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计算;推算;计数设备的制造及其应用技术
  • 本发明公开了一种基于大模型的破产数据分析方法、设备及介质。根据本申请的方法包括:通过分布式数据采集系统获取多渠道破产数据,采用OCR和文本提取技术实现数据自动分类存储;利用深度学习模型提取破产领域实体,通过互注意力机制构建企业破产知识图谱;...
  • 本发明公开了一种基于Transformer‑YOLO的驾驶员疲劳检测优化方法;包括如下步骤:数据采集、数据预处理、目标检测、关键区域特征提取、多模态特征融合及疲劳状态分类;该方法首先通过YOLOv11模型检测驾驶员视频流中的人脸及关键区域,...
  • 本发明公开了一种基于大数据的模拟训练数据分析处理方法,属于模拟训练技术领域。包括以下步骤:构建多模态数据同步采集框架,对至少一个受训对象在模拟训练过程中的操作日志、生理信号、音视频数据进行同步采集,以此来构建时空一致的训练数据集;对训练数据...
  • 本发明公开了一种齿廓磨削三维热分布重构及结构评估方法及系统,结合砂轮运动轨迹、齿面几何形貌与砂轮宏观结构建立三维齿面离散网格,并通过轨迹映射与路径连续性生成带时间标签的接触单元集合,将磨削能量输入与砂轮磨粒分布差异结合,构造加权能量图,在网...
  • 本发明提供一种基于AI自主学习的智慧园区运维管理方法及系统,首先获取智慧园区内多个运维数据源的实时运维数据集合,涵盖设备运行日志、环境监测文本及用户交互数据,接着对该实时运维数据集合进行语义特征提取,生成包含设备运行状态、环境关联及用户交互...
  • 本发明涉及一种基于jetsontx2和TensorRT加速推理的跌倒检测方法,包括:对截取的视频片段进行预处理;对预处理后的视频数据源进行数据集标注,得到标注数据集;对标注数据集进行预处理,得到标签数据集;构建并训练动作识别模型TwoStr...
  • 本申请公开了一种乡村能源系统多能源荷场景构建方法,涉及综合能源领域,该方法包括:获取乡村能源系统的历史多能源荷时间序列;根据历史多能源荷时间序列,采用场景生成模型生成未来时间段的多能源荷场景集;场景生成模型基于Transformer模型及正...
  • 本发明公开了一种基于大数据的智能工厂设备数据分析管理系统及方法,涉及智能制造技术领域,包括采集工厂订单参数和工厂设备的运行状态数据,基于运行状态数据计算得到工厂设备的瞬时功率和能耗;所述工厂订单参数包括加工工艺序列及交付期限;将工厂订单参数...
  • 本发明提供一种基于人工智能的人力资源管理方法和系统,包括如下步骤:S1、招聘筛选阶段,采集并筛选应聘简历信息,对筛选后的简历信息进行候选人智能问答评估,根据候选人智能问答评估结果;S2、入职管理阶段,对入职人员的绩效、考勤、满意度、项目完成...
  • 本发明公开了一种基于大语言模型的SRAF图形生成方法及系统,所述方法包括:对预先采集到的多模态的样本数据进行预处理,将其转换为大语言模型能够识别的词向量,所述样本数据包括SRAF图形以及用于生成所述SRAF图形的目标布局图案和文本形式的工艺...
  • 本发明公开了一种视觉激光数据特征压缩与提取方法及系统,涉及特征压缩与提取技术领域,包括以下步骤,建立基于卷积神经网络的特征压缩框架,提取中间特征;据特征的统计特征,确定冗余或信息量少的无信息性特征,并删除与无信息性特征最相似的特征;引入离散...
  • 本发明公开了一种基于多介质折射模型的水下图像畸变矫正方法,涉及图像处理技术领域,包括S1、通过采集原始水下图像数据并提取数据中光学干扰特征,得到初步失真参数集合,S2、根据初步失真参数集合分析介质变化影响,采用卷积神经网络模型处理图像像素分...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的光电型智能防错工作台控制方法及系统,生成校正图像数据;对RGB颜色空间图像数据集、HSV颜色空间图像数据集、Lab颜色空间图像数据集与YCbCr颜色空间图像数据集分别构建多尺度图像金字塔,得到多尺度图像特征数据...
  • 本发明属于计算机视觉、视频处理技术领域,为提出一种基于运动特征扩散预测的视频异常检测算法,该方法能够提高异常检测的检测精度并降低模型复杂度。该方法基于生成模型的运动特征预测和外观重建,为此,本发明采取的技术方案是,基于运动特征扩散预测的视频...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的多模态数据质量评估方法,包括获取数据库中被标记为对齐的第一模态记录数据和第二模态记录数据;对第一模态记录数据和第二模态记录数据分别进行语义特征提取以得到文本结构化数据语义编码特征张量和元数据描述语义编码特征向量...
  • 本发明公开了一种电力系统碳排放时序生产模拟预评估方法,并公开了具有电力系统碳排放时序生产模拟预评估方法的系统、终端及介质,其中电力系统碳排放时序生产模拟预评估方法通过建立计及源网荷储互动特性的省级电力系统碳排放时序模拟仿真模型,加强碳达峰关...
  • 本发明涉及基于卷积变分自编码器的日负荷曲线聚类方法,属于电力系统数据处理技术领域,提出采用卷积变分自编码器,利用其优秀的重构能力和神经网络的非线性学习能力提取用户日负荷曲线的时序特征,并实现数据降维,再将提取到的潜在表征通过K‑means算...
  • 本发明涉及故障诊断技术领域,特别是一种电网故障分析方法及系统,其包括构建融合张量,并对融合张量进行降维处理生成融合特征矩阵;构建卷积自编码器模型检测异常融合特征矩阵;根据异常特征矩阵的异常数据进行电网故障分类,基于电网故障分类的结果计算电网...
  • 本发明提出一种基于改进CNN‑LSTM神经网络的配电网电压质量预测方法,且通过入注意力机制的卷积神经网络‑长短时记忆神经网络混合模型,用于配电网电压质量预测。通过融合CNN和LSTM进行多维时空特征协同挖掘,引入注意力机制模块以聚焦关键时段...
  • 本发明提出了一种基于PINN的热‑力‑屏蔽一体化多层级结构优化设计方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S1:模型建立与数据准备;步骤S2:PINN神经网络训练;步骤S3:多层级结构设计优化;该方法根据元器件的辐照屏蔽能力,构建多层级屏蔽结构...
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