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  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種企業(yè)交互性數(shù)字聯(lián)動(dòng)展示艙，涉及展示艙技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明包括固定安裝在推車(chē)上的主屏，所述主屏兩側(cè)均鉸接有副屏，還包括：折疊組件，折疊組件用于對(duì)兩個(gè)副屏在主屏兩側(cè)的安裝角度進(jìn)行反向的同步調(diào)節(jié)。優(yōu)點(diǎn)在于：本發(fā)明可在閑置時(shí)對(duì)多塊顯示屏...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于邊緣計(jì)算的低功耗交通監(jiān)控方法、系統(tǒng)及設(shè)備，屬于交通控制系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。該方法獲取來(lái)自多源交通監(jiān)測(cè)傳感器的道路通行數(shù)據(jù)；基于道路通行數(shù)據(jù)及預(yù)設(shè)設(shè)備通信距離，確定相應(yīng)預(yù)設(shè)范圍及其對(duì)應(yīng)的一個(gè)或多個(gè)邊緣計(jì)算設(shè)備組。根據(jù)各邊緣計(jì)算設(shè)...
  • 本發(fā)明涉及傳感器測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于聲光電融合的智能水域虛擬電子圍欄。它具體包括：水域傳感器融合網(wǎng)絡(luò)，水域界面波動(dòng)特征提取單元、入侵概率預(yù)測(cè)單元以及自適應(yīng)警報(bào)響應(yīng)單元；水域傳感器融合網(wǎng)絡(luò)用于捕捉目標(biāo)水域中的聲波信號(hào)、光信號(hào)和電磁信...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于面部表情與上下文情境的學(xué)業(yè)情緒識(shí)別方法及裝置。該方法通過(guò)利用視覺(jué)語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練模型CLIP，結(jié)合視頻序列中的學(xué)生面部表情與學(xué)習(xí)情境的上下文信息，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的情緒建模。具體而言，本發(fā)明首先對(duì)人臉表情和學(xué)習(xí)情景中的上下文信息進(jìn)行協(xié)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種切片圖像分類方法、系統(tǒng)、終端及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：對(duì)待處理切片圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到目標(biāo)切片圖像；構(gòu)建切片圖像分類模型，對(duì)切片圖像分類模型進(jìn)行訓(xùn)練得到目標(biāo)模型，將目標(biāo)切片圖像輸入到目標(biāo)模型的實(shí)例特征提取模塊進(jìn)行特征提取，得...
  • 本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種面向光學(xué)遙感圖像的船舶檢測(cè)方法。方法包括：S1：獲得各船舶目標(biāo)的新標(biāo)簽；S2：構(gòu)建船舶檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，基于船舶檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)獲取的多尺度特征圖的所有像素點(diǎn)和新標(biāo)簽獲取所有的候選正樣本；S3：設(shè)置分類閾值和回歸閾...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模態(tài)大模型的圖像質(zhì)量分類處理方法及系統(tǒng)，涉及電力巡檢圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括確定巡檢圖像的模態(tài)數(shù)據(jù)匹配策略；基于模態(tài)數(shù)據(jù)匹配策略得到多種關(guān)聯(lián)模態(tài)數(shù)據(jù)；將每種關(guān)聯(lián)模態(tài)數(shù)據(jù)與巡檢圖像進(jìn)行匹配性判斷，得到初篩模態(tài)數(shù)據(jù)；確定巡檢...
  • 本發(fā)明涉及一種語(yǔ)義分割模型訓(xùn)練方法及裝置，屬于數(shù)字圖像技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括獲取街道上的圖像數(shù)據(jù)，設(shè)置初始語(yǔ)義分割模型；根據(jù)圖像數(shù)據(jù)對(duì)初始語(yǔ)義分割模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到目標(biāo)語(yǔ)義分割模型和輸出結(jié)果；根據(jù)初始掩膜、偽標(biāo)簽和關(guān)鍵邊緣區(qū)域集合進(jìn)行權(quán)重計(jì)算...
  • 本發(fā)明提出一種輪廓注入內(nèi)容的青光眼視杯視盤(pán)分割方法，該方法包括：將眼底視網(wǎng)膜彩色圖像輸入至編碼模塊中進(jìn)行編碼；利用輪廓解碼器對(duì)多層級(jí)特征逐階段進(jìn)行視杯和視盤(pán)的輪廓解碼；利用內(nèi)容解碼器對(duì)多層級(jí)特征進(jìn)行視杯和視盤(pán)的內(nèi)容分割解碼；利用輪廓注入模塊...
  • 本發(fā)明提出一種基于視覺(jué)語(yǔ)言對(duì)應(yīng)的AI生成全景圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法與系統(tǒng)，該方法包括：獲取AI生成全景圖像，對(duì)AI生成全景圖像進(jìn)行采樣；基于圖像塊集合，利用視覺(jué)編碼器對(duì)圖像塊進(jìn)行特征表示；利用語(yǔ)言編碼器對(duì)AI生成全景圖像附有的文本描述進(jìn)行特征表示...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種加速光刻熱點(diǎn)檢測(cè)的方法及裝置，包括：獲取產(chǎn)品版圖數(shù)據(jù)；對(duì)產(chǎn)品版圖數(shù)據(jù)進(jìn)行光刻工藝熱點(diǎn)檢查，定位熱點(diǎn)，設(shè)定熱點(diǎn)圖形區(qū)域半徑；將熱點(diǎn)區(qū)域圖形轉(zhuǎn)換為特征向量并映射為圖的節(jié)點(diǎn)，使用貪心算法實(shí)現(xiàn)基于圖的動(dòng)態(tài)熱點(diǎn)庫(kù)形成和更新；產(chǎn)品版圖數(shù)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多源影像配準(zhǔn)的無(wú)人機(jī)影像幾何糾正系統(tǒng)和方法，屬于無(wú)人機(jī)影像處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括步驟：1：將基準(zhǔn)影像和待糾正影像轉(zhuǎn)換至同一地理坐標(biāo)系；2：將同一地理坐標(biāo)系下的待糾正影像重采樣至與基準(zhǔn)影像分辨率一致；3：在重疊區(qū)域?qū)?..
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)的智慧城市數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，方法包括：將城市區(qū)域分為多個(gè)子區(qū)域，在城市區(qū)域內(nèi)設(shè)置多個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)；計(jì)算每個(gè)子區(qū)域內(nèi)擴(kuò)散波動(dòng)程度，擴(kuò)散波動(dòng)程度表示子區(qū)域建筑物對(duì)污染物擴(kuò)散的影響程度；利用影響程度對(duì)高斯...
  • 本發(fā)明涉及充電效率優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于用電需求的用戶用電數(shù)據(jù)計(jì)算方法及系統(tǒng)；對(duì)高速公路上的電動(dòng)車(chē)充電站識(shí)別，得到充電站參數(shù)；根據(jù)充電站位置對(duì)高速公路進(jìn)行劃分，得到道路子集，獲取道路子集上的電動(dòng)車(chē)參數(shù)；對(duì)道路子集的道路環(huán)境數(shù)據(jù)、道路擁...
  • 本發(fā)明涉及運(yùn)維調(diào)控技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種變壓器運(yùn)維調(diào)控方法及系統(tǒng)，所述方法包括獲取變壓器歷史數(shù)據(jù)，對(duì)變壓器歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，確定運(yùn)維計(jì)劃時(shí)間表；獲取變壓器的歷史運(yùn)維記錄表單，對(duì)歷史運(yùn)維表單進(jìn)行表單處理，構(gòu)建每個(gè)運(yùn)維類型的運(yùn)維推薦節(jié)點(diǎn)；獲取...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種巖土工程地基施工用決策管理方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及巖土工程地基施工領(lǐng)域，該方法包括：當(dāng)監(jiān)測(cè)到巖土工程地基施工現(xiàn)場(chǎng)存在現(xiàn)場(chǎng)問(wèn)題時(shí)，生成當(dāng)前時(shí)間巖土工程地基的當(dāng)前三維模型；從事先存儲(chǔ)的現(xiàn)場(chǎng)問(wèn)題與決策方案的對(duì)應(yīng)關(guān)系中，查詢與所述現(xiàn)場(chǎng)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了應(yīng)用于散糧系統(tǒng)線的多傳感器設(shè)備AI預(yù)警系統(tǒng)，屬于糧食輸送領(lǐng)域。本發(fā)明解決了現(xiàn)有預(yù)警系統(tǒng)數(shù)據(jù)難以集中處理，降低了現(xiàn)有預(yù)警系統(tǒng)實(shí)用性的問(wèn)題，通過(guò)采用歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練與測(cè)試，從而得到能夠?qū)ι⒓Z設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)的...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種運(yùn)輸車(chē)輛與集裝箱匹配方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及集裝箱運(yùn)輸技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括基于第一匹配區(qū)間對(duì)存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)所有掛車(chē)的參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，得到與集裝箱相匹配的第一目標(biāo)掛車(chē)；基于第二匹配區(qū)間對(duì)第一目標(biāo)掛車(chē)進(jìn)行篩選，得到第...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種智能政數(shù)中臺(tái)及其應(yīng)用的數(shù)據(jù)處理方法，涉及數(shù)字政務(wù)服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，智能政數(shù)中臺(tái)包括事項(xiàng)模型模塊，用于建立政務(wù)服務(wù)事項(xiàng)與證照、數(shù)據(jù)、系統(tǒng)的四位一體事項(xiàng)模型，實(shí)現(xiàn)事項(xiàng)關(guān)聯(lián)關(guān)系的動(dòng)態(tài)建模與優(yōu)化；數(shù)字辦件模塊，配置統(tǒng)一接口API和標(biāo)準(zhǔn)化...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種工程車(chē)輛的質(zhì)量評(píng)估方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括：根據(jù)工程車(chē)輛上傳的故障信息以及針對(duì)各類型故障預(yù)先設(shè)置的故障等級(jí)系數(shù)，分別計(jì)算目標(biāo)時(shí)間段內(nèi)每日的平均無(wú)故障工時(shí)；根據(jù)目標(biāo)時(shí)間段內(nèi)每日的平均無(wú)故障工時(shí)，確定目標(biāo)時(shí)間段內(nèi)無(wú)故障...
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