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本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)與圖像處理領(lǐng)域，尤其涉及基于多維監(jiān)測(cè)融合技術(shù)的無(wú)人機(jī)濕地植物精準(zhǔn)識(shí)別系統(tǒng)。、傳統(tǒng)的植物識(shí)別方法通常依賴(lài)于圖像處理技術(shù)，首先需要人工標(biāo)注大量的樣本數(shù)據(jù)，然后利用簡(jiǎn)單的圖像特征（如顏色、形態(tài)、紋理等）進(jìn)行識(shí)別。然而，這種基于特征提取的算法受限于環(huán)境的變化，如光照、天氣和背景...

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)，特別是涉及一種二進(jìn)制翻譯方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。、在計(jì)算機(jī)中，通常通過(guò)二進(jìn)制翻譯技術(shù)，即通過(guò)翻譯器將客戶(hù)機(jī)指令翻譯成宿主機(jī)指令，以使一種指令集體系架構(gòu)（instruction?set?architecture，isa）編譯的程序也能在另一種指令集體系架...

本發(fā)明涉及環(huán)境污染治理領(lǐng)域，尤其涉及一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的城市污染源動(dòng)態(tài)分布調(diào)控方法。、空氣污染的來(lái)源復(fù)雜多樣，包括工業(yè)排放、機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣、建筑揚(yáng)塵以及居民生活排放等，而不同污染源的排放特性和擴(kuò)散模式存在顯著差異，因此，如何有效監(jiān)測(cè)、預(yù)測(cè)并智能調(diào)控城市污染源的排放，成為當(dāng)前環(huán)境治理領(lǐng)域的核心問(wèn)題...

本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理，尤其涉及一種學(xué)習(xí)路徑的確定方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。、在刷題軟件中，學(xué)習(xí)路徑的確定方式通常依賴(lài)于多種因素和指標(biāo)，以全面反映用戶(hù)的學(xué)習(xí)狀態(tài)、掌握程度以及進(jìn)步情況。、目前，學(xué)生在通過(guò)刷題軟件進(jìn)行學(xué)習(xí)的過(guò)程中，通常根據(jù)學(xué)生已完成題目的先后順序來(lái)確定學(xué)生的學(xué)習(xí)路徑。、然而...

本公開(kāi)涉及智慧教育領(lǐng)域，尤其涉及一種題庫(kù)生成方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。、近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和教育信息化的不斷推進(jìn)發(fā)展，計(jì)算機(jī)和人工智能技術(shù)已經(jīng)逐步應(yīng)用于日常的教育教學(xué)各項(xiàng)活動(dòng)中。提高知識(shí)點(diǎn)集群中知識(shí)點(diǎn)的準(zhǔn)確率可以有效地幫助教師提高重要知識(shí)點(diǎn)的命中率，同時(shí)可以為學(xué)生推薦更準(zhǔn)確的知識(shí)...

本申請(qǐng)涉及教育，尤其涉及一種復(fù)習(xí)資料的推薦方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。、在智能教育時(shí)代背景下，在線教育平臺(tái)憑借著題庫(kù)的豐富性，使得越來(lái)越多的學(xué)生選擇利用在線教育平臺(tái)進(jìn)行試題練習(xí)，為了輔助學(xué)生的已練習(xí)試題進(jìn)行鞏固，需要給學(xué)生進(jìn)行復(fù)習(xí)資料的推薦。、在復(fù)習(xí)資料的推薦的相關(guān)技術(shù)中，通常是將與學(xué)...

本發(fā)明涉及電子技術(shù)和傳感器，尤其涉及一種基于多頻激勵(lì)的覆蓋物識(shí)別方法及檢測(cè)裝置。、在路面覆蓋物檢測(cè)領(lǐng)域，傳統(tǒng)的檢測(cè)方法主要通過(guò)敏感電容的充放電波形反應(yīng)的電容值大小來(lái)區(qū)分不同類(lèi)型的路面覆蓋物，如冰、水、雪和干燥路面。然而，盡管敏感電容充放電波形被廣泛應(yīng)用于區(qū)分不同路面覆蓋物，但在某些情況下，...

本公開(kāi)涉及目標(biāo)跟蹤，特別是涉及一種目標(biāo)跟蹤方法、裝置及設(shè)備。、視覺(jué)目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一項(xiàng)基本任務(wù)，其主要研究任務(wù)是給定當(dāng)前幀的初始狀態(tài)，在后續(xù)的每幀視頻中精確定位和跟蹤目標(biāo)。鑒于其巨大潛力和優(yōu)秀表現(xiàn)，視覺(jué)目標(biāo)跟蹤在視頻監(jiān)控、自動(dòng)駕駛和機(jī)器人導(dǎo)航等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。然而，受可見(jiàn)光圖像...

本發(fā)明涉及人力資源管理，更具體地說(shuō)，本發(fā)明涉及基于實(shí)時(shí)反饋的面試官評(píng)估偏見(jiàn)校正方法及系統(tǒng)。、在現(xiàn)有的人力資源管理系統(tǒng)中，招聘方通常通過(guò)自然語(yǔ)言描述的職位需求進(jìn)行候選人篩選與匹配，依賴(lài)于預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)化能力標(biāo)簽對(duì)崗位描述中的抽象術(shù)語(yǔ)進(jìn)行解析，以實(shí)現(xiàn)候選人與崗位需求的自動(dòng)化關(guān)聯(lián)；然而，由于不同行業(yè)...

本發(fā)明涉及應(yīng)急管理，更具體地說(shuō)，它涉及一種應(yīng)急專(zhuān)家資源統(tǒng)籌管理系統(tǒng)及方法。、化工園區(qū)作為危險(xiǎn)化學(xué)品集中區(qū)域，面臨著復(fù)雜的安全風(fēng)險(xiǎn)和各類(lèi)突發(fā)事故的挑戰(zhàn)。在應(yīng)對(duì)化工事故時(shí)，專(zhuān)家資源的高效統(tǒng)籌管理對(duì)于事故處置效果具有決定性影響。然而，目前化工園區(qū)應(yīng)急專(zhuān)家調(diào)度管理系統(tǒng)存在以下技術(shù)問(wèn)題：、專(zhuān)家匹配不...

本發(fā)明涉及特征融合，尤其是涉及一種管道缺陷圖像多模態(tài)特征融合方法及裝置。、目前現(xiàn)有的管道缺陷特征提取有以下技術(shù)以及存在的缺陷如下：）灰度共生矩陣法（gray-level?co-occurrence?matrix，glcm），即通過(guò)計(jì)算特定空間中像素點(diǎn)出現(xiàn)的次數(shù)，獲得圖像內(nèi)部像素點(diǎn)之間灰度與...

本發(fā)明屬于元數(shù)據(jù)模型，具體涉及基于數(shù)據(jù)湖通用元數(shù)據(jù)模型的元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)及方法。、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)湖后需要對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)治理，才能確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量、一致性和安全性。數(shù)據(jù)治理過(guò)程中很重要的一環(huán)就是元數(shù)據(jù)管理，元數(shù)據(jù)管理過(guò)程中需要采用合適的元數(shù)據(jù)模型來(lái)組織元數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，建立數(shù)據(jù)目錄，方便用戶(hù)查詢(xún)和...

本發(fā)明涉及內(nèi)存泄漏檢測(cè)，尤其涉及一種基于vue框架的內(nèi)存泄漏檢測(cè)方法、設(shè)備及介質(zhì)。、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷進(jìn)步，單頁(yè)應(yīng)用因其出色的用戶(hù)體驗(yàn)和快速的頁(yè)面響應(yīng)能力，已成為現(xiàn)代web開(kāi)發(fā)的主流趨勢(shì)。在這一背景下，vue.js作為一種輕量級(jí)、高效且易于上手的前端開(kāi)發(fā)框架，迅速獲得了廣泛的關(guān)注和應(yīng)用。...

本發(fā)明涉及自動(dòng)駕駛。更具體地說(shuō)，本發(fā)明涉及一種用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景庫(kù)的綜合指標(biāo)計(jì)算方法。、在自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展過(guò)程中，準(zhǔn)確構(gòu)建場(chǎng)景庫(kù)并計(jì)算綜合指標(biāo)對(duì)于實(shí)現(xiàn)安全、高效的自動(dòng)駕駛至關(guān)重要。、目前，自動(dòng)駕駛車(chē)輛的數(shù)據(jù)采集主要依賴(lài)多種傳感器，如車(chē)載gnss模塊、輪速傳感器和前視攝像頭等。然而，不同傳感...

本發(fā)明涉及智能制造技術(shù)，尤其涉及電池組裝工序缺陷實(shí)時(shí)檢測(cè)與分類(lèi)方法及系統(tǒng)。、電池組裝過(guò)程中的缺陷檢測(cè)對(duì)保障產(chǎn)品質(zhì)量至關(guān)重要。現(xiàn)有檢測(cè)方法主要存在以下問(wèn)題：、傳統(tǒng)檢測(cè)手段主要依賴(lài)單一數(shù)據(jù)源進(jìn)行缺陷識(shí)別，如僅使用工業(yè)相機(jī)或光學(xué)掃描設(shè)備，難以全面捕捉電池表面和內(nèi)部結(jié)構(gòu)的缺陷特征，且檢測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量容...

本發(fā)明涉及電力變壓器，具體涉及一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的變壓器運(yùn)維方法。、變壓器是電力系統(tǒng)的常用設(shè)備，是電網(wǎng)傳輸?shù)闹匾獦屑~之一。由于變壓器使用過(guò)程中較易出現(xiàn)故障，因而需要對(duì)其進(jìn)行運(yùn)行維護(hù)以及定期檢查。隨著各種類(lèi)型的傳感器技術(shù)的逐漸成熟，對(duì)變壓器運(yùn)行時(shí)的各項(xiàng)指標(biāo)參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)變得十分便捷，因此...

本發(fā)明涉及能耗優(yōu)化，更具體地說(shuō)，本發(fā)明涉及基于大數(shù)據(jù)分析的電動(dòng)執(zhí)行器能耗優(yōu)化方法及系統(tǒng)。、傳統(tǒng)電動(dòng)執(zhí)行器能耗管理方法通常依賴(lài)靜態(tài)參數(shù)設(shè)定和簡(jiǎn)單控制策略，難以應(yīng)對(duì)多變工況下的能耗波動(dòng)，且對(duì)實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)缺乏充分利用?，F(xiàn)有技術(shù)在數(shù)據(jù)融合、時(shí)序特征提取和工況狀態(tài)分析方面存在不足，無(wú)法精準(zhǔn)刻畫(huà)執(zhí)行器...

本申請(qǐng)涉及能耗管理相關(guān)，具體涉及基于多源數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智慧園區(qū)能耗管理方法及平臺(tái)。、智慧園區(qū)作為城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要載體，其能源消耗問(wèn)題日益受到關(guān)注。園區(qū)內(nèi)涵蓋工業(yè)、商業(yè)、辦公、生活等多功能場(chǎng)景，能源需求復(fù)雜且體量龐大，傳統(tǒng)粗放型能耗管理模式已難以滿足低碳化、精細(xì)化、智能化的管理需求，園區(qū)因設(shè)...

本發(fā)明涉及移動(dòng)群智感知，具體為一種基于鯨魚(yú)優(yōu)化算法框架的任務(wù)分配方法。、由于移動(dòng)群智感知多任務(wù)分配問(wèn)題屬于np完全問(wèn)題，隨著任務(wù)和參與者數(shù)量的增多，問(wèn)題規(guī)模的擴(kuò)大，不能夠在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)求解。然而一些經(jīng)典的任務(wù)分配技術(shù)方案在解決此類(lèi)問(wèn)題存在缺陷，如隨機(jī)分配算法（randomallocatio...

本發(fā)明涉及滴定反應(yīng)，特別涉及一種高錳酸鹽滴定終點(diǎn)自動(dòng)識(shí)別方法及系統(tǒng)。、滴定法作為一種經(jīng)典的定量分析方法，在水質(zhì)檢測(cè)中被廣泛應(yīng)用，用于測(cè)定水樣中的酸堿度、硬度、氯離子含量、溶解氧和有機(jī)物含量等關(guān)鍵參數(shù)。通過(guò)這些檢測(cè)，可以準(zhǔn)確評(píng)估水體的質(zhì)量狀況，確保水體安全合規(guī)。例如，酸堿度(ph)反映水體的...