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最新專利技術(shù)
  • 本發(fā)明提供了一種基于碰撞恢復(fù)的RFID標(biāo)簽識別方法及系統(tǒng)。基于信號的不同衰減程度,通過對射頻信號解調(diào)、IQ映射以及聚類,能夠分析得出射頻信號的數(shù)量,以及信號的不同組合狀態(tài),再通過分解得到每個射頻信號的幅度分量,從而能夠進行信號恢復(fù)。這一來避...
  • 本發(fā)明涉及一種智能感知算法訓(xùn)練框架統(tǒng)一支撐方法,屬于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。本發(fā)明包括主流國產(chǎn)框架轉(zhuǎn)換兼容技術(shù);統(tǒng)一訓(xùn)練系統(tǒng);訓(xùn)練框架多硬件兼容技術(shù);多類型計算資源虛擬化技術(shù)。本發(fā)明集成國產(chǎn)主流訓(xùn)練框架PaddlePaddle,通過X2Paddle工...
  • 本發(fā)明屬于自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種車輛自動駕駛的軌跡預(yù)測模型調(diào)度方法,包括步驟一:數(shù)據(jù)預(yù)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(wǎng)格中,再將每一張網(wǎng)格分別處理成一張圖;每一張圖代表在當(dāng)前時間的車輛的當(dāng)前狀態(tài),圖中一個節(jié)點代表一...
  • 本發(fā)明涉及礦產(chǎn)資源開發(fā)技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及一種適于露天開采礦產(chǎn)資源質(zhì)量精準(zhǔn)預(yù)測的方法及應(yīng)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(chǎn)數(shù)據(jù)的真三維數(shù)據(jù)庫,并結(jié)合野外地質(zhì)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)明屬于信息傳播技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于時間感知超圖學(xué)習(xí)的多模態(tài)社交媒體流行度預(yù)測方法,首先,采用以時間為核心的方法來檢索與目標(biāo)UGC相關(guān)的前K個實例;隨后,通過利用UGC屬性,將所有相關(guān)實例連接在一起,形成目標(biāo)UGC的超圖;其次,研發(fā)了...
  • 本發(fā)明涉及一種基于二分搜索和KM算法的目標(biāo)分配方法,屬于資源分配領(lǐng)域。本發(fā)明將目標(biāo)分配問題轉(zhuǎn)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(gòu)建二分圖,在二分圖中,優(yōu)化函數(shù)轉(zhuǎn)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)明公開了一種多要素耦合的潰壩突發(fā)事件應(yīng)急決策效果評估方法。該方法通過組織?人員?技術(shù)多要素耦合,表征潰壩突發(fā)事件應(yīng)急決策要素與致災(zāi)后果映射及演化機制。提出基于數(shù)學(xué)模型的災(zāi)后應(yīng)急決策效果評估方法,在數(shù)據(jù)?機理驅(qū)動下刻畫潰壩突發(fā)事件應(yīng)急決策...
  • 訂正時間線確定及筆跡分析方法、服務(wù)器、介質(zhì)及產(chǎn)品,該方法包括:檢測每個學(xué)生是否存在班級批改時刻和/或?qū)W生批改時刻;若存在班級批改時刻和學(xué)生批改時刻,則將訂正時間線設(shè)置為學(xué)生批改時刻;若存在班級批改時刻且不存在學(xué)生批改時刻,則將訂正時間線設(shè)置...
  • 本發(fā)明涉及區(qū)塊鏈技術(shù)領(lǐng)域,且公開了一種基于區(qū)塊鏈的項目準(zhǔn)入數(shù)據(jù)處理系統(tǒng),包括業(yè)務(wù)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(diào)整模塊、數(shù)據(jù)驗證模塊以及框架制定模塊;所述業(yè)務(wù)管理模塊,用于對個人貸款的用戶變更、資源的分配以及風(fēng)險評...
  • 本申請公開了一種金融營銷建模方法、裝置、服務(wù)器、計算機可讀存儲介質(zhì)以及計算機程序產(chǎn)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(gòu)造方式。其中,第一階段采用特征篩選的方式構(gòu)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)明涉及電價預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于Stacking集成學(xué)習(xí)的電價預(yù)測方法、系統(tǒng)、介質(zhì)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(guān)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...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)字金融技術(shù)領(lǐng)域,且公開了一種金融業(yè)務(wù)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(xué)習(xí)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(wù)的交易記錄、賬戶變動、...
  • 本發(fā)明涉及分案模型技術(shù)領(lǐng)域,且公開了一種基于數(shù)字化不良資產(chǎn)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(wù)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(wù)數(shù)據(jù)分布;通過設(shè)定的模型來學(xué)習(xí)...
  • 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(shù)領(lǐng)域,能夠提升數(shù)據(jù)對賬的效率和準(zhǔn)確率。包括:獲取待對賬的權(quán)益數(shù)據(jù)的源數(shù)據(jù),根據(jù)預(yù)設(shè)的對賬算法,計算權(quán)益數(shù)據(jù)對應(yīng)的對賬結(jié)果;將對賬結(jié)果輸入預(yù)訓(xùn)練的異常檢測模型中,根據(jù)對賬...
  • 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(xué)生知識狀態(tài);(2)建模學(xué)生應(yīng)試心理狀態(tài);(3)構(gòu)建靜態(tài)聯(lián)合交互機制;(4)構(gòu)建強化學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)等技術(shù)方法,將學(xué)生...
  • 本申請實施例公開了一種印刷標(biāo)簽缺陷檢測方法及裝置;所述方法包括:導(dǎo)入檢測標(biāo)準(zhǔn)參數(shù),訓(xùn)練OCR光學(xué)字符識別模型;當(dāng)檢測到標(biāo)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(dǎo)入OCR...
  • 本發(fā)明公開了一種結(jié)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(shè)計了一個高分辨率輕量級人體姿態(tài)估計網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)的核心是特別設(shè)計的GEBasicblock和GEBottleneck模塊,它們利用倒殘差結(jié)構(gòu)和Ghost模塊來提取特征,并...
  • 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(biāo)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(yù)訓(xùn)練的檢測模型,識別所述路況環(huán)境圖像中的移動目標(biāo);所述檢測模型基于預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)集對預(yù)設(shè)的ConvGRU?YOLOv7?...
  • 本發(fā)明涉及一種基于多模態(tài)模型的數(shù)據(jù)自動標(biāo)注方法,屬于數(shù)據(jù)標(biāo)注與人工智能領(lǐng)域。本發(fā)明待標(biāo)注圖像數(shù)據(jù)與潛在標(biāo)簽輸入數(shù)據(jù)自動標(biāo)注系統(tǒng);數(shù)據(jù)自動標(biāo)注系統(tǒng)通過文本?圖像多模態(tài)模型為潛在標(biāo)簽進行打分排序,返回潛在標(biāo)簽概率排序結(jié)果;標(biāo)注者人工對自動標(biāo)注標(biāo)...
  • 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(shù)領(lǐng)域,礦用圖像傳感器系統(tǒng)包括圖像采集模塊、預(yù)處理模塊、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(yù)處理模塊用于根據(jù)所述原始礦井圖像...
技術(shù)分類
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