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      計算;推算;計數設備的制造及其應用技術
      • 本發明提供了一種一體化渦輪箱多目標優化設計方法,通過響應面模型、神經網絡模型、熱?流?固耦合仿真與遺傳算法相結合,應用于高功重比發動機一體化渦輪箱多目標結構優化設計。主要步驟如下:建立一體化渦輪箱幾何結構參數模型,確定優化的幾何結構參數與優...
      • 本發明公開一種基于知識圖譜人崗個性化匹配推薦方法及系統,該方法收集招聘企業發布的招聘職位信息,進行數據處理,并通過關系抽取得到招聘職位三元組,得到職位知識圖譜;采集用戶包括點擊瀏覽、評論、收藏在內的歷史求職行為數據,得到用戶偏好的職位數據集...
      • 本發明提供了一種瀝青路面裂縫檢測方法及系統,該方法包括:獲取瀝青路面圖像;根據預設圖像處理方式對瀝青路面圖像進行預處理,得到目標瀝青路面圖像;利用瀝青路面裂縫檢測模型對目標瀝青路面圖像進行分析,輸出瀝青路面裂縫檢測結果,該瀝青路面裂縫檢測模...
      • 本發明公開了基于人工智能的隱蔽工程解析識別系統,其技術方案要點是:包括:數據采集模塊、圖像或信號處理模塊、模型訓練模塊、結構解析模塊、集成智能通知模塊以及輸出和報告模塊;系統集成了超聲波、雷達、紅外測距儀等高精度傳感器,以及搭載這些傳感器的...
      • 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...
      • 本發明公開了一種動態環境下基于深度學習的視覺SLAM方法,該方法包括以下步驟:采用GCNv2網絡進行特征點提取;利用語義分割網絡和多視圖幾何結合的方法檢測動態特征點,進行動態特征點剔除,其中采用改進后的DeepLabV3plus網絡對RGB...
      • 本發明涉及融入領域雙語詞典的泰?漢法律領域神經機器翻譯方法,屬于自然語言處理技術領域。包括步驟:構建泰?漢法律領域平行文本語料;使用工具從構建好的泰?漢法律領域平行文本語料中挖掘領域雙語詞典;利用領域雙語詞典從泰?漢公共數據集中篩選“偽領域...
      • 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...
      • 本發明公開了一種人工智能可見光紅外模態行人重識別方法,屬于計算機視覺與深度學習領域,該方法構建了端到端的基礎?細節特征學習框架,通過細節特征提取模塊無損捕獲模態專屬細節特征,并利用基礎嵌入生成模塊生成模態共享基礎特征。本發明采用可逆神經網絡...
      • 本發明公開了一種篇章關系識別系統,該系統基于顯式篇章關系數據集,構建覆蓋多個領域的、自動標注的人造隱式篇章關系數據集,并以該人造隱式篇章關系數據集為訓練數據,提取領域共享特征和領域私有特征,從而輸出隱式篇章關系識別的預測結果,同時本發明引入...
      • 本發明公開了一種結合提示學習雙分支網絡模型的赤泥空間提取方法,方法步驟如下:采集研究區位置關聯的衛星遙感影像和地物語義視覺信息,搭建包含場景分類支路與語義分割支路的雙分支網絡模型,場景分類支路對衛星遙感影像和地物語義視覺信息進行分類多層特征...
      • 本發明公開了一種基于大語言模型的數字課程生成方法及系統,通過將課程資料的獲取、基于大語言模型的章節拆分與語義分析,以及多模態索引構建緊密結合,自動化地將教學資料中的多源異構信息統一映射到清晰的章節層級結構中,并在此基礎上快速生成結構化模型,...
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