無人機環(huán)境感知移動目標檢測方法，包括：基于無人機采集路況環(huán)境圖像；將所述路況環(huán)境圖像輸入預訓練的檢測模型，識別所述路況環(huán)境圖像中的移動目標；所述檢測模型基于預設的數(shù)據(jù)集對預設的ConvGRU?YOLOv7?...
  • 本發(fā)明公開了一種結合注意力機制的高分辨率輕量級的人體姿態(tài)估計方法。本發(fā)明設計了一個高分辨率輕量級人體姿態(tài)估計網絡，網絡的核心是特別設計的GEBasicblock和GEBottleneck模塊，它們利用倒殘差結構和Ghost模塊來提取特征，并...
  • 本申請實施例公開了一種印刷標簽缺陷檢測方法及裝置；所述方法包括：導入檢測標準參數(shù)，訓練OCR光學字符識別模型；當檢測到標簽發(fā)送打印指令至打印機時，實時截取發(fā)送到打印機的打印流，生成電子圖像；采集實際的打印圖像；將電子圖像和打印圖像導入OCR...
  • 本發(fā)明提出了一種新的基于雙態(tài)聯(lián)合交互機制的知識追蹤方法和系統(tǒng)，包括：（1）建模學生知識狀態(tài)；（2）建模學生應試心理狀態(tài)；（3）構建靜態(tài)聯(lián)合交互機制；（4）構建強化學習增強的動態(tài)聯(lián)合交互機制。本發(fā)明利用多頭注意機制、強化學習等技術方法，將學生...
  • 本申請實施例公開了一種基于異常檢測的數(shù)據(jù)對賬方法及裝置，屬于智能對賬技術領域，能夠提升數(shù)據(jù)對賬的效率和準確率。包括：獲取待對賬的權益數(shù)據(jù)的源數(shù)據(jù)，根據(jù)預設的對賬算法，計算權益數(shù)據(jù)對應的對賬結果；將對賬結果輸入預訓練的異常檢測模型中，根據(jù)對賬...
  • 本發(fā)明涉及分案模型技術領域，且公開了一種基于數(shù)字化不良資產估值系統(tǒng)的分案模型生成法，包括以下步驟：處理輸入和輸出都是序列的個人貸款業(yè)務數(shù)據(jù)；區(qū)分輸出的數(shù)據(jù)樣本和真實的數(shù)據(jù)樣本，并識別生成的樣本是否來自真實的業(yè)務數(shù)據(jù)分布；通過設定的模型來學習...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)字金融技術領域，且公開了一種金融業(yè)務實時大數(shù)據(jù)規(guī)則引擎處理系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)收集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、數(shù)據(jù)分析模塊、數(shù)據(jù)安全模塊、實時監(jiān)控模塊、機器學習模塊以及異常檢測模塊；所述數(shù)據(jù)收集模塊，用于收集個人貸款業(yè)務的交易記錄、賬戶變動、...
  • 本發(fā)明涉及電價預測技術領域，公開了一種基于Stacking集成學習的電價預測方法、系統(tǒng)、介質及處理器，方法包括通過獲取電力市場的電價數(shù)據(jù)，并進行處理得到電價與各種影響因素之間關系的數(shù)據(jù)集；將所述數(shù)據(jù)集作為樣本數(shù)據(jù)，并輸入由隨機森林模型和梯度...
  • 本申請公開了一種金融營銷建模方法、裝置、服務器、計算機可讀存儲介質以及計算機程序產品。該方法提供了一種兩階段采樣的建模方式，以及一種采樣區(qū)間的構造方式。其中，第一階段采用特征篩選的方式構建營銷模型，作為粗排模型，該模型相對于在采樣的尺度下對...
  • 本發(fā)明涉及區(qū)塊鏈技術領域，且公開了一種基于區(qū)塊鏈的項目準入數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，包括業(yè)務管理模塊、數(shù)據(jù)管理模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、數(shù)據(jù)追溯模塊、決策調整模塊、數(shù)據(jù)驗證模塊以及框架制定模塊；所述業(yè)務管理模塊，用于對個人貸款的用戶變更、資源的分配以及風險評...
  • 訂正時間線確定及筆跡分析方法、服務器、介質及產品，該方法包括：檢測每個學生是否存在班級批改時刻和/或學生批改時刻；若存在班級批改時刻和學生批改時刻，則將訂正時間線設置為學生批改時刻；若存在班級批改時刻且不存在學生批改時刻，則將訂正時間線設置...
  • 本發(fā)明公開了一種多要素耦合的潰壩突發(fā)事件應急決策效果評估方法。該方法通過組織?人員?技術多要素耦合，表征潰壩突發(fā)事件應急決策要素與致災后果映射及演化機制。提出基于數(shù)學模型的災后應急決策效果評估方法，在數(shù)據(jù)?機理驅動下刻畫潰壩突發(fā)事件應急決策...
  • 本發(fā)明涉及一種基于二分搜索和KM算法的目標分配方法，屬于資源分配領域。本發(fā)明將目標分配問題轉化為規(guī)劃模型，并確定最小化最大值問題的優(yōu)化函數(shù)；構建二分圖，在二分圖中，優(yōu)化函數(shù)轉化成：在所有的分配方案中，求解一個最大匹配，使得該分配方案中最大的...
  • 本發(fā)明屬于信息傳播技術領域，公開了一種基于時間感知超圖學習的多模態(tài)社交媒體流行度預測方法，首先，采用以時間為核心的方法來檢索與目標UGC相關的前K個實例；隨后，通過利用UGC屬性，將所有相關實例連接在一起，形成目標UGC的超圖；其次，研發(fā)了...
  • 本發(fā)明涉及礦產資源開發(fā)技術領域，尤其是涉及一種適于露天開采礦產資源質量精準預測的方法及應用，所述方法包括：建立包括礦山勘查研究數(shù)據(jù)和礦區(qū)穿孔生產數(shù)據(jù)的真三維數(shù)據(jù)庫，并結合野外地質條件判定，編制大間距一次遠景區(qū)和小間距二次礦靶區(qū)，最后基于此進...
  • 本發(fā)明屬于自動駕駛技術領域，具體為一種車輛自動駕駛的軌跡預測模型調度方法，包括步驟一：數(shù)據(jù)預處理，將車輛原始的歷史軌跡數(shù)據(jù)先按照一定規(guī)則填充到網格中,再將每一張網格分別處理成一張圖；每一張圖代表在當前時間的車輛的當前狀態(tài)，圖中一個節(jié)點代表一...
  • 本發(fā)明涉及一種智能感知算法訓練框架統(tǒng)一支撐方法，屬于深度學習領域。本發(fā)明包括主流國產框架轉換兼容技術；統(tǒng)一訓練系統(tǒng)；訓練框架多硬件兼容技術；多類型計算資源虛擬化技術。本發(fā)明集成國產主流訓練框架PaddlePaddle，通過X2Paddle工...
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