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  • 本发明公开了一种缺乏先验信息的机动目标智能跟踪方法,属于目标跟踪技术领域,方法包括:构建目标测量数据序列;利用第一Transformer网络输出目标当前运动与各个假定运动模式相匹配的概率,判定目标运动模式;利用第二Transformer网络...
  • 本申请涉及一种工单处理方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品。包括:获取待处理的当前工单数据;当前工单数据包括工单标识、业务属性信息和问题描述信息;对当前工单数据进行特征提取,得到当前工单特征;特征提取包括独热编码、归一化和语义特征提取...
  • 本发明涉及冷链运输监控领域,公开了一种基于拟合参数距离泛函的冷箱温度预测系统及方法,用于针对断电后无法获取内部温度的冷箱。包括建立样本库,存储历史冷箱通断电周期数据,对其通电阶段温度数据进行预处理和多项式拟合得到特征参数向量,对断电阶段温度...
  • 本发明公开了一种压力机的工作状态监测和能量匹配方法及系统,涉及生产领域数据预测和智能优化技术相关领域,该方法采集冲压件生产过程中压力机的多种数据,建立并训练基于神经网络的多任务预测模型处理和分析大量历史数据,得到预训练模型,用于处理实时采集...
  • 本发明公开了一种光缆全生命周期统计对比分析系统,涉及光缆管理领域,包括依次数据交互的数据采集层、智能分析层、应用决策层、全流程数据管理模块和智能调配模块。本系统构建“采集‑分析‑管理‑决策‑调配”一体化闭环,数据采集层保障全量精准感知与实时...
  • 本发明公开了一种矿区地下水环境监测系统及方法,涉及地下水环境监测技术领域,本发明包括参数获取模块、参数分析模块和数据库,从数据库中获取矿区信息,分析各监测区域的监测等级,并获取各监测区域的高密度子监测区域和低高密度子监测区域,为各监测区域设...
  • 本发明实施例公开了争议焦点识别方法、装置、计算机设备及可读存储介质。该方法获取真实案件数据进行多模态特征提取,分别得到文本特征、表格特征和图像特征;将文本特征、表格特征和图像特征进行特征融合,得到跨模态融合特征;基于真实案件数据中实体和关系...
  • 本发明提供了一种考虑卸荷振动频率影响的深埋洞室爆破振动安全评估方法,通过对实测振动信号进行低频特征分析,重点考虑地应力瞬态卸荷诱发的以低频为主的振动响应,建立低频振动安全评估体系,从而实现对深埋洞室爆破振动安全性的更为准确和可靠的评价。该方...
  • 本发明提供了一种基于多源异构数据的面向专业‑岗位深度匹配分析系统,涉及人力资源技术领域,包括依次通信连接的数据输入与预处理层、多通道并行分析层、数据融合对齐层、量化计算与分析引擎层及智能报告生成与输出层,所述数据输入与预处理层接收多源异构数...
  • 本发明提出一种基于对比学习的跨异构平台模型鲁棒性增强方法及系统,涉及联邦学习的技术领域,方法包括将初始化数据集派分至每个客户端,对初始化数据集进行预处理,得到预处理数据集,并通过服务器端将初始化的全局模型广播至客户端;利用预处理数据集和全局...
  • 本公开提供了一种数据中心的健康状况检测方法、装置、设备及介质,涉及计算机技术领域,所述方法包括:获取数据中心的每个监控指标对应的当前时序监控数据序列;其中,所述监控指标为多个;提取各所述当前时序监控数据序列的周期性特性数据,以及获取前一次的...
  • 本发明涉及自动驾驶技术领域,具体公开了一种自动驾驶系统离线评估与迭代优化方法及系统,所述方法包括录制任务级数据包,为所述任务级数据包绑定可复现指纹;在离线阶段,重建一致输入数据流,将所述一致输入数据流并行输入至当前在线运行的旧模型与待评估的...
  • 本发明属于建筑施工与数字孪生技术领域,涉及到一种基于人工智能的智能匹配方法及系统。本发明通过实时采集施工环境数据并识别风险标记,结合时序预测模型计算构件变形量,修正BIM模型生成环境补偿的虚拟构件;采用三维点云配准技术进行几何匹配分析,判定...
  • 本发明公开了一种基于ADMM与扩散模型的脑源成像重构方法及系统,方法包括:采用最小范数估计法,基于导联矩阵,通过训练源数据信号和真实源数据信号估计得到真实初始源活动;根据皮层网络拓扑构建稀疏梯度算子;通过训练需求确定扩散模型的去噪模式;在扩...
  • 本申请实施例提供了一种训练数据集的生成方法及装置,涉及人工智能技术领域。该方法通过“检索与错误审核数据关联的正确审核数据”与“生成与错误审核数据关联的变体审核数据”双路并行的策略,自动构建出与错误审核数据关联的、包括大量训练数据的训练数据集...
  • 本申请提供了一种模型微调方法、设备、存储介质及产品;方法包括:基于预设数据分类分级规则,对原始训练数据集进行分类分级处理,获得结构化数据集;基于所述结构化数据集和预设指令分类分级规则,通过第一大模型进行合成数据生成,获得合成数据集;对所述合...
  • 本发明属于人工智能技术领域,公开了基于特征分布差异反馈的大模型自我迭代优化方法及系统,该方法通过采集人类生成文本数据集和模型生成文本数据集,并对数据集进行预处理;从数据集中提取多个维度的特征,并计算差异向量;基于差异向量,使用Softmax...
  • 本申请公开了一种模型训练方法及设备,涉及机器学习技术领域,包括:利用数据集中的训练集对目标模型进行一轮训练,得到各个样本的评价指标;根据评价指标将各个待划分样本划分为简单样本或困难样本;丢弃简单样本,并基于调整后的数据集返回执行下一轮训练,...
  • 本发明公开了一种智能体模板化对练与自动评价的训练方法,涉及智能体训练技术领域,用于解决无法有效反映智能体在实际使用过程中的行为响应特征与认知演化过程,导致智能体对练的训练效率低下的问题,通过交互端接收用户输入,记录智能体响应时间,设定学习时...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的电商产品视觉触觉融合模型训练方法,涉及智能感知与多模态信息技术领域,包括S1、通过传感器采集电商产品的视觉数据和触觉数据,针对视觉数据提取形状位置的特征,针对触觉数据提取压力纹理的特征,采用基于深度学习的模态相...
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