本發(fā)明公開了一種基于動(dòng)靜態(tài)腦網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的孤獨(dú)癥分類算法，靜態(tài)腦網(wǎng)絡(luò)編碼器有效提取全局腦網(wǎng)絡(luò)特征并生成語義信息更豐富的功能連接；動(dòng)態(tài)腦網(wǎng)絡(luò)編碼器對(duì)動(dòng)態(tài)連接中的每個(gè)子序列單獨(dú)編碼并根據(jù)注意力機(jī)制融合所有編碼；圖分類器則將前兩個(gè)模塊的結(jié)果重組成...

本技術(shù)公開了一種柴油機(jī)排氣系統(tǒng)隔熱罩，涉及柴油發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，包括第一隔熱罩和第二隔熱罩，柴油機(jī)排氣系統(tǒng)包括排氣歧管、增壓器和氧化催化器，所述第一隔熱罩用于包裹排氣歧管的前部并能夠與其包裹范圍的外表面之間形成空腔，所述第二隔熱罩用于...

本發(fā)明公開了一種變渦流增效的微通道換熱方法，包括如下步驟：首先確定橫向渦流的位置，對(duì)帶擾流元件的微通道結(jié)構(gòu)進(jìn)行數(shù)值仿真分析，確定橫向渦流的旋轉(zhuǎn)軸方向以及旋轉(zhuǎn)核心位置，其次微通道結(jié)構(gòu)的優(yōu)化：通過在旋轉(zhuǎn)芯位置處改變通道的方向，實(shí)現(xiàn)主流動(dòng)方向...

本發(fā)明提供自動(dòng)化部署WiFi接入點(diǎn)信息地圖構(gòu)建方法及系統(tǒng)，方法包括：信道變化特征解析，分析所述信號(hào)在時(shí)間軸上的能量分布，識(shí)別能量集中區(qū)域，得到能量最高點(diǎn)PLCR；建立所述能量最高點(diǎn)PLCR、人體運(yùn)動(dòng)速度以及人體位置之間的相關(guān)關(guān)系，獲取并...

本技術(shù)公開了一種高速柴油機(jī)的進(jìn)氣歧管，包括進(jìn)氣歧管本體、進(jìn)氣導(dǎo)板和廢棄導(dǎo)入管，所述進(jìn)氣歧管本體的穩(wěn)壓腔內(nèi)設(shè)置有進(jìn)氣導(dǎo)板，所述進(jìn)氣歧管本體上連接有與進(jìn)氣歧管本體的穩(wěn)壓腔連通的廢棄導(dǎo)入管。本技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)在于，通過廢氣導(dǎo)入管實(shí)現(xiàn)廢氣進(jìn)入進(jìn)氣歧管...

本發(fā)明公開了一種代理模型的樣本篩選方法、系統(tǒng)及微波器件，方法包括：采樣獲取初始設(shè)計(jì)點(diǎn)使用模糊聚類算法篩選設(shè)計(jì)點(diǎn)，并保存至數(shù)據(jù)庫(kù)；判斷數(shù)據(jù)庫(kù)是否滿足預(yù)設(shè)的停止條件，若滿足則輸出最優(yōu)設(shè)計(jì)，否則轉(zhuǎn)向下一步；再次使用模糊聚類算法精簡(jiǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)；并對(duì)...

本發(fā)明公開了種基于Transformer的短劇生成方法，包括以下步驟：步驟1、獲取用于描述短劇的文本提示；生成Transformer模型并進(jìn)行訓(xùn)練，利用訓(xùn)練好的Transformer模型處理所述文本提示得到多個(gè)候選事件；步驟2、對(duì)多個(gè)候...

本申請(qǐng)涉及一種跨臨界二氧化碳離心泵葉輪的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法。該方法包括：方法包括：基于預(yù)先獲取的現(xiàn)有葉輪參數(shù)和葉輪比轉(zhuǎn)速確定葉輪的主結(jié)構(gòu)參數(shù)；基于主結(jié)構(gòu)參數(shù)，以及預(yù)先獲取的子午面過流斷面面積變化圖、輪盤子午型線靜矩變化圖和輪蓋子午型線靜矩變化...

本發(fā)明提供面向服務(wù)器無感知計(jì)算場(chǎng)景彈性控制平面實(shí)現(xiàn)方法及系統(tǒng)，方法包括：提出函數(shù)化的服務(wù)器無感知計(jì)算控制平面，通過將控制平面拆分為無狀態(tài)函數(shù)，實(shí)現(xiàn)控制平面的自動(dòng)伸縮；基于服務(wù)器無感知計(jì)算中的無狀態(tài)函數(shù)和動(dòng)態(tài)分區(qū)策略協(xié)同設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了函數(shù)化的...

本發(fā)明提供一種分片區(qū)塊鏈賬戶分配方法及系統(tǒng)，方法包括：構(gòu)建符合馬爾可夫決策過程的區(qū)塊鏈環(huán)境，作為深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的交互環(huán)境；根據(jù)初始設(shè)定的片區(qū)數(shù)量，設(shè)計(jì)區(qū)塊鏈分片系統(tǒng)中多智能體近端策略優(yōu)化Shard?MAPPO架構(gòu)；從網(wǎng)絡(luò)下載區(qū)塊鏈交易數(shù)據(jù)...

本發(fā)明公開了一種基于圖增強(qiáng)路徑卷積網(wǎng)絡(luò)的孤獨(dú)癥識(shí)別方法，涉及生物醫(yī)學(xué)信息技術(shù)領(lǐng)域，提出了一種新的GNN框架，用于以端到端rs?fMRI方式對(duì)大腦疾病進(jìn)行分類，它使用一個(gè)路徑卷積網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)多重路徑的特征以及使用Transformer去捕捉...

本發(fā)明提供基于實(shí)時(shí)興趣增強(qiáng)的短視頻推薦方法及系統(tǒng)，方法包括：將用戶歷史交互序列分為長(zhǎng)期、短期、實(shí)時(shí)三個(gè)維度，精心設(shè)計(jì)不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提取每個(gè)維度的興趣特征；通過門控循環(huán)單元(Gate?Recurrent?Unit，GRU)有效的整合了用戶...

一種基于多源數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練的交通狀態(tài)補(bǔ)全預(yù)測(cè)方法，屬于深度學(xué)習(xí)算法技術(shù)領(lǐng)域，解決如何提升傳統(tǒng)的交通模型復(fù)雜數(shù)據(jù)處理能力的問題，本發(fā)明整合多個(gè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，通過k?means算法對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，確保每個(gè)聚類中的數(shù)據(jù)在數(shù)值上相似，按時(shí)間順序從...

本發(fā)明公開了一種基于圈層效應(yīng)的社交網(wǎng)絡(luò)事件傳播預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：步驟1、根據(jù)社交網(wǎng)絡(luò)建立復(fù)合關(guān)系社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；步驟2、通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于復(fù)合關(guān)系社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)得到所有用戶節(jié)點(diǎn)的嵌入表示；步驟3、根據(jù)所有用戶節(jié)點(diǎn)的嵌入表示，分別得...

一種配電設(shè)備故障檢測(cè)方法，屬于深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，解決電力系統(tǒng)中由于運(yùn)維數(shù)據(jù)的缺失而帶來的故障檢測(cè)精度不高問題，本發(fā)明通過采集電力配電網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維數(shù)據(jù)，基于時(shí)間序列對(duì)狀態(tài)數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)切分，通過圖卷積網(wǎng)絡(luò)提取空間特征，采用多層感知機(jī)提取和學(xué)習(xí)...

本發(fā)明公開了一種基于注意力機(jī)制結(jié)合半監(jiān)督學(xué)習(xí)的腦腫瘤分割方法，涉及醫(yī)學(xué)影像分割領(lǐng)域，尤其是腦腫瘤的自動(dòng)分割；本發(fā)明通過在UNet的編碼器和解碼器中集成多種注意力機(jī)制，如通道注意力、空間注意力和自注意力等，本發(fā)明的方法能夠有效地增強(qiáng)模型對(duì)...

本發(fā)明公開了一種基于多視圖圖池化的自閉癥識(shí)別方法，涉及生物醫(yī)學(xué)信息技術(shù)領(lǐng)域，從局部特征提取和全局特征提取兩方面出發(fā)，針對(duì)局部特征提取，構(gòu)造每個(gè)受試者的個(gè)體腦圖，根據(jù)一種圖池化策略來提取大腦特征，從結(jié)構(gòu)和特征的多個(gè)角度對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行排序，篩選...

本發(fā)明一種基于單視圖多平面圖像引導(dǎo)的3D水墨風(fēng)格遷移方法，包括以下步驟：步驟1：構(gòu)建多平面圖像MPIs，1?1：采用全卷積網(wǎng)絡(luò)的Encoder?Decoder結(jié)構(gòu)從單張圖像中生成單視圖多平面圖像MPIs；1?2：深度層離散化；1?3：推...

本發(fā)明提供一種干擾場(chǎng)景下呼吸信號(hào)的增強(qiáng)方法及系統(tǒng)，屬于呼吸感知技術(shù)領(lǐng)域，對(duì)接收天線接收的CSI信號(hào)分別進(jìn)行預(yù)處理，基于線性投影規(guī)則，依據(jù)人體位置計(jì)算出不同子載波CSI信號(hào)的最佳投影角間隔，將各個(gè)子載波在每個(gè)投影系下投影得到投影波形，將投...

本發(fā)明公開了應(yīng)用于量子圖像傳感器的深度學(xué)習(xí)噪聲抑制重構(gòu)方法，涉及圖像處理領(lǐng)域，首先，對(duì)三維幀平面序列計(jì)算塊和圖像，便于使用精準(zhǔn)無偏的方差穩(wěn)定變換增強(qiáng)對(duì)泊松噪聲的抑制能力；其次，該方法基于融合Transformer和CNN的網(wǎng)絡(luò)框架，該框...