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  • 本发明为一种适用于支柱类电气设备的自复位变刚度振震双控阻尼器及其应用,属于电气设备振震双控技术领域。针对现有阻尼器功能单一等问题,本发明的阻尼器包括外筒、内筒、耗能内杆和耗能机构,外筒采用两段式的拼接结构,内筒同轴套设于外筒之内并通过第一紧...
  • 本发明公开了一种电解液和钠离子电池,该电解液包括添加剂、钠盐和有机溶剂,所述添加剂包括式I所示结构的第一添加剂和式II所示结构的第二添加剂中的至少一种;本发明提供的电解液,通过添加第一添加剂和第二添加剂两种添加剂共同作用改善钠离子电池的循环...
  • 染色质相互作用是指染色质区域间通过物理接触或空间接近形成的关键调控关系,对基因组的结构、功能及疾病的发生发展具有重要意义。本文提出了一种基于基因序列和基因组特征相结合的深度学习模型,称为TECM‑ChI。首先在模型中设计了FCR(Forwa...
  • 本发明涉及一种基于DL‑GapFilling模型的gap填充方法。包括如下步骤:1:步骤1:使用传统工具对原始基因组进行预组装,生成sacffold文件,得到组装结果1;2:使用DFillingNet模型网络对数据集进行深度学习,并采用Be...
  • 本发明公开了一种建筑施工图纸自动智能识别系统,其包括:图纸获取模块,图纸获取模块用于获取原始格式的建筑图像文件;识别模块,识别模块与图纸获取模块相连接,识别模块用于接收图纸获取模块获取到的建筑图像文件,并对建筑图像文件中的部件图元和连接轮廓...
  • 本申请提供一种垃圾分类系统、方法和计算机设备,该垃圾分类系统包括:摄像装置、传感器和数据处理装置;摄像装置用于获取垃圾图像;传感器用于获取垃圾的多个检测数据;数据处理装置用于根据垃圾图像得到第一分类结果,并根据第一分类结果和垃圾的多个检测数...
  • 本发明涉及一种面向YOLO目标检测模型的自适应置信度阈值计算方法,旨在提高其在不同应用场景中的适应性和准确性。置信度阈值是影响YOLO检测效果的关键参数之一,直接影响模型的检测效果。阈值过低易误检,增加误检率;过高则易漏检,降低检测率。当前...
  • 本申请涉及一种基于人工智能的喷码识别方法、装置、设备和存储介质,包括:创建检测模板并设定检测区域,检测区域与喷码位置对应;采集第一喷码样本及对应的第一标注文件作为训练集,基于训练集生成深度学习模型,其中,第一标注文件包括与第一喷码样本对应的...
  • 本发明创新性地将去噪扩散模型TCG‑DiffDRC专门应用于糖尿病视网膜病变的分类。该模型设计了一种三重条件引导策略,通过三个独立的分支实现对病灶特征的深度挖掘,其中全局特征分支利用改进的ResNet网络提取图像的整体特征,并通过类激活图C...
  • 本发明公开了一种基于动态频率选择的通道注意力目标检测方法,本方法从丰富的频率基库中自适应地挑选出关键的频率基,以更有效地揭示数据在频率域中的本质特征关系;基于挑选出的频率基构建att模块,利用att模块对YOLOv5目标检测模型进行改进,得...
  • 本发明公开了一种构造球坐标系下等形状全球离散网格棱柱的方法,属于地球物理领域和球面几何技术领域。该方法通过细分球面正多面体面片并投影至球面,递归生成形状相近、尺度连续的多层级网格,实现无缝稳定的全球覆盖,克服了传统经纬度网格在高纬度地区退化...
  • 本发明涉及封装基板检测技术领域,公开了一种基于机器视觉的封装基板检测方法、系统、设备及介质,其中一个方案包括:获取封装基板的目标图像,所述目标图像由预先设置的图像采集装置采集得到;对所述目标图像进行信息提取,得到目标特征信息;将所述目标特征...
  • 本发明公开了一种基于异常检测和条件生成对抗网络的轮胎缺陷检测方法,方法:将待检测轮胎图像输入轮胎缺陷检测模型,即得缺陷检测结果;轮胎缺陷检测模型是以训练数据总集作为训练集训练得到的;训练数据总集是应用基于特征重构的辅助分类生成对抗网络对真实...
  • 本发明公开的是一种基于位置感知学习和物理重建的单幅图像雨滴去除方法和设备,通过位置感知学习和物理重建的方法,以更少的参数量与计算复杂度实现更好的图像去雨滴性能,同时在小体积且计算能力受限的边缘设备(Nvidia Jetson Nano)中部...
  • 本申请提供了一种全链条数据监控与风险预警管理系统,其特征在于包括:数据获取模块,采用ETL工具、日志采集工具以及接口调用方式获取风险数据;数据预处理模块,对风险数据进行数据预处理;风险评估模块,利用大数据分析技术和机器学习算法,对预处理后的...
  • 本发明公开了一种基于视频识别的燃煤制样化验智能监管方法及系统,涉及燃煤制样化验技术领域,包括:通过获取燃煤制样化验标准流程信息和燃煤制样化验标准环境信息,并部署化验数据采集网络,化验数据采集网络用于采集实时视频数据、实时音频数据、实时设备运...
  • 本发明公开了一种结合多尺度图卷积网络与扩展长短期记忆的风电功率预测方法,步骤包括:先构建特征依赖关系,并利用多尺度卷积提取时空特征,然后通过全局特征增强机制,优化时空特征之间的全局依赖关系,提升模型的预测能力,再采用Huber损失函数平衡模...
  • 本发明公开了一种电力现货交易市场报量方法,涉及电力交易技术领域,该系统包括:储能智理采集模块、电力供需预测模块、交易规则筑建模块、交易优化与调控模块以及市场监管与模型优化模块;本发明通过采集多种数据源,包括气象数据、宏观经济数据、工业项目规...
  • 本发明提出一种可查询错误训练数据的人工智能训练方法及修正错误方法,可以在训练AI模型时加入复数笔训练数据以及相对应的复数笔卷标数据与编码数据,并且不会影响AI模型的训练。当使用AI模型时若发现会出现错误答案,则可以根据编码数据取得卷标数据,...
  • 本发明属于人工智能技术领域,具体为基于模板对比学习的新词命名实体识别系统。本发明包括模板集合生成模块和上下文对比学习模块;模板集合生成模块利用大型语言模型生成高质量且语义丰富的模板集合,使用为多个模板设计的池化方法合并来自各种模板的句子级信...
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