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  • 本發(fā)明涉及焊接工藝技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種超聲沖擊處理工藝參數(shù)優(yōu)化方法、裝置及電子設(shè)備，方法包括：獲取焊接件的焊接模擬數(shù)據(jù)和超聲沖擊處理工藝的多組工藝參數(shù)，其中，工藝參數(shù)包括冷卻溫度、沖擊頻率、沖擊振幅、沖擊針直徑和沖擊時(shí)間；基于焊接模擬數(shù)據(jù)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了基于改進(jìn)蜣螂優(yōu)化算法的冷水機(jī)組負(fù)荷分配方法及系統(tǒng)，涉及制冷系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：建立并聯(lián)冷水機(jī)組系統(tǒng)功耗模型；基于模型的目標(biāo)函數(shù)建立改進(jìn)蜣螂優(yōu)化算法；采用Logistic混沌映射的方式生成初始的蜣螂種群，通過(guò)改進(jìn)蜣螂優(yōu)化算法不...
  • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，且公開(kāi)了一種基于多模態(tài)同步的數(shù)字人智能交互與姿態(tài)表情合成方法，包括：該方法通過(guò)多模態(tài)采集設(shè)備獲取語(yǔ)音、表情、姿態(tài)數(shù)據(jù)，經(jīng)噪聲過(guò)濾和標(biāo)準(zhǔn)化處理后生成多模態(tài)特征序列；采用自注意力機(jī)制與時(shí)序Transformer對(duì)特征...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種系統(tǒng)熱點(diǎn)問(wèn)題的智能識(shí)別方法及裝置，方法包括：通過(guò)統(tǒng)一歷史系統(tǒng)多源數(shù)據(jù)的時(shí)間戳格式，在同一時(shí)間軸上進(jìn)行對(duì)比，得到同時(shí)間軸歷史系統(tǒng)多源數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)輸入預(yù)設(shè)初始模型，通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法挖掘系統(tǒng)多源數(shù)據(jù)中與系統(tǒng)性能異常強(qiáng)相關(guān)的事...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模型數(shù)據(jù)融合驅(qū)動(dòng)的洪水預(yù)報(bào)精度提升方法，涉及氣象數(shù)值預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)融合技術(shù)領(lǐng)域，基于模擬大氣的數(shù)值模式的不確定性和模式自身的缺陷，數(shù)值模式的預(yù)報(bào)存在誤差的問(wèn)題，通過(guò)分別采集不同數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型的輸出數(shù)據(jù)，并對(duì)輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種干旱災(zāi)害下農(nóng)業(yè)產(chǎn)量預(yù)測(cè)方法，提出了干旱災(zāi)害脅迫下的農(nóng)業(yè)產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型，通過(guò)隨機(jī)森林算法預(yù)測(cè)出不同氣象條件下干旱事件的形成時(shí)間，將干旱形成時(shí)間轉(zhuǎn)變?yōu)楦珊敌纬伤俾屎螅贅?gòu)建干旱形成速率與產(chǎn)量損失率之間的關(guān)系，能夠較為準(zhǔn)確地得到農(nóng)業(yè)...
  • 本申請(qǐng)涉及軌道交通技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于圖論的城市軌道交通客流誘導(dǎo)方法及安全管理系統(tǒng)，該方法包括：基于軌道交通站內(nèi)的空間拓?fù)潢P(guān)系，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D，并實(shí)時(shí)通過(guò)軌道交通站內(nèi)每條路段的監(jiān)控視頻圖像，得到不同時(shí)刻每條路段的客流量；計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻每條路...
  • 本發(fā)明提供一種考慮多維需水和分期銜接的河道旱警流量確定方法，包括需水滿足度分析、分期劃分和閾值確定三個(gè)環(huán)節(jié)。采用月最小連續(xù)5日流量均值的90%頻率值計(jì)算生態(tài)需水，確定各月農(nóng)業(yè)、生活及工業(yè)需水，引入需水滿足度，確定不同干旱等級(jí)的需水滿足度臨界...
  • 本發(fā)明涉及群智感知技術(shù)與人工智能技術(shù)交叉領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多空間建模與公平性強(qiáng)化學(xué)習(xí)的群智感知任務(wù)調(diào)度方法及系統(tǒng)，所述方法包括根據(jù)獲取的任務(wù)構(gòu)建地面與空中協(xié)同的多層空間任務(wù)結(jié)構(gòu)；根據(jù)空間區(qū)域劃分結(jié)果建立任務(wù)間的拓?fù)潢P(guān)聯(lián)模型，并通過(guò)關(guān)鍵路...
  • 本發(fā)明提供了一種駕駛場(chǎng)景風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法及系統(tǒng)，方法包括：通過(guò)圖像特征提取模塊對(duì)輸入的原始圖像進(jìn)行特征提取，并通過(guò)3D點(diǎn)云特征提取模塊對(duì)輸入的3D點(diǎn)云進(jìn)行特征提取，以分別生成對(duì)應(yīng)的圖像特征以及3D點(diǎn)云特征；基于交叉注意力算法通過(guò)特征融合模塊對(duì)圖...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種計(jì)算機(jī)視覺(jué)輔助的物流中轉(zhuǎn)場(chǎng)數(shù)字孿生輔助建模方法，包括以下步驟：S1.對(duì)物流中轉(zhuǎn)場(chǎng)關(guān)鍵區(qū)域的視覺(jué)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，并對(duì)采集到的視覺(jué)數(shù)據(jù)進(jìn)行噪聲抑制與質(zhì)量增強(qiáng)；S2.通過(guò)訓(xùn)練YOLO網(wǎng)絡(luò)對(duì)噪聲抑制與質(zhì)量增強(qiáng)后的圖像進(jìn)行特征抽取，得到...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于電動(dòng)及混合動(dòng)力船舶的碳減排核算方法及監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，屬于碳減排核算技術(shù)領(lǐng)域，所述碳減排核算方法包括基準(zhǔn)線排放量計(jì)算、項(xiàng)目排放量計(jì)算和碳減排量計(jì)算，其中基準(zhǔn)線排放因子需要根據(jù)基準(zhǔn)線情景下的燃料消耗率、燃料凈熱值和燃料排放因子計(jì)算...
  • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于人工智能的育苗水肥精準(zhǔn)管控方法及系統(tǒng)，其方法包括：確定幼苗各時(shí)期的生長(zhǎng)顯著性；根據(jù)不同維度之間趨勢(shì)變化時(shí)刻的差異，將各維度環(huán)境數(shù)據(jù)按照趨勢(shì)變化時(shí)刻兩兩對(duì)齊；根據(jù)目標(biāo)維度中各環(huán)境數(shù)據(jù)對(duì)目標(biāo)維度與其余...
  • 本發(fā)明提供一種基于多層激活響應(yīng)融合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的器官超聲圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng)，包括S1、獲取采集的器官超聲圖像；S2、將所述器官超聲圖像輸入預(yù)先訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到激活響應(yīng)圖，激活響應(yīng)圖表示圖像在不同層次的激活響應(yīng)特征的融合；S3...
  • 本發(fā)明提供一種軌道表面缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及軌道缺陷檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：對(duì)初始鐵軌表面圖像進(jìn)行有效性分析，得到鐵軌表面數(shù)據(jù)，包括軌道表面圖像以及所對(duì)應(yīng)的缺陷分類標(biāo)簽；提取圖像節(jié)點(diǎn)特征，構(gòu)建原圖鄰接矩陣和原圖權(quán)重矩陣，并劃分簇群且重構(gòu)...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種索結(jié)構(gòu)的振動(dòng)測(cè)量方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域。該方法首先，通過(guò)從目標(biāo)圖像序列中提取索結(jié)構(gòu)的特征（如角點(diǎn)特征、紋理特征和邊緣特征），生成特征圖像。隨后，根據(jù)特征圖像中包括索結(jié)構(gòu)的區(qū)域，確定索結(jié)在真實(shí)物理...
  • 本公開(kāi)涉及一種計(jì)算資源的三維展示方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域。其中的方法包括：實(shí)時(shí)獲取超融合產(chǎn)品中計(jì)算資源的信息，其中，計(jì)算資源包括物理資源和虛擬資源，計(jì)算資源的信息包括物理資源的信息、虛擬資源的信息以及物理資源和虛擬...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜管道結(jié)構(gòu)焊縫布局智能分析方法，包括如下步驟：S1、獲取三維模型構(gòu)建圖結(jié)構(gòu)；S2、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)焊縫得分；S3、構(gòu)建候選焊縫圖執(zhí)行獎(jiǎng)懲式斯坦納樹(shù)；S4、生成施工依賴圖并執(zhí)行最小反饋弧集；S5、構(gòu)建殘差沖突圖計(jì)算...
  • 本發(fā)明提供了一種點(diǎn)云語(yǔ)義場(chǎng)景補(bǔ)全系統(tǒng)，包括體素化處理模塊、多尺度體素特征提取模塊和鳥(niǎo)瞰圖特征處理模塊；體素化處理模塊以單幀激光雷達(dá)點(diǎn)云為輸入，得到初始體素特征；多尺度體素特征提取模塊對(duì)初始體素特征進(jìn)行處理，得到多尺度體素特征；鳥(niǎo)瞰圖特征處理...
  • 本發(fā)明涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于智能體協(xié)同的有害圖像檢測(cè)識(shí)別系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)包括：功能協(xié)同的第一至第五智能體模塊；第一智能體模塊用于分析圖像元語(yǔ)義信息，輸出結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并構(gòu)建圖像綜合語(yǔ)義知識(shí)圖譜；第二智能體模塊用于結(jié)合結(jié)構(gòu)化數(shù)...
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