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      • 本發(fā)明公開了一種無人機(jī)槳葉加工精度測量方法、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:通過雙次異向線結(jié)構(gòu)光掃描技術(shù)獲取無人機(jī)槳葉表面的點(diǎn)云數(shù)據(jù);基于點(diǎn)云的微局部密度與曲率信息,對所得點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行非均勻采樣,提取關(guān)鍵特征點(diǎn);基于提取的關(guān)鍵特征點(diǎn)構(gòu)建無人機(jī)槳葉的...
      • 本發(fā)明公開了一種基于混合擴(kuò)散模型的車間設(shè)備布局生成方法,屬于人工智能與計算機(jī)視覺領(lǐng)域。包括如下步驟:定義包含離散語義標(biāo)簽和連續(xù)幾何屬性的設(shè)備集合,并以車間平面圖作為邊界約束;構(gòu)建混合擴(kuò)散模型,通過獨(dú)立的離散域和連續(xù)域加噪函數(shù),對設(shè)備屬性逐步...
      • 本發(fā)明公開了一種環(huán)形索承網(wǎng)格結(jié)構(gòu)施工誤差的動態(tài)調(diào)整方法及系統(tǒng),涉及建筑施工技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:執(zhí)行環(huán)形索承網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的設(shè)計建模,利用仿真擬合構(gòu)建節(jié)點(diǎn)的標(biāo)定結(jié)構(gòu)狀態(tài)數(shù)據(jù);部署感知傳感器獲得感知數(shù)據(jù)集,利用該數(shù)據(jù)集生成節(jié)點(diǎn)的結(jié)構(gòu)狀態(tài)向量;根據(jù)狀...
      • 本發(fā)明實(shí)施例公開了一種鋼模板打磨清理路徑規(guī)劃方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),包括:利用多光譜數(shù)據(jù)和激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)識別鋼模板表面的混凝土殘留,計算其面積、高度、體積并確定形狀類型、打磨方式,根據(jù)高度和體積計算打磨清理時長;結(jié)合打磨頭使用壽命和電池總...
      • 本發(fā)明提供一種基于BIMBase的供熱機(jī)房建模方法及系統(tǒng),首先對BIMBase平臺中供熱機(jī)房組件數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行層級化解析,得到組件結(jié)構(gòu)解析結(jié)果,接著基于該結(jié)果采集并整合供熱機(jī)房動靜態(tài)數(shù)據(jù)集合,然后對組件結(jié)構(gòu)解析結(jié)果和動靜態(tài)數(shù)據(jù)集合進(jìn)行組件間關(guān)...
      • 本發(fā)明屬于地質(zhì)探測技術(shù)領(lǐng)域,為解決目前難以準(zhǔn)確反映局地水文條件動態(tài)變化的問題,提供了一種基于隧道?含水體解析的隧洞施工涌水量預(yù)測方法及系統(tǒng)。其中,基于隧道?含水體解析的隧洞施工涌水量預(yù)測方法包括根據(jù)當(dāng)前工作面的含水體樣本預(yù)測集,結(jié)合研究區(qū)域...
      • 本申請涉及一種基于AI技術(shù)的配網(wǎng)拓?fù)淙案兄椒ā⑾到y(tǒng)及介質(zhì),方法包括采集并融合配網(wǎng)同源系統(tǒng)中的線路公共信息模型CIM模型文件與設(shè)備臺賬信息;對采集數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)解析與字段校正;提取主饋線路徑,并劃分主線分段,同時標(biāo)識關(guān)鍵控制開關(guān)位置和分段界...
      • 本發(fā)明適用于植物建模分析技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于離散元法的成熟期柔性小麥麥穗建模方法,包括以下步驟:分析待建模品種的若干成熟期小麥麥穗的幾何形態(tài)和特征尺寸參數(shù);確定小麥麥穗模型的幾何參數(shù)以及填充球排列方式;計算得到填充球的坐標(biāo);對填充球進(jìn)行...
      • 本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)存儲服務(wù)器的防護(hù)方法,包括:S1.將存儲服務(wù)器的存儲空間劃分為第一存儲空間和第二存儲空間;S2.在第一存儲空間中對有用數(shù)據(jù)進(jìn)行正常保存,在第二存儲空間中用隨機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行填充;S3.存儲服務(wù)器將第一存儲空間中的有用數(shù)據(jù)劃分為...
      • 本發(fā)明屬于設(shè)備管理技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明公開了基于多傳感器融合的工業(yè)設(shè)備故障預(yù)測與健康管理方法,包括:獲取工業(yè)設(shè)備的多源傳感數(shù)據(jù),進(jìn)行信號解耦分析,獲得解耦特征譜;進(jìn)行頻域轉(zhuǎn)換與調(diào)制解析,形成多維特征譜系;分析多維特征譜系的模態(tài)相關(guān)性,獲得故障特...
      • 本發(fā)明公開了基于不確定度估計的多模態(tài)大模型優(yōu)化對齊方法及系統(tǒng),所述方法包括:(1)數(shù)據(jù)整體不確定度估計:計算訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中所有四元組的整體不確定度;(2)批量不確定度度量:對于給定批量樣本中的每個個體,計算其不確定度,并通過動態(tài)選擇機(jī)制剔除異...
      • 本發(fā)明公開了一種自適應(yīng)交叉驗(yàn)證雷視數(shù)據(jù)融合方法及系統(tǒng),涉及水文監(jiān)測領(lǐng)域,包括S1、采集時間窗口內(nèi)的雷達(dá)數(shù)據(jù)R以及視頻數(shù)據(jù)V,分別計算獲取雷達(dá)數(shù)據(jù)R和視頻數(shù)據(jù)V的中位數(shù)絕對偏差MAD;S2、構(gòu)建離群點(diǎn)比例的權(quán)重計算模型,獲取數(shù)據(jù)的可靠性權(quán)重W...
      • 本發(fā)明涉及自動駕駛感知硬件功能失效監(jiān)測方法,同時涉及自動駕駛感知硬件功能失效監(jiān)測裝置,屬于深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:基于編碼器對感知硬件數(shù)據(jù)壓縮,獲取對應(yīng)的低維潛在表示;根據(jù)感知硬件數(shù)據(jù)潛在表示的隱變量,建立感知硬件數(shù)據(jù)模型;引入感知...
      • 本申請公開了基于自監(jiān)督Swin Transformer和遷移學(xué)習(xí)的飛行器旋渦識別訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及流體仿真大數(shù)據(jù)智能分析技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取目標(biāo)飛行器的非規(guī)則網(wǎng)格速度場數(shù)據(jù);將非規(guī)則網(wǎng)格速度場數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為笛卡爾網(wǎng)格速度場;通過旋...
      • 本發(fā)明涉及屬于故障預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種基于圖融合與多階段學(xué)習(xí)的閃速爐故障預(yù)測方法,包括:建立靜態(tài)圖和動態(tài)圖,根據(jù)靜態(tài)圖和動態(tài)圖,描述傳感器數(shù)據(jù)之間的影響強(qiáng)度和動態(tài)變化,獲取時空特征;將時空特征輸入Transformer編碼模型,獲取預(yù)測數(shù)...
      • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于多模態(tài)學(xué)習(xí)的多模態(tài)音視頻體驗(yàn)質(zhì)量評價系統(tǒng),包括:音視頻素材處理模塊、主觀質(zhì)量評分標(biāo)注模塊和模型訓(xùn)練模塊。通過音視頻素材處理、主觀質(zhì)量評分標(biāo)注及模型訓(xùn)練三大模塊協(xié)同工作,解決了傳統(tǒng)單模態(tài)評價模型無法捕捉音視頻協(xié)同作用、主觀...
      • 本申請涉及一種電磁背景噪聲的動態(tài)歸零和抑制方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。所述方法包括:對電磁背景噪聲進(jìn)行初始化,給每個頻點(diǎn)初始化兩個模態(tài);每個模態(tài)包括:均值、方差以及熱度;根據(jù)預(yù)設(shè)周期采集電磁背景噪聲,當(dāng)獲取到電磁背景幅度值后,根據(jù)每個頻點(diǎn)的幅度...
      • 本申請涉及能源數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種基于規(guī)則性約束的新能源風(fēng)光樣本數(shù)據(jù)處理方法及裝置,其中,方法包括:建立一種規(guī)則插值模型,針對新能源風(fēng)電與光伏系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下容易出現(xiàn)的數(shù)據(jù)缺失進(jìn)行插值補(bǔ)充;建立基于拓?fù)涓兄植靠赡孀⒁饬C(jī)制的數(shù)據(jù)...
      • 本發(fā)明提供了一種基于Transformer的通道聚類的電梯風(fēng)險預(yù)警方法,其通過時序分解模塊將多變量時序數(shù)據(jù)拆解為趨勢項(xiàng)和季節(jié)項(xiàng),通過對其在頻域空間中具有內(nèi)在相似性的通道進(jìn)行聚類,采用帶有路由機(jī)制的交叉注意力模塊,實(shí)現(xiàn)聚類內(nèi)與聚類間的通道交互...
      • 本發(fā)明提供一種配電終端健康狀態(tài)預(yù)測方法、裝置和電子設(shè)備,屬于配電終端智能運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域。其中方法包括:獲取配電終端的待測多源監(jiān)測數(shù)據(jù);將所述待測多源監(jiān)測數(shù)據(jù)輸入至配電終端健康狀態(tài)預(yù)測模型,得到所述配電終端健康狀態(tài)預(yù)測模型輸出的配電終端健康狀態(tài)...
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