本申請?zhí)峁┮环N雙柔臂空間機器人抗飽和容錯控制方法及裝置，涉及機器人控制領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)柔性機械臂面臨振動持續(xù)難抑、執(zhí)行器易失效以及力矩受限和任務(wù)時間約束等多重挑戰(zhàn)，導(dǎo)致系統(tǒng)動態(tài)不穩(wěn)定且控制能力受限的技術(shù)問題。該方法包括：結(jié)合假設(shè)模態(tài)...

本發(fā)明屬于人工智能與個性化音頻推薦領(lǐng)域，公開了基于場景感知的智能電臺內(nèi)容動態(tài)調(diào)整方法；所述方法包括：根據(jù)用戶多維信息提取原始特征向量，并對其進行預(yù)處理，得到標(biāo)準化用戶狀態(tài)輸入向量；根據(jù)標(biāo)準化用戶狀態(tài)輸入向量和場景識別模型確定用戶的當(dāng)前場...

本發(fā)明屬于人工智能與多媒體處理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了基于模態(tài)時序依賴建模的多模態(tài)內(nèi)容沖突消解方法，通過統(tǒng)一建模模態(tài)內(nèi)容的時間、空間、語義及優(yōu)先級信息，構(gòu)建模態(tài)表示向量，并進一步利用模態(tài)時序依賴圖結(jié)構(gòu)化和量化不同模態(tài)內(nèi)容之間的復(fù)雜依賴與沖...

本發(fā)明涉及智能供應(yīng)鏈管理與多模態(tài)人工智能交叉技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于多模態(tài)大模型的供應(yīng)鏈韌性評估系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集模塊、多模態(tài)處理模塊、韌性評估模塊、云邊協(xié)同模塊和決策支持模塊；數(shù)據(jù)采集模塊用于采集供應(yīng)鏈文本、圖像、時序異構(gòu)數(shù)據(jù)；多模...

本申請公開一種基于量子退火優(yōu)化的無人駕駛?cè)致窂揭?guī)劃方法及系統(tǒng)，該方法步驟包括：步驟S01.實時獲取被控車輛周圍環(huán)境信息；步驟S02.量子化建模過程中使用改進型哈密頓量并轉(zhuǎn)化為QUBO模型，改進型哈密頓量中的參數(shù)根據(jù)實時環(huán)境信息變化；步...

本申請公開了一種基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的礦山地質(zhì)風(fēng)險預(yù)警方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及智能礦山技術(shù)領(lǐng)域，包括：通過采集礦山的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，然后進行標(biāo)準化處理后構(gòu)建礦山地質(zhì)實體的初始動態(tài)圖，利用時空圖注意力網(wǎng)絡(luò)更新動態(tài)圖，通過動態(tài)風(fēng)險關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)...

本申請一種融合分鏡層級信息的SSML文本自動生成方法及裝置，該方法步驟包括：步驟S01.獲取目標(biāo)短視頻原始信息進行解析，并依次按照劇本、分幕、分鏡三個層級進行信息結(jié)構(gòu)化；步驟S02.獲取多源輸入特征，包括畫外音文本、關(guān)聯(lián)角色特征、關(guān)聯(lián)分...

本發(fā)明屬于醫(yī)療衛(wèi)生技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于大語言模型多智能體的高血壓群體知識推薦方法及系統(tǒng)，通過構(gòu)建高血壓知識問答對庫，精細化抽取高血壓知識問答對信息、醫(yī)療短視頻信息、用戶個人健康畫像，進行視頻內(nèi)容質(zhì)量評估和匹配度評估，結(jié)合用戶平臺互...

本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動的分布式協(xié)同決策系統(tǒng)及其實現(xiàn)方法，涉及群體智能與分布式?jīng)Q策技術(shù)領(lǐng)域，包括：用戶端交互模塊，提供多模態(tài)交互與決策方案可視化界面；分布式節(jié)點管理模塊，含主節(jié)點與邊緣節(jié)點，主節(jié)點管節(jié)點注冊、狀態(tài)監(jiān)控及任務(wù)分配...

本發(fā)明涉及一種水泥路面斷板快速更換液壓頂升系統(tǒng)，包括車體，所述車體的頂部沿其長度方向設(shè)置有水平可伸展的矩形支撐架；打孔頂升系統(tǒng)，包括用于對待更換路面板進行鉆孔的打孔機構(gòu)和用于將待更換路面板與路基進行分離的液壓頂升機構(gòu)；打孔機構(gòu)實現(xiàn)在待更...

本發(fā)明提供一種半自動大田場景下的表型數(shù)據(jù)測量方法及系統(tǒng)，屬于室外大田場景下的表型數(shù)據(jù)測量領(lǐng)域，所述方法包括：采集作物圖像，并根據(jù)作物圖像，獲取用戶指定的目標(biāo)表型中心坐標(biāo)點；將作物圖像和用戶指定的目標(biāo)表型中心坐標(biāo)點通過預(yù)訓(xùn)練的SAM模型進...

本申請適用于充電站選址技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于結(jié)構(gòu)熵的電動汽車充電站選址與容量優(yōu)化方法，包括：基于候選停車場的業(yè)務(wù)信息和地理位置信息，構(gòu)建候選停車場的初始特征向量；構(gòu)建加權(quán)網(wǎng)絡(luò)圖，將加權(quán)網(wǎng)絡(luò)圖初始化為編碼樹；基于編碼樹計算候選停車場的結(jié)...

本申請公開了一種面向腦控康復(fù)設(shè)備的控制策略生成方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及信號處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：獲取多通道腦電信號，并進行預(yù)處理，得到包括穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位信號和運動想象信號的目標(biāo)腦電信號，目標(biāo)腦電信號與預(yù)設(shè)動作類別相對應(yīng)；...

本發(fā)明屬于虛擬社交機器人檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種基于BERT與雙向動態(tài)特征融合的社交機器人檢測方法、電子設(shè)備及儲存介質(zhì)，包括：在待檢測社交數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上，獲取待檢測社交數(shù)據(jù)集中用戶的文本模態(tài)數(shù)據(jù)、行為時序模態(tài)數(shù)據(jù)和社交關(guān)系模態(tài)數(shù)據(jù)；...

本申請涉及圖像生成領(lǐng)域，本申請公開了基于擴散隱式模型的圖像生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：獲取文字描述信息和文字描述信息中的多個關(guān)鍵詞，確定每個關(guān)鍵詞的位置信息；將基礎(chǔ)圖像和每個關(guān)鍵詞的最終圖像進行融合，得到融合圖像；基于融合圖...

本發(fā)明公開了一種使用時空去混雜策略的人流預(yù)測方法，包括以下步驟：獲取某地過去的人流數(shù)據(jù)STT；構(gòu)建人流數(shù)據(jù)的嵌入，將人流數(shù)據(jù)的嵌入映射成表征向量，輸入到transformer中；編碼器提取歷史數(shù)據(jù)的時空特征，解碼器重構(gòu)未來數(shù)據(jù)的時空特征...

本發(fā)明涉及大型語言模型技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種法律知識智能問答方法、設(shè)備及介質(zhì)，所述方法包括如下步驟：構(gòu)建法律語料數(shù)據(jù)庫；基于法律語料數(shù)據(jù)庫對多個基礎(chǔ)問答模型并行微調(diào)，微調(diào)包括法律知識增強和專項優(yōu)化，得到專家模型；構(gòu)建多專家問答模型，所...

本發(fā)明屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，公開一種大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的低秩矩陣梯度估計方法及系統(tǒng)，該方法包括：基于預(yù)設(shè)采樣規(guī)則，采樣滿足等距或各向同性約束的低秩隨機子空間；將矩陣梯度估計算法嵌入至低秩隨機子空間中執(zhí)行，在低維輔助變量上進行...

本申請涉及個性化推薦技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于大語言模型的汽車個性化推薦方法及相關(guān)設(shè)備，該方法包括：利用大語言模型根據(jù)車型的用戶評論數(shù)據(jù)計算屬性滿意度評分向量、屬性后悔傾向評分向量、屬性競爭力評分向量、屬性動機評分向量；基于屬性滿意度評分...

本申請公開了一種新污染物識別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)，新污染物識別方法包括獲取待識別污染物的多模態(tài)特征；其中，多模態(tài)特征包括第一分子描述符特征、第一分子結(jié)構(gòu)圖像特征和第一文本特征中的至少一項；將多模態(tài)特征輸入訓(xùn)練好的模態(tài)檢測與補全模型...