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  • 本公開關(guān)于物理系統(tǒng)的動態(tài)操作模擬方法及裝置，包括：響應(yīng)于目標(biāo)物理系統(tǒng)的動態(tài)操作模擬指令，獲取第一物體的第一物體狀態(tài)數(shù)據(jù)和第二物體的第二物體狀態(tài)數(shù)據(jù)；基于第一物體位置數(shù)據(jù)、第二物體位置數(shù)據(jù)和第一預(yù)設(shè)映射信息，確定相對速度數(shù)據(jù)；基于相對速度數(shù)據(jù)...
  • 本發(fā)明公開了一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)的油氣地質(zhì)調(diào)查專業(yè)詞匯翻譯系統(tǒng)及方法，構(gòu)建對專業(yè)詞匯進(jìn)行通俗解釋的專業(yè)詞匯翻譯模型，基于翻譯模型的解釋翻譯內(nèi)容，從知識庫內(nèi)篩選出與其匹配的查詢輸出結(jié)果；收集所有用戶的查詢請求、對應(yīng)的查詢輸出結(jié)果，以及每個用戶對該次...
  • 一種基于模型參數(shù)的深度遷移學(xué)習(xí)方法，利用輻射源公開數(shù)據(jù)集，設(shè)計(jì)基于IQ數(shù)據(jù)特征的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及基于IQ數(shù)據(jù)特征的深度殘差網(wǎng)絡(luò)模型；以滑動窗口對輻射源IQ數(shù)據(jù)進(jìn)行分割，將輻射源原始IQ數(shù)據(jù)處理為用于構(gòu)造的深度模型的輸入數(shù)據(jù)；將遷移學(xué)習(xí)和...
  • 本發(fā)明公開了一種基于知識蒸餾的聯(lián)邦學(xué)習(xí)通信方法及系統(tǒng)，方法包括如下步驟：步驟1、初始化學(xué)生模型參數(shù)、教師模型參數(shù)，設(shè)置相關(guān)參數(shù)；步驟2、每個客戶端進(jìn)行本地訓(xùn)練，分別對教師模型和學(xué)生模型進(jìn)行訓(xùn)練；步驟3、計(jì)算學(xué)生模型的平均logits并上傳至...
  • 本申請實(shí)施例涉及自然災(zāi)害風(fēng)險預(yù)測領(lǐng)域，公開了一種基于城市內(nèi)澇風(fēng)險評估模型的綠地優(yōu)化方法，通過對最大熵模型中的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，將參數(shù)優(yōu)化后的最大熵模型作為城市內(nèi)澇風(fēng)險評估模型，能夠優(yōu)選適用于該城市的模型參數(shù)，用以獲取城市內(nèi)澇風(fēng)險評估模型，相比較...
  • 本發(fā)明提出一種多源開放數(shù)據(jù)的城市碳排放百米級空間分布格網(wǎng)化方法，包括獲取目標(biāo)城市多源開放大數(shù)據(jù)，構(gòu)建百米格網(wǎng)多維度信息指數(shù)以及計(jì)算城市碳排放總量；根據(jù)百米格網(wǎng)多維度信息指數(shù)和城市碳排放總量獲得初始百米格網(wǎng)碳排放量，根據(jù)初始百米格網(wǎng)碳排放量分...
  • 本發(fā)明提出非結(jié)構(gòu)化單據(jù)智能分揀的年金運(yùn)營閉環(huán)管理方法及系統(tǒng)，將電子單據(jù)進(jìn)行自動識別分揀，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)重點(diǎn)數(shù)據(jù)自動錄入管理，并在整個業(yè)務(wù)處理流程中充分共享數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了電子單據(jù)管理流程化、自動化、智能化，解決了僅支持對單據(jù)影像的審批流轉(zhuǎn)，缺乏對單據(jù)...
  • 本發(fā)明提供了一種智能隨線加工方法及系統(tǒng)，包括如下步驟：步驟S1、采集指定區(qū)域內(nèi)的物料的信息；步驟S2、根據(jù)步驟S1采集的物料信息判斷物料是否能夠進(jìn)行加工；步驟S3、若判斷物料能夠進(jìn)行加工則生成待加工標(biāo)簽，若判斷物料不能夠進(jìn)行加工則不生成待加...
  • 本申請適用于低電壓治理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種工單處理方法、系統(tǒng)、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。工單處理系統(tǒng)包括工單供服平臺和工單處理平臺，工單處理平臺包括初步處理平臺和綜合處理平臺。工單供服平臺在檢測到低電壓用戶數(shù)據(jù)滿足預(yù)設(shè)派單條件時生成工單，將工單派...
  • 本發(fā)明提供了一種車輛健康評估方法、電子設(shè)備及介質(zhì)，本發(fā)明的車輛健康評估方法包括：將被評估車輛分為多個子系統(tǒng)；采用數(shù)字標(biāo)度構(gòu)造法得到子系統(tǒng)之間的評估指標(biāo)分值，根據(jù)子系統(tǒng)之間的評估指標(biāo)分值建立指標(biāo)矩陣；對指標(biāo)矩陣進(jìn)行一致性檢查，得到子系統(tǒng)的權(quán)重...
  • 本申請實(shí)施例提供一種會話處理方法、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，該方法包括：獲取第一用戶與客服的目標(biāo)歷史會話對應(yīng)的第一會話消息，第二用戶與客服的當(dāng)前會話與目標(biāo)歷史會話對應(yīng)于同一目標(biāo)咨詢場景；若第一會話消息與當(dāng)前會話對應(yīng)于相同的目標(biāo)咨詢對象，則根...
  • 本申請?zhí)峁┑氖腔谠O(shè)備數(shù)據(jù)的銀行欺詐風(fēng)險認(rèn)定方法及系統(tǒng)，方法包括以下步驟：獲取設(shè)備特征相關(guān)的風(fēng)控場景以及對應(yīng)風(fēng)控場景下的設(shè)備欺詐特征；獲取各風(fēng)控場景的設(shè)備相關(guān)原始數(shù)據(jù)；對設(shè)備相關(guān)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行梳理清洗和驗(yàn)證，獲取清洗和驗(yàn)證后的設(shè)備相關(guān)原始數(shù)據(jù)...
  • 本發(fā)明實(shí)施例公開了一種用戶流量確定方法、裝置、服務(wù)端、存儲介質(zhì)以及產(chǎn)品，該方法包括：獲取目標(biāo)區(qū)域內(nèi)任一雙目攝像機(jī)所采集的一幅待使用圖像；基于深度估計(jì)模型對待使用圖像進(jìn)行深度估計(jì)，得到待使用圖像所對應(yīng)的視差圖像；基于目標(biāo)檢測模型對待使用圖像和...
  • 本發(fā)明公開了一種加權(quán)光斑中心定位電路及其應(yīng)用，該電路包括：數(shù)據(jù)采集模塊、PS端和PL端；數(shù)據(jù)采集模塊的輸入端與PS端連接，數(shù)據(jù)采集模塊的輸出端與PL端連接，數(shù)據(jù)采集模塊用于采集目標(biāo)物的圖像數(shù)據(jù)；PS端與PL端連接，PS端用于控制數(shù)據(jù)采集模塊...
  • 本申請涉及航空裝配技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種直升機(jī)尾傳動軸同軸度調(diào)整過程中墊片調(diào)整量的計(jì)算方法，方法包括：構(gòu)建直升機(jī)尾傳動軸的目標(biāo)關(guān)鍵點(diǎn)和目標(biāo)虛擬相機(jī)，以確定直升機(jī)尾傳動軸的第一同軸度誤差表征向量；獲取直升機(jī)尾傳動軸的目標(biāo)測量數(shù)據(jù)，并將目標(biāo)測量...
  • 本公開提供了一種基于稀疏點(diǎn)云的圖像檢測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及計(jì)算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于自動駕駛、機(jī)器人導(dǎo)航等場景。方案包括：獲取待處理圖像，確定待處理圖像的稀疏特征數(shù)據(jù)；待處理圖像為稀疏點(diǎn)云...
  • 本公開提供了一種基于稀疏點(diǎn)云的圖像檢測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及計(jì)算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于自動駕駛、機(jī)器人導(dǎo)航等場景。具體實(shí)現(xiàn)方案為：獲取待處理圖像，確定待處理圖像中的非零點(diǎn)的坐標(biāo)位置；待處理圖...
  • 本發(fā)明公開了一種視頻防錄制的方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)，屬于視頻防錄制技術(shù)領(lǐng)域，解決通過添加水印防錄屏影響用戶觀看的技術(shù)問題。方法包括設(shè)置埋點(diǎn)像素的過程和匹配埋點(diǎn)像素的過程；設(shè)置埋點(diǎn)像素的過程是以M*N像素區(qū)域單元分割視頻圖片，將分割區(qū)域內(nèi)...
  • 本發(fā)明涉及一種基于深度層次感知的語義分割網(wǎng)絡(luò)，屬于圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中需要針對不同場景設(shè)計(jì)不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，不具有通用性和可擴(kuò)展性且精度不高的問題。方法包括：獲取訓(xùn)練樣本圖像集及對應(yīng)的標(biāo)簽，并基于各標(biāo)簽的層次關(guān)系構(gòu)建標(biāo)簽樹；對語義...
  • 本申請實(shí)施例提供了一種醫(yī)學(xué)圖像分類方法和裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：在第一醫(yī)療數(shù)據(jù)端，根據(jù)源醫(yī)學(xué)圖像和疾病類別標(biāo)簽進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到源醫(yī)學(xué)圖像分類模型，在第二醫(yī)療數(shù)據(jù)端，根據(jù)目標(biāo)醫(yī)學(xué)圖像和源醫(yī)學(xué)圖像分類模型進(jìn)...
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