本發(fā)明屬于虛假新聞檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于提示學(xué)習(xí)和模糊標(biāo)簽的多領(lǐng)域虛假新聞檢測(cè)模型檢測(cè)方法，本發(fā)明模型通過將虛假新聞檢測(cè)任務(wù)重構(gòu)為填空問題，并在提示模板中嵌入領(lǐng)域信息，充分利用預(yù)訓(xùn)練語言模型的潛在知識(shí)為原始新聞文本生成領(lǐng)域增強(qiáng)表示...

本發(fā)明涉及一種多形態(tài)中心點(diǎn)融合的云粒子檢測(cè)方法，主要包括首先對(duì)云粒子圖像進(jìn)行不同級(jí)別的形態(tài)學(xué)處理，生成多個(gè)形態(tài)學(xué)處理結(jié)果；然后，針對(duì)每個(gè)形態(tài)學(xué)處理后的圖像數(shù)據(jù)，提取不同類型的中心點(diǎn)，包括幾何中心點(diǎn)、最小外接矩形中心點(diǎn)、最大連通區(qū)域中心點(diǎn)...

一種級(jí)聯(lián)中心點(diǎn)融合云粒子檢測(cè)方法。本發(fā)明涉及一種基于級(jí)聯(lián)中心點(diǎn)融合的云粒子檢測(cè)方法，主要包括首先對(duì)云粒子圖像進(jìn)行不同級(jí)別的形態(tài)學(xué)處理，并提取多個(gè)類型的中心點(diǎn)；然后，進(jìn)行第一級(jí)的中心點(diǎn)篩選、融合，得到每個(gè)處理圖中的融合中心點(diǎn)；接著將第一級(jí)...

本發(fā)明公開了一種組合學(xué)空間下的動(dòng)態(tài)選擇學(xué)習(xí)聽覺注意力檢測(cè)方法，包括：構(gòu)建聽覺注意力解碼模型；將待解碼的腦電信號(hào)輸入聽覺注意力解碼模型，進(jìn)行聽覺注意力解碼檢測(cè)，本發(fā)明有效的利用了腦電信號(hào)的不同視角表征，并且增強(qiáng)了上下文信息從而捕捉更具判別...

本發(fā)明涉及一種加權(quán)自適應(yīng)錨框云粒子檢測(cè)方法，主要包括首先對(duì)云粒子圖像進(jìn)行不同形態(tài)學(xué)處理，提取多個(gè)類型的中心點(diǎn)并進(jìn)行第一次融合；然后，根據(jù)形態(tài)學(xué)處理的膨脹腐蝕程度，為每個(gè)融合后的中心點(diǎn)賦予不同的權(quán)重，膨脹程度越大的中心點(diǎn)賦予的權(quán)重越低，腐...

本申請(qǐng)公開了一種技術(shù)機(jī)會(huì)推薦方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)產(chǎn)品，涉及技術(shù)機(jī)會(huì)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，公開的方法，包括：獲取目標(biāo)領(lǐng)域?qū)＠麛?shù)據(jù)集和分類號(hào)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建參考樣本池和構(gòu)建候選樣本池，分別對(duì)參考技術(shù)子圖和候選技術(shù)子圖進(jìn)行特征提取處理，獲...

本發(fā)明涉及通信技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種緊湊型低噪聲變頻接收機(jī)電路，針對(duì)現(xiàn)有射頻接收前端電路鏡像噪聲抑制需要大面積的濾波器或者需要IQ產(chǎn)生電路造成的面積增大功耗增加的問題，提出一種在混頻器前采用3線圈變壓器的接收架構(gòu)，其中變壓器采用8字型實(shí)現(xiàn)...

本發(fā)明的實(shí)施例提供的橫波速度剖面重建方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及地球物理領(lǐng)域。該方法是從觀測(cè)地區(qū)對(duì)應(yīng)的瑞雷面波頻散能量圖中獲取基階模態(tài)頻散曲線和目標(biāo)高階模態(tài)頻散曲線；利用預(yù)先訓(xùn)練的頻散曲線模態(tài)數(shù)預(yù)測(cè)模型，識(shí)別目標(biāo)高階模態(tài)頻散曲線...

本發(fā)明屬于浮點(diǎn)數(shù)打印技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于AVX?512指令集的IEEE?754雙精度浮點(diǎn)數(shù)快速打印方法，本發(fā)明基于AVX?512指令集的浮點(diǎn)數(shù)打印算法d2sci在性能和準(zhǔn)確性方面均表現(xiàn)出色。信息保持，打印結(jié)果能夠被解析為原浮點(diǎn)數(shù)，無...

本發(fā)明屬于無線通信安全領(lǐng)域，公開了一種基于信號(hào)?流量映射與動(dòng)力學(xué)擾動(dòng)建模的電磁信號(hào)對(duì)抗樣本生成方法。首先使用軟件定義無線電獲取原始信號(hào)，滑動(dòng)窗口劃分時(shí)間段，并以TimesNet訓(xùn)練分類器；提取各片段時(shí)域、頻域特征映射為網(wǎng)絡(luò)流量結(jié)構(gòu)，選核...

本發(fā)明涉及無線通信技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于殘余頻偏消除的新型信道估計(jì)方法，通過對(duì)解擾后的導(dǎo)頻數(shù)據(jù)執(zhí)行解擴(kuò)，獲得噪聲平滑后的信道估計(jì)值并傳輸至FIR濾波器，生成噪聲抑制信道估計(jì)信號(hào)；計(jì)算得到噪聲抑制信道估計(jì)信號(hào)的相頻響應(yīng)，與FIR濾波器相...

本發(fā)明提供了一種基于分布與知識(shí)對(duì)齊的單細(xì)胞多組學(xué)細(xì)胞類型注釋方法，屬于單細(xì)胞類型注釋技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括獲取單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)和單細(xì)胞染色質(zhì)可及性測(cè)序數(shù)據(jù)，并對(duì)多組學(xué)變分自編碼器模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練及訓(xùn)練，其中，多組學(xué)變分自編碼器模型結(jié)合變分自...

本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于動(dòng)態(tài)門限同態(tài)加密的區(qū)塊鏈隱私保護(hù)方法及其系統(tǒng)，通過結(jié)合Paillier半同態(tài)加密算法與動(dòng)態(tài)門限秘密分享機(jī)制，實(shí)現(xiàn)隱私數(shù)據(jù)的高效加密與靈活管理。方法包括：基于大質(zhì)數(shù)生成公鑰?私鑰對(duì)及門限參數(shù)集并對(duì)待保護(hù)隱私信息進(jìn)行分組...

本發(fā)明公開了一種基于自適應(yīng)線性八叉樹的氣象雷達(dá)數(shù)據(jù)三維可視化方法，包括：根據(jù)雷達(dá)體掃描數(shù)據(jù)的空間分布特征，構(gòu)建稀疏體素網(wǎng)格；在稀疏體素網(wǎng)格中的每個(gè)有效單元中構(gòu)建自適應(yīng)深度的體素八叉樹；對(duì)每個(gè)體素八叉樹中的葉子節(jié)點(diǎn)創(chuàng)建塊結(jié)構(gòu)并插值；將稀疏...

本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)時(shí)空對(duì)齊的兒童心理監(jiān)護(hù)系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集層：集成RGB?D攝像頭、麥克風(fēng)陣列及紅外傳感器，對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空同步采集；特征處理層：包括視覺分支模塊、語音分支模塊、紅外分支模塊，分別處理所述圖像數(shù)據(jù)、語音數(shù)據(jù)...

本發(fā)明公開了基于藥物流子圖的藥物?藥物相互作用預(yù)測(cè)方法，涉及生物信息學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，包括：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：收集包括藥物?藥物相互作用的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集并引入外部知識(shí)圖譜進(jìn)行適配性預(yù)處理；構(gòu)建模型：構(gòu)建藥物?藥物相互作用預(yù)測(cè)模型，并使用預(yù)處理后的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)...

本發(fā)明涉及板材鋪設(shè)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種用于雙邊橋跨梁作業(yè)的板材鋪設(shè)機(jī)器人，包括機(jī)器人本體、移動(dòng)裝置、機(jī)械臂裝置、處理器和控制系統(tǒng)；移動(dòng)裝置設(shè)置于機(jī)器人本體底部，橫跨雙邊橋兩邊上表面，支撐機(jī)器人本體并沿雙邊橋方向移動(dòng)；移動(dòng)裝置中底部與雙邊...

本發(fā)明提供基于降階模型和深度學(xué)習(xí)的虛擬現(xiàn)實(shí)顯示方法及系統(tǒng)，涉及虛擬現(xiàn)實(shí)領(lǐng)域，該方法包括：獲取仿真對(duì)象的物理特征和環(huán)境信息；基于仿真對(duì)象的物理特征和環(huán)境信息，對(duì)仿真對(duì)象進(jìn)行流體動(dòng)力學(xué)仿真，獲取仿真對(duì)象的流場(chǎng)數(shù)據(jù)；基于本征正交分解法對(duì)仿真對(duì)...

本發(fā)明屬于石油和天然氣鉆井工程技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于遺傳算法與管柱力學(xué)的井眼摩擦系數(shù)分段反演方法，采集施工井指定數(shù)據(jù)，將待預(yù)測(cè)施工井的井眼劃分為固定長(zhǎng)度的井段并定義其深度范圍，同時(shí)設(shè)定摩擦系數(shù)的全局搜索范圍，初始化遺傳算法的種群大小、最...

本技術(shù)屬于海水處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其是便攜式海水淡化裝置，針對(duì)現(xiàn)有的為了滿足長(zhǎng)期航海的淡水需求，裝有造水機(jī)，造水機(jī)體積大，重量可高達(dá)一噸以上，造水機(jī)采用的蒸餾法是通過設(shè)置真空泵形成低氣壓環(huán)境使得海水更容易蒸發(fā)。這種方法能耗高，對(duì)裝置要求高的...