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      計算;推算;計數設備的制造及其應用技術
      • 本申請公開了一種電力現貨市場出清模型優化方法、裝置、設備和介質,方法包括:基于歷史發電數據、負荷數據和市場交易數據構建以發電總成本最小和社會福利最大化為目標的市場出清模型,基于設置的約束條件對市場出清模型進行求解,得到第一市場出清結果;調整...
      • 本發明涉及茶葉病害檢測領域,具體涉及一種基于輕量化YOLOv8模型的茶葉病害檢測方法。技術方案包括:采集多種類型的茶葉病害圖像;對采集的多種類型的茶葉病害圖像進行預處理,預處理包括光照歸一化、幾何增強、光照增強、自適應直方圖均衡化、多尺度R...
      • 本發明公開了多災種災害物聯網時間序列自適應異常檢測方法與系統,涉及物聯網領域,方法包括S1、構建異常檢測模型;S2、獲取訓練數據集;S3、訓練異常檢測模型;S4、獲取待檢測數據;S5、分析待檢測數據的重構結構;S6、分析異常分數;應急災害預...
      • 本發明涉及一種基于多源數據融合的智慧配電間運維方法及系統,該方法包括:通過多源傳感設備采集配電間環境及設備數據,獲得原始多源數據;對原始多源數據進行標準化處理,獲得標準化異構數據;通過時空圖卷積網絡對設備振動特性與設備電力參數進行時空關聯建...
      • 本發明公開了一種建筑質檢管理系統,包括:分布式智能傳感網絡,包含部署在建筑結構關鍵節點的多類型傳感器陣列、移動檢測終端和無人機巡檢單元;多模態數據融合模塊,用于對傳感器數據、圖像數據及BIM模型數據進行時空對齊與特征提取;數字孿生可視化平臺...
      • 本申請涉及風電場布局技術領域,具體提供一種基于雙種群的風電場布局處理方法、裝置、設備及介質,旨在解決現有風電場布局導致風電場的總輸出功率低且建設成本高的技術問題。為此目的,本申請包括:在多次迭代中,根據第一優化目標和第二優化目標,對第一風電...
      • 本申請涉及現場可編程門陣列與高速存儲器的協同設計技術領域,涉及一種基于FPGA的協同存儲系統和方法。所述系統包括:輸入接口模塊,用于接收FPGA的存取指令及數據;動態存儲決策模塊,用于根據實時數據特征和系統資源狀態動態調整數據分塊策略;地址...
      • 本發明公開了一種基于大數據的互聯網廣告精準投放方法及系統,涉及互聯網廣告技術領域,用于解決模型未能充分采用深度學習或強化學習等先進算法,導致興趣預測的準確性與動態適應性降低的問題,通過動態行為分析模塊實時捕捉用戶交互特征,結合深度學習對多維...
      • 本發明公開了一種3D堆疊芯片的晶圓內部缺陷圖像自動識別方法及系統,屬于半導體制造檢測技術領域。該方法基于多模態成像技術同步獲取光學、X射線及超聲圖像數據,通過動態調整成像參數適配不同晶圓層級與材料特性,結合分層濾波去噪、多分辨率配準及自監督...
      • 本發明的一種基于雙軸特征交互的無人機圖像小目標檢測方法及設備,通過四個上下文感知交互階段(CAI Stage)級聯構成,每個階段包含兩個上下文感知交互塊(CAI Block)。每個CAI Block通過雙軸并行架構實現特征提取,并采用關鍵要...
      • 本發明實施例提供了一種刨花板表面缺陷檢測的方法、裝置、設備和存儲介質,該方法包括:基于特征提取網絡和特征融合網絡,確定每個樣本圖像對應的待檢測樣本特征圖;基于缺陷檢測模型,確定待檢測樣本特征圖中每個先驗框對應的預測框及預測向量;通過上采樣和...
      • 本發明提供的一種邊界注意力輔助的動態圖卷積視網膜血管圖像分割方法,包括以下步驟:S1.對視網膜血管圖像進行預處理,并對預處理后的圖像進行翻轉和切片處理,得到尺寸為48×48像素的圖像切片集;S2.將圖像切片集輸入到動態圖卷積U型網絡中進行血...
      • 本發明涉及金融交易安全技術領域,公開了基于數據分析和深度學習技術的POS機交易風險識別方法。該方法實時采集交易數據流,經多維度特征提取、動態時序分割后,輸入第一深度學習模型進行初步風險評分,篩選高風險時間窗口并對其交易數據細粒度特征增強,再...
      • 本發明公開了一種基于RNN的肺動脈分割方法、系統、設備及介質,涉及利用人工智能技術進行肺動脈分割,其目的在于解決現有技術中因肺動脈的外周分支標注困難致使標簽數據不完整影響肺動脈分割準確性的技術問題。其樣本包括有標簽與未標記的肺部CT樣本圖像...
      • 本發明公開了面向AUV的多尺度輕量化水下圖像實例分割模型構建方法,包括:獲取水下目標物體圖像數據集,實例分割標注;轉換標注文件格式,按比例隨機劃分數據集為訓練集、驗證集和測試集;構建新型C3K2_MSGC模塊;在分割檢測頭中引入分組卷積,構...
      • 本發明公開了基于深度強化學習的風電塔筒動態響應自適應調整方法,包括:S1、獲取風電塔筒的多源數據,構建狀態空間;S2、構建深度強化學習模型,所述深度強化學習模型包括策略網絡和價值網絡,初始化深度強化學習模型;S3、確定風電塔筒的設計標準和安...
      • 本發明公開了一種基于狀態空間模型的自監督單目深度估計方法及系統,屬于計算機視覺與深度學習領域;所述方法包括:使用初始網絡對圖像序列進行下采樣操作得到三個尺度的特征序列;使用隱藏狀態層對初始網絡輸出的三個尺度的特征序列分別進行下采樣操作后再執...
      • 本發明公開了一種基于卷積神經網絡的小麥赤霉病識別與害病斑分割方法,包括:1獲取健康小麥麥穗圖像以及不同病斑程度的小麥麥穗圖像并進行預處理;2構建小麥病斑程度識別網絡模型;3離線訓練構建的小麥病斑程度識別網絡模型;4構建小麥病斑分割網絡模型;...
      • 本發明提供了一種無人斗輪機自動控制方法及其系統,涉及無人斗輪機技術領域,包括:獲取抓取任務需求、三維作業區域模型、無人斗輪機的實時位置與姿態數據、物料堆的分布狀態信息以及運輸設備的運行狀態數據;根據抓取任務需求、三維作業區域模型和實時位置與...
      • 本申請涉及人工智能與計算機視覺技術領域,公開了深度學習的圖像識別與分類系統及方法,所述系統包括:輸入預處理模塊,動態裁剪?重建模塊,特征提取與建模模塊,注意力稀疏正則化模塊,動態難度估計與多級優化器控制模塊,分類決策模塊;所述方法包括:接收...
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