本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的蛋白質(zhì)活性位點(diǎn)多分類識(shí)別方法。該方法通過融合蛋白質(zhì)序列信息、三維結(jié)構(gòu)信息與功能文本信息，利用預(yù)訓(xùn)練的蛋白質(zhì)語言模型、等變圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和生物醫(yī)學(xué)語言模型，本發(fā)明設(shè)計(jì)了創(chuàng)新的多模態(tài)特征提取與融合機(jī)制，并通過...

本申請涉及智能優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于離線學(xué)習(xí)與改進(jìn)MCTS的網(wǎng)絡(luò)抗斷纖保護(hù)規(guī)劃方法，包括：利用預(yù)設(shè)的多模多目標(biāo)優(yōu)化算法對預(yù)設(shè)的網(wǎng)絡(luò)抗斷纖保護(hù)規(guī)劃的多目標(biāo)優(yōu)化模型進(jìn)行求解，得到每個(gè)業(yè)務(wù)對應(yīng)的至少一條最優(yōu)備用路徑；學(xué)習(xí)每條最優(yōu)備用路...

本發(fā)明公開一種基于視覺Mamba模型的遙感圖像建筑物提取方法及系統(tǒng)，屬于遙感圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取待處理遙感圖像；將待處理遙感圖像輸入訓(xùn)練好的視覺Mamba模型，得到遙感圖像建筑物提取結(jié)果；其中，所述視覺Mamba模型...

本發(fā)明公開了一種gm15262基因的突變基因及其應(yīng)用，屬于分子生物學(xué)和醫(yī)學(xué)技術(shù)領(lǐng)域。所述gm15262基因的突變基因的CDS序列如SEQ?ID?NO.1所示，其與正常人源gm15262基因的CDS序列相比發(fā)生了c.C338T（p.P11...

本發(fā)明公開一種用于快速運(yùn)動(dòng)載體的可見光定位方法，用于以光電二極管為信號接收器的快速運(yùn)動(dòng)載體的定位，包括：根據(jù)狀態(tài)量和慣導(dǎo)數(shù)據(jù)計(jì)算傅里葉時(shí)間窗內(nèi)的角速度和速度；根據(jù)狀態(tài)量、慣導(dǎo)數(shù)據(jù)和LED燈位置推算位置矢量和法向量；根據(jù)角速度、速度、位置...

本發(fā)明提供一種虛擬電廠APT知識(shí)庫智能構(gòu)建方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備,其融合虛擬電廠APT的時(shí)間和空間特征，結(jié)合文本分類技術(shù)，對虛擬電廠APT進(jìn)行準(zhǔn)確的知識(shí)建模，并實(shí)現(xiàn)多元情報(bào)知識(shí)的自動(dòng)分類存儲(chǔ)，提升虛擬電廠APT攻防體系的智能化水平。本發(fā)明...

本發(fā)明公開了一種具有光熱性能的碲硒納米異質(zhì)結(jié)的制備方法及其廣譜抗菌應(yīng)用，屬于納米材料制備領(lǐng)域。本發(fā)明碲硒納米異質(zhì)結(jié)的制備方法包括以下步驟：在氬氣保護(hù)的條件下，向亞碲酸鈉溶液中依次加入谷胱甘肽孵育、還原性輔酶Ⅱ孵育，得到碲前體；碲前體加入...

本發(fā)明涉及新型光源技術(shù)領(lǐng)域，尤其是公開了一種基于等離子體?金屬氧化物耦合發(fā)光的方法，包括以下步驟：S1、選擇金屬氧化物作為發(fā)光載體；S2、搭建包含高壓電極、接地電極、發(fā)光載體，直流可調(diào)電源、限流電阻和導(dǎo)線的放電裝置；S3、將所述金屬氧化...

本發(fā)明提供一種面向配電網(wǎng)分區(qū)的電能路由器優(yōu)化配置方法及裝置，涉及電力系統(tǒng)規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域。根據(jù)配電網(wǎng)分區(qū)內(nèi)是否含有新能源節(jié)點(diǎn)，將配電網(wǎng)分區(qū)劃分為含新能源分區(qū)組和不含新能源分區(qū)組；對于含新能源分區(qū)組，根據(jù)新能源的容量確定配電網(wǎng)分區(qū)的端口容量，...

本發(fā)明公開了基于自適應(yīng)圖卷積的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)圖數(shù)據(jù)聚類方法及系統(tǒng)，首先通過解析給定的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)計(jì)算出圖的度矩陣與歸一化矩陣，所述歸一化矩陣用于圖卷積計(jì)算，隨后將圖中的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)初步設(shè)定為獨(dú)立的類別，以此作為初始聚類劃分，然后通過運(yùn)...

本發(fā)明公開了一種基于TR?UNet網(wǎng)絡(luò)的低劑量CT圖像腫瘤分割方法、系統(tǒng)及產(chǎn)品，首先構(gòu)建基于Transformer架構(gòu)的TR?BiNANet去噪模塊，通過BiLSTM2D模塊提取CT圖像的水平和垂直方向序列特征，結(jié)合復(fù)合損失函數(shù)優(yōu)化噪聲...

本發(fā)明屬于圖像生成技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種城市尺度三維夜間人造光分布建模方法及系統(tǒng)。本發(fā)明獲取研究區(qū)域的夜光遙感影像數(shù)據(jù)、土地利用類型矢量數(shù)據(jù)、地面高程數(shù)據(jù)以及建筑物形態(tài)矢量數(shù)據(jù)；利用土地利用類型矢量數(shù)據(jù)對夜光遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行超分辨率增強(qiáng)處...

本發(fā)明提供一種基于激光振蕩輔助自蔓延反應(yīng)的焊接方法以及基于該焊接方法的鈦合金?難熔陶瓷層狀結(jié)構(gòu)復(fù)合材料。焊接方法包括：在鈦合金與難熔陶瓷待焊表面涂覆自蔓延反應(yīng)粘結(jié)層，堆疊加壓后，利用激光引燃自蔓延反應(yīng)并以“8”字形路徑，按照一定的速率和...

為了提升降雨型滑坡預(yù)測預(yù)警的空間和時(shí)間分辨率，本發(fā)明公開一種降雨誘發(fā)滑坡預(yù)測預(yù)警方法及系統(tǒng)，采用邊坡歷經(jīng)多場降雨而保持穩(wěn)定這一事實(shí)，將歷史降雨轉(zhuǎn)換為大量降雨路徑，從而建立臨界降雨強(qiáng)度?歷時(shí)曲線作為邊坡單元的降雨閾值，以此實(shí)現(xiàn)單個(gè)邊坡單元...

本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)大語言模型的遙感數(shù)據(jù)集構(gòu)建方法和裝置，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取未標(biāo)注的遙感圖像集；基于預(yù)設(shè)的提示詞集合，將預(yù)處理后的遙感圖像集輸入至多模態(tài)大語言模型中，得到遙感數(shù)據(jù)集，遙感數(shù)據(jù)集包括遙感圖像集中每...

本發(fā)明屬于但不限于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于CLIP的相似性對齊蒸餾網(wǎng)絡(luò)的弱監(jiān)督目標(biāo)定位方法，輸入圖像和文本數(shù)據(jù)至預(yù)訓(xùn)練的CLIP模型中進(jìn)行處理；CLIP模型利用其深度學(xué)習(xí)能力從圖像和文本中提取出高級視覺和語義特征，并生成自注意...

本發(fā)明公開一種基于姿態(tài)估計(jì)和時(shí)空建模的群體行為識(shí)別方法及系統(tǒng)，屬于行為識(shí)別領(lǐng)域，包括：S1、對輸入視頻幀進(jìn)行目標(biāo)檢測，得到單人圖像檢測框和異常物體位置信息；S2、基于單人圖像檢測框，通過姿態(tài)估計(jì)網(wǎng)絡(luò)生成高精度關(guān)鍵點(diǎn)熱圖；S3、將高精度關(guān)...

本申請公開了磁鐵礦絮凝劑及其制備方法和應(yīng)用，該制備方法包括：將亞鐵鹽、鐵鹽在水中混合，以得到第一混合液；將所述第一混合液與三聚磷酸鹽混合，以得到第二混合液，并將所述第二混合液pH調(diào)至8～11，以得到含有鐵離子共沉淀物的第三混合液；令所述...

本發(fā)明提供了一種高氣溶膠濃度場景下的溫度和水汽混合比反演方法，屬于激光大氣遙感數(shù)據(jù)反演技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過迭代反演，得到EAE以及355nm波長、532nm波長和1064nm波長處的氣溶膠消光系數(shù)；基于所述氣溶膠消光系數(shù)和EAE進(jìn)行插值...

本發(fā)明公開了一種用于明渠倒虹吸串聯(lián)的明滿流系統(tǒng)控制方法及裝置，屬于水利技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：基于明渠圣維南方程，建立時(shí)域明渠控制模型；基于壓力流的水錘控制方程，建立時(shí)域壓力流控制模型；基于時(shí)域明渠控制模型和時(shí)域壓力流控制模型，構(gòu)建明渠倒...