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计算;推算;计数设备的制造及其应用技术
  • 本公开提供了一种数据存储器、数据存储方法、装置、芯片、板卡及设备,其中,该方法包括:获取每个数据的第一存储地址;其中,所述第一存储地址用于指示该数据在对应存储区域中的存储位置;调整多个所述数据中目标数据的第一存储地址,调整后得到第二存储地址...
  • 本申请公开了一种数据与模型联合驱动的电网短路故障预测方法、系统、处理器及介质,涉及电力系统故障预测技术领域。该方法通过采集电网运行数据并预处理,构建基于节点导纳矩阵的物理模型和图神经网络与LSTM混合架构的数据驱动模型,经动态权重融合形成联...
  • 本申请涉及编织材料图像检测领域,公开了一种基于机器视觉的复材无损检测方法,方法包括:获取目标碳纤维编织材料在编织完成拍摄的图像并进行预处理,得到织面图像;对织面图像进行整体检测,确定织面图像中的编织区域,并根据编织区域确定织面图像的纤维覆盖...
  • 本申请实施例提供一种目标跟踪方法,包括:将视频转换成多帧图像;获取目标框提示文件;构建高效特征提取模块和轻量级特征提取模块,对所述多帧图像进行逐帧推理,以获取目标区域,并对所述目标框提示文件进行更新;和根据所述目标框提示文件,在所述图像的目...
  • 本发明公开了基于实例归一化风格融合模块的三模态行人再识别方法,属于行人再识别技术领域。本发明利用实例归一化提取浅层网络的风格信息,并结合激励挤压方式的通道注意力机制提取关注的重点,并且融合两个模态的域不变风格信息从而组成了第三个分支的输入。...
  • 本发明公开了一种多模态航拍图像融合与目标检测联合学习方法,属于遥感图像处理技术领域,包括:采用成对的可见光图像和红外图像初步训练图像融合分支,生成第一融合图像;基于第一融合图像,设计具有专家指导信息的目标检测分支;采用第一融合图像对目标检测...
  • 本发明提供一种基于CFD与PIV数据融合的胆道流动多参数智能预测方法,包括以下步骤:根据各个胆道结构模型和与其对应的PIV+CFD联合监督数据构建多模态数据集;对各个胆道结构模型进行编码;使用编码后的各个胆道结构模型和多个关键流体动力学参数...
  • 本发明涉及基于自然语言处理的智能备注管理系统,包括以下功能单元:同义词映射:统一用户输入的多样化表述为标准术语;实体识别:基于模型提取关键实体,关联至数据库字段;多模态支持:将非结构化信息转化为结构化数据;规则库构建:从历史备注中挖掘约束条...
  • 本发明公开了一种非机动车行人重识别方法和系统,包括以下步骤:根据同一场景不同摄像头下的监控视频构建非机动车行人重识别数据集;对所述的非机动车行人重识别数据集进行人体检测得到局部人体图像,并对全局图像特征和局部人体图像进行预处理;使用预处理后...
  • 本发明公开了一种视频大语言模型安全评估与防御方法、系统、设备及介质,它们是相对应的方案,方案中:构建的视频风险评估数据集规模大且覆盖全面,层次化和多语言的设计,使数据集具有更强的风险泛化能力,可有效提升模型在实际部署环境中的表现和安全性。双...
  • 本发明公开了基于可信计算的数据资产安全确权方法及系统,涉及电数字数据处理领域,其技术方案要点包括数据采集与预处理模块,所述数据采集与预处理模块进行多源数据采集,对采集的数据进行清洗与去噪,然后进行数据加密传输;可信执行环境构建模块,所述可信...
  • 本发明公开了课程资源智能生成系统及方法,所述课程资源智能生成系统包括需求感知模块、知识融合引擎、智能生成核心和质量优化环,所述需求感知模块用于解析用户画像和课程标准元数据,所述知识融合引擎连接多源知识库并构建跨模态知识图谱。本发明精准适配学...
  • 本发明公开了一种基于改进YOLOv11的件烟品规目标检测方法及系统,其中,件烟品规目标检测方法包括以下步骤:构建件烟品规数据集:通过工业相机采集自动化立体仓库中不同品规的烟箱图像,使用基于特定区域的复制粘贴技术对少数类别样本进行增强;采用改...
  • 本申请公开了一种仿生人脸表情控制方法、装置、设备及介质,涉及计算机技术领域,包括:获取真实人脸对应的每种第一RIG控制变量的第一归一化动作值范围,确定仿生人脸对应的每种第二RIG控制变量的第二归一化动作值范围;计算每种人脸动作区域中相对应的...
  • 本申请涉及精密计时仪器测试技术领域,尤其涉及基于特征融合与量子约束学习的原子钟老化预测方法。本申请提供的基于多模态特征融合与量子约束学习的原子钟老化预测方法,采用多模态张量融合手段,同时采集时域微波探针信号、空域原子云密度分布及频域拉姆齐条...
  • 本发明提供一种文本匹配方法、装置、系统以及存储介质,属于文本匹配领域,方法包括:导入原始文本数据集,对原始文本数据集进行分词处理得到多个分词后文本句子;将所有分词后文本句子两两分为一组得到多个分词后文本句子组;分别对各个分词后文本句子组进行...
  • 本发明属于深度学习领域,提供一种用于带状物体分割的神经网络训练方法和系统。针对现有技术在带状结构特征提取中训练低效、资源消耗大、泛化能力差等问题,本发明提出了一种创新的多级分层模型结构。该模型通过从粗到细的特征提取策略,实现了对带状结构的高...
  • 本发明涉及基于数据驱动和机理模型融合的含油饱和度预测方法,包括以下步骤:将机理模型计算出部分井段的含油饱和度值以及对应深度点影响含油饱和度的主控因素输入机器学习预测模型,对机器学习预测模型进行训练;利用训练好的机器学习预测模型对含油饱和度进...
  • 本发明的边缘先验与CNN‑Transformer融合的LDCT伪影抑制方法,属于低剂量CT降噪领域,首先将transformer与卷积融合模块引入到多尺度的编解码网络中提取高频部分的不同尺度的纹理和边缘信息。其次为了提高高频分支的边缘感知力...
  • 本发明提供了一种用于3D场景理解的点云多模态特征融合网络方法,包括以下步骤:步骤1:收集现有的点云数据集,其中数据集包括S3DIS数据集和ModelNet40数据集,数据集中的数据包括含颜色信息的点云数据;步骤2:根据点云数据从前视图、后视...
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