本發(fā)明公開了基于多任務(wù)深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方法，包括：獲取入侵檢測(cè)數(shù)據(jù)集，對(duì)所述入侵檢測(cè)數(shù)據(jù)集的攻擊類別標(biāo)簽進(jìn)行映射和獨(dú)熱編碼，獲得入侵檢測(cè)數(shù)據(jù)集特征；對(duì)所述入侵檢測(cè)數(shù)據(jù)集特征進(jìn)行預(yù)處理，獲得預(yù)處理后的入侵檢測(cè)數(shù)據(jù)集；構(gòu)建基于硬共享的...

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，提出一種基于大語言模型增熵的文本圖像匹配方法及系統(tǒng)，其中包括：將數(shù)據(jù)集圖像特征通過視覺注意力編碼器得到原始圖像編碼；基于原始圖像編碼構(gòu)建超圖并通過超圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成超圖圖像特征；將超圖圖像特征與原始圖像編碼進(jìn)...

本申請(qǐng)涉及一種復(fù)合壓電光催化劑及其制備方法與應(yīng)用。復(fù)合壓電光催化劑核芯和至少部分包覆所述核芯的表面層；核芯包括壓電材料，壓電材料的化學(xué)組成為Ba(Ti<subgt;0.80</subgt;Zr<subgt;0.20&l...

本發(fā)明公開了一種玉米生態(tài)多維度防控方法以及系統(tǒng)，匹配玉米生長數(shù)據(jù)集合以及害蟲數(shù)據(jù)集合，根據(jù)害蟲數(shù)據(jù)集合定義害蟲分布位置，根據(jù)玉米生長數(shù)據(jù)集合定義玉米的生長狀態(tài)圖。進(jìn)一步地，基于害蟲分布位置以及玉米的生長狀態(tài)圖構(gòu)建病蟲防治動(dòng)態(tài)圖；根據(jù)病蟲...

本發(fā)明公開了一種基于圖像形狀嵌入的目標(biāo)計(jì)數(shù)方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：獲取待計(jì)數(shù)圖像和示例樣本圖像；對(duì)待計(jì)數(shù)圖像和示例樣本圖像進(jìn)行預(yù)處理；對(duì)預(yù)處理后的待計(jì)數(shù)圖像和示例樣本圖像進(jìn)行圖像分割處理，獲得與預(yù)處理后的待計(jì)數(shù)圖...

本申請(qǐng)涉及學(xué)習(xí)成效評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種在線學(xué)習(xí)用成效評(píng)估方法及系統(tǒng)。該方法包括：獲取在線操作行為數(shù)據(jù)集，分析在線操作行為數(shù)據(jù)集，確定弱主觀維度成效指標(biāo)集；獲取生理數(shù)據(jù)集，分析生理數(shù)據(jù)集，確定強(qiáng)客觀維度成效指標(biāo)集；基于強(qiáng)客觀維度成...

本申請(qǐng)公開了一種基于對(duì)比學(xué)習(xí)優(yōu)化的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類方法及系統(tǒng)，方法包括：從第一復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中識(shí)別得到三角形模體；根據(jù)網(wǎng)絡(luò)鄰接矩陣構(gòu)建三角形模體的模體鄰接矩陣；根據(jù)鄰接矩陣和網(wǎng)絡(luò)鄰接矩陣對(duì)第一復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行加權(quán)處理得到第二復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)；對(duì)第二復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)...

本發(fā)明涉及一種針對(duì)陽春砂花授粉問題的授粉裝置及方法。所述裝置包括：底盤，所述底盤設(shè)置在機(jī)械狗背部上方，并且在所述底盤上方設(shè)置有機(jī)械臂、報(bào)警裝置以及空壓機(jī)；所述機(jī)械臂包括機(jī)械臂基座以及依次連接在機(jī)械臂基座后面的若干中間機(jī)械臂，所述若干中間...

本發(fā)明公開了動(dòng)力電池電磁暴露與人體生理信號(hào)測(cè)量裝置及分析方法，涉及動(dòng)力電池分析計(jì)算領(lǐng)域，包括獲取動(dòng)力電池參數(shù)信息，根據(jù)動(dòng)力電池參數(shù)信息，基于電磁場(chǎng)監(jiān)測(cè)，獲取啟動(dòng)電磁場(chǎng)信息。本發(fā)明通過電磁場(chǎng)差異系數(shù)，準(zhǔn)確評(píng)估電磁場(chǎng)強(qiáng)度計(jì)算值與實(shí)際值之間的...

本發(fā)明提供一種基于超圖卷積網(wǎng)絡(luò)的視頻描述生成方法、系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)介質(zhì)，方法包括以下步驟：利用預(yù)設(shè)的大模型多模態(tài)特征提取網(wǎng)絡(luò)提取視頻多模態(tài)數(shù)據(jù)的多模態(tài)特征；對(duì)提取到的多模態(tài)特征進(jìn)行融合，得到融合后的多模態(tài)特征；利用預(yù)設(shè)的超圖卷積網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述融...

本發(fā)明涉及一種針對(duì)陽春砂花的自主授粉裝置及方法，所述裝置包括：機(jī)械狗，設(shè)置在授粉裝置底部，用于控制裝置移動(dòng)方向和行動(dòng)路線；拓展塢以及激光雷達(dá)，設(shè)置在機(jī)械狗的上方，所述激光雷達(dá)可用于檢測(cè)障礙物，所述拓展塢可用于拓展機(jī)械臂；機(jī)械臂，安裝在拓...

本發(fā)明公開了一種兼容熱安全防護(hù)及車載充電器的電單車電池系統(tǒng)，具體涉及新能源動(dòng)力電池及電源系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，通過電單車充電器電路結(jié)構(gòu)，測(cè)試各個(gè)硬件在使用過程溫度變化情況及對(duì)充電器安全影響的程度，并確定充電器溫度監(jiān)測(cè)區(qū)域，同時(shí)充電器內(nèi)置電池傳感...

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種基于頭身協(xié)調(diào)的視線估計(jì)方法，包括以下步驟：圖像輸入、特征提取、速度信息映射、特征融合與上下文關(guān)聯(lián)、模型訓(xùn)練與測(cè)試、性能優(yōu)化、視線方向估計(jì)、數(shù)據(jù)增強(qiáng)與標(biāo)準(zhǔn)化以及方法驗(yàn)證，使用級(jí)聯(lián)貝葉斯框...

本發(fā)明公開了一種模具表面二進(jìn)制點(diǎn)陣碼識(shí)別方法，包括步驟：對(duì)模具表面的二進(jìn)制點(diǎn)陣碼圖片進(jìn)行采集；對(duì)采集數(shù)據(jù)輸入進(jìn)行YOLOv8模型訓(xùn)練；再次采集待測(cè)圖片輸入到升級(jí)后的YOLOv8網(wǎng)絡(luò)模型檢測(cè)輸出；根據(jù)輸出結(jié)果計(jì)算出四個(gè)目標(biāo)檢測(cè)框的最外圍的...

本發(fā)明涉及串聯(lián)鋰離子電池組的主動(dòng)均衡領(lǐng)域，特別是一種DC?DC多繞組反激式電池均衡拓?fù)鋯卧馔負(fù)浣Y(jié)構(gòu)。包括逆變單元，多繞組變壓器，以及M組電池均衡拓?fù)鋯卧Ｍㄟ^將電池組的電壓經(jīng)過變換器后給欠壓電池補(bǔ)充電能，以達(dá)到均衡目的。與現(xiàn)有反激式...

本發(fā)明涉及一種基于非侵入式腦機(jī)接口的智能病房交互系統(tǒng)，其特征在于包括用于采集用戶頭部信號(hào)的智能頭環(huán)、PC端處理系統(tǒng)和智能病房系統(tǒng)；所述智能頭環(huán)內(nèi)設(shè)有分別采集用戶頭部姿態(tài)信號(hào)、用戶腦電信號(hào)和用戶眼電信號(hào)的頭部姿態(tài)檢測(cè)模塊、頭部腦電信號(hào)采集...

本技術(shù)公開了一種低碳減排熱空氣餾化垃圾處理裝置，涉及餾化垃圾處理領(lǐng)域，其技術(shù)方案包括餾化器和處理倉，餾化器內(nèi)部轉(zhuǎn)動(dòng)連接有旋轉(zhuǎn)盤，旋轉(zhuǎn)盤外部固定連接有多個(gè)分離棒，餾化器外部固定連接有第一電機(jī)，第一電機(jī)輸出軸的一端穿過餾化器與旋轉(zhuǎn)盤中部固定...

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種航空發(fā)動(dòng)機(jī)損傷智能檢測(cè)方法，包括圖像預(yù)處理與特征提取、特征圖處理與分類、定位與邊界框回歸、結(jié)果融合與置信度計(jì)算以及損傷檢測(cè)結(jié)果后處理與輸出五個(gè)步驟，首先對(duì)損傷圖像進(jìn)行預(yù)處理和深度可分離...

本申請(qǐng)公開了一種無人機(jī)編隊(duì)機(jī)間協(xié)同定位方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，包括：對(duì)主無人機(jī)和從無人機(jī)之間的陣列信號(hào)進(jìn)行識(shí)別，根據(jù)識(shí)別結(jié)果和所述主無人機(jī)導(dǎo)航定位信息，得到雙向LOS向量；結(jié)合所述主無人機(jī)導(dǎo)航定位信息和所述雙向LOS向量，得到從無人機(jī)位...

本技術(shù)涉及智能流水線系統(tǒng)領(lǐng)域，更具體地，公開了流水生產(chǎn)線監(jiān)控裝置，包括：控制單元、若干傳感器和信息獲取模塊，所述若干傳感器的輸出端及信息獲取模塊的輸出端均與所述控制單元的信號(hào)輸入端連接，若干傳感器采集智能流水線周邊環(huán)境信息，將收集到的信...