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计算;推算;计数设备的制造及其应用技术
  • 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...
  • 本申请公开了一种基于深度学习的非侵入式电网接线图开关状态识别方法、系统、处理器及介质。该方法通过采集电网电气数据和开关状态数据并标注,预处理与特征提取后构建“1D‑CNN+BiLSTM+Transformer”混合网络模型,经训练后实现全网...
  • 本申请公开了一种基于开放集迁移学习的单相整流器故障诊断方法,包括:采集单相整流器在正常及故障状态下的实验数据与仿真数据;构建域适应迁移学习网络,采用源域数据对域适应迁移学习网络进行训练;将目标域数据输入训练后的域适应迁移学习网络,提取目标域...
  • 本发明提供了一种动态轮廓注意力驱动的跨模态融合方法及系统,所述方法包括:从三维点云数据中分割生成一组携带纯三维几何属性的零件节点;通过将零件节点精确投影至二维图像,形成与其轮廓紧密贴合的动态不规则感兴趣区域;采用可变形注意力机制,在所述感兴...
  • 本发明提供一种多数据源数据处理方法、设备及存储介质,属于数据处理领域;解决了多数据源数据处理效率低的问题;具体如下:获取每个数据源采集的原始信息并存储;分离独立数据源和联合数据组;对每个独立信息源中的原始信息进行分类,得到主体属性和信息集;...
  • 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...
  • 本申请公开了一种学生成绩智能预测方法、系统及设备,涉及教育数据处理与预测技术领域,该方法包括:构建成绩预测模型;成绩预测模型包括:SVR模型、RF模型、XGboost模型和MLP模型;获取课程成绩集合;课程成绩集合为待预测学生的目标课程的前...
  • 本发明属于隧道交通管理技术领域,公开了一种基于动态图原型对比学习的高速公路隧道拥堵识别方法,该方法能够整合不同时刻车辆的微观行为及其动态交互信息,捕捉车辆之间的复杂时空关系和长期演化依赖,从而提取多层次的交通演化特征,实现对隧道拥堵的有效识...
  • 本申请公开了一种基于OCR和NLP的软件内容分析方法、装置、计算机可读存储介质,方法包括:第一进程运行时,获取预设的进程白名单,白名单记载有多个第二进程,第一进程具有第二进程的监控权限;当检测到屏幕点击信号,将当前页面所显示的内容所对应的进...
  • 本申请提供一种基于多维度数据挖掘的贫困生筛查方法。本申请通过提取校园卡系统所记录的各学生账户的消费记录表单以及身份核验记录,比较相同刷卡时间段内其他学生的消费记录以及具有生活交际的学生之间身份核验刷卡位置的类型,综合不同周期维度,对将消费金...
  • 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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