检索结果-内蒙古大学图书馆

铁道建筑技术 2025年第4期 114-117,150页

作者：袁双喜中铁四院集团南宁勘察设计院有限公司广西南宁530003

网架结构是铁路站房屋盖常用的结构形式,其下部支承大多采用钢筋混凝土结构。为简化设计,通常将屋面网架与下部支承结构分开设计,两者之间的连接采用简化支座进行模拟。研究表明对支承条件简单、跨度较小的规则平板网架分开设计偏差较小... 详细信息

网架结构是铁路站房屋盖常用的结构形式,其下部支承大多采用钢筋混凝土结构。为简化设计,通常将屋面网架与下部支承结构分开设计,两者之间的连接采用简化支座进行模拟。研究表明对支承条件简单、跨度较小的规则平板网架分开设计偏差较小,但对于支承条件复杂、跨度较大的复杂网架分开设计研究较少。为研究复杂网架与下部支承结构整体设计和分开设计的差异,以广西某高铁站房为例,研究曲面网架与下部支承结构弹性连接刚度选择原则及合理范围,同时对网架单独模型与整体模型计算结果进行对比。结果表明,本工程整体设计时曲面网架与下部支承结构弹性连接刚度在2~6 kN/mm范围,结构主要力学指标相对较合理;曲面网架单独设计与整体设计偏差超出可接受范围,应采用整体模型计算才能全面反映结构的受力特性。

关键词：高铁站房曲面网架弹性球型支座组合刚度整体模型单独模型

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提供商网络中的机器学习模型的基于动态准确度的部署和监测方法及系统

提供商网络中的机器学习模型的基于动态准确度的部署和监测方法及...

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作者：小托马斯·A·福尔哈伯 E·利伯蒂 S·史蒂芬妮 Z·卡尔宁 C·威利 S·A·洛伊普基 S·西瓦苏布拉马尼亚 A·J·斯莫拉 T·古德哈特美国华盛顿州

描述了用于机器学习(ML)模型的基于动态准确度的试验和部署的技术。分析流向ML模型的推理业务和所述模型的准确度并使用其以经由模型选择来确保更频繁地执行表现更好的模型。预测部件可以评估哪个模型对于某些输入数据元素来说更可能准... 详细信息

标准号: CN111527499B

描述了用于机器学习(ML)模型的基于动态准确度的试验和部署的技术。分析流向ML模型的推理业务和所述模型的准确度并使用其以经由模型选择来确保更频繁地执行表现更好的模型。预测部件可以评估哪个模型对于某些输入数据元素来说更可能准确。集成技术可以将多个ML模型的推理结果进行组合，目的在于实现比任何单独模型本身更好的总体结果。

关键词：输入数据元素动态准确度准确度单独模型机器学习集成技术模型选择推理结果预测部件推理评估试验部署分析表现

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一种基于残差网络与动态卷积网络模型融合的方法及系统

一种基于残差网络与动态卷积网络模型融合的方法及系统

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作者：冷聪李成华于浩东周波程健 211000 江苏省南京市江宁区麒麟科技创新园创研路266号人工智能产业园3号楼203B室

本发明提出了一种基于残差网络与动态卷积网络模型融合的方法及系统，包括以下步骤：首先，组建用于构建机器学习训练的图像数据集；其次，构建多个训练网络，将数据集放入学习；再次，融合网络模型输出结果集，并在融合过程中使用crop‑... 详细信息

标准号: CN112150384B

本发明提出了一种基于残差网络与动态卷积网络模型融合的方法及系统，包括以下步骤：首先，组建用于构建机器学习训练的图像数据集；其次，构建多个训练网络，将数据集放入学习；再次，融合网络模型输出结果集，并在融合过程中使用crop‑ensemble方法对图像进行处理，将生成的结果进行像素的加权求值；最后，得到特定位置的像素值。本发明利用非局部残差网络与双路径动态卷积网络的模型融合，并通过使用剪裁增强方法，得到远高于单独模型的结果。

关键词：动态卷积残差构建像素图像数据集单独模型机器学习模型融合融合网络输出结果网络模型训练网络网络融合非局部数据集双路径放入加权剪裁图像组建学习

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基于多模态混合模型的业务数据处理方法及装置

基于多模态混合模型的业务数据处理方法及装置

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作者：谯轶轩陈浩 518000 广东省深圳市福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼

本申请提供一种基于多模态混合模型的业务数据处理方法及装置，涉及人工智能技术领域，主要目的在于改善现有利用针对单一模态数据的单独模型进行多模态的数据处理导致的各个模态之间的处理无关联性，从而降低了保单数据处理的整体性准... 详细信息

标准号: CN113723288B

本申请提供一种基于多模态混合模型的业务数据处理方法及装置，涉及人工智能技术领域，主要目的在于改善现有利用针对单一模态数据的单独模型进行多模态的数据处理导致的各个模态之间的处理无关联性，从而降低了保单数据处理的整体性准确率和业务数据处理效率的问题。包括：解析保单业务信息中的图像数据、以及文本数据；基于完成训练的多模态混合模型对所述图像数据、所述文本数据进行多模态混合识别处理，得到多模态混合处理结果；根据所述多模态混合处理结果对所述保单业务信息进行标签分类，并解析标签分类后各标签分类的保单业务需求以及承保启动触发事件；当检测到所述承保启动触发事件，则启动对所述保单业务信息的承保操作。

关键词：多模态标签分类业务信息业务数据处理触发事件混合处理混合模型图像数据文本数据数据处理解析人工智能技术单独模型模态数据业务需求关联性准确率模态检测申请

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用于技术系统的集成模型和用于提供该模型的方法

用于技术系统的集成模型和用于提供该模型的方法

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作者：延斯·温特塞巴斯蒂安·温克勒·冯·莫伦费尔斯扬·德纳玛丽·梅泽尔·西尔瓦·佩雷拉德国慕尼黑

本发明涉及一种用于技术系统(14)的集成模型(1)，其中，技术系统(14)特别是机器(12，13)、机器(12，13)的部件和/或技术过程，其中，集成模型(1)具有单独模型(2，3，4，5，6)，其中，集成模型(1)具有机器对机器接口(23)，其中，单独模... 详细信息

标准号: CN116888543A

本发明涉及一种用于技术系统(14)的集成模型(1)，其中，技术系统(14)特别是机器(12，13)、机器(12，13)的部件和/或技术过程，其中，集成模型(1)具有单独模型(2，3，4，5，6)，其中，集成模型(1)具有机器对机器接口(23)，其中，单独模型(2，3，4，5，6)中的至少一个是能替换的。

关键词：集成模型单独模型技术系统机器对机器技术过程替换

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基于混合神经网络模型的碳排放预测系统及方法

基于混合神经网络模型的碳排放预测系统及方法

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作者：郑佩祥赖国书马鲁晋王莉陈吴晓胡泽延蔡雨晴朱玲玲王瑜魏晓莹王曦谢枫钟侃介志毅巩冬梅焦蕊胡文博余梦桂俊平 350011 福建省福州市晋安区茶园街道沁园支路9号福州桂山路综合楼

本发明公开了一种基于混合神经网络模型的碳排放预测系统及方法，包括数据预处理模块、数据集分割模块、底层模型构造模块、顶层模型构造模块、模型融合模块，首先将多种不同的神经网络单独训练；再将单独模型的输出作为输入，训练一个... 详细信息

标准号: CN116843083A

本发明公开了一种基于混合神经网络模型的碳排放预测系统及方法，包括数据预处理模块、数据集分割模块、底层模型构造模块、顶层模型构造模块、模型融合模块，首先将多种不同的神经网络单独训练；再将单独模型的输出作为输入，训练一个顶层DNN；最后将训练好的模型融合，并进行精调训练。本发明采用基于多模型融合神经网络的碳排放预测方法，精度优于单个模型，具有模型预测精度高、数据感知能力强的优点；此外本发明采用单独训练、组合调优的方式，降低了部署的复杂度，方便工程实施，从而有效利用基于混合神经网络模型的碳排放预测系统对碳排放进行预测，具有良好的实用价值。

关键词：碳排放模型融合混合神经网络模型神经网络预测系统顶层数据预处理模块模型构造模块单独模型单个模型底层模型分割模块工程实施构造模块模型预测数据感知复杂度能力强数据集预测精调输出部署

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一种基于经验模态分解和因果卷积网络的碳价预测方法

一种基于经验模态分解和因果卷积网络的碳价预测方法

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作者：杨力尘黄祁生吴婷计军平何道敬 518055 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区

本发明公开了一种基于经验模态分解和因果卷积网络的碳价预测方法，属于价格预测技术领域，包括训练阶段和预测阶段，具体包括以下步骤：S1、数据收集，收集目标地区的碳价数据和碳相关数据组；S2、数据预处理，使用EMD对碳价序列进行... 详细信息

标准号: CN117611261A

本发明公开了一种基于经验模态分解和因果卷积网络的碳价预测方法，属于价格预测技术领域，包括训练阶段和预测阶段，具体包括以下步骤：S1、数据收集，收集目标地区的碳价数据和碳相关数据组；S2、数据预处理，使用EMD对碳价序列进行分解并PCA降维；S3、模型训练，对S2中的各个分量分别训练模型；S4、数据处理；S5、模型预测。本发明一种基于经验模态分解和因果卷积网络的碳价预测方法，使用多个模型，集成结果进行预测，可以避免单独模型可能产生的不确定性；多个模型的组合能够消除一定的不确定性，解决了碳价预测中碳价序列不稳定、随机性强的难题；且考虑到电力市场对碳的影响，模型训练更加充分完善。

关键词：预测经验模态分解不确定性模型训练卷积随机性数据预处理单独模型电力市场价格预测模型预测目标地区数据收集训练阶段训练模型数据处理数据组网络分解

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基于相机与激光雷达点云融合的多任务环境感知方法

基于相机与激光雷达点云融合的多任务环境感知方法

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作者：张硕梅继林胡瑜 311121 浙江省杭州市余杭区中泰街道科创大道之江实验室

本发明公开一种基于相机与激光雷达点云融合的多任务环境感知方法，该方法提出一种基于2D卷积神经网络与3d稀疏卷积相结合的网络结构，该结构可以有效的融合图像信息与点云信息，并且对融合后的特征分别进行3d目标检测解码与点云语义分... 详细信息

标准号: CN117036895B

本发明公开一种基于相机与激光雷达点云融合的多任务环境感知方法，该方法提出一种基于2D卷积神经网络与3d稀疏卷积相结合的网络结构，该结构可以有效的融合图像信息与点云信息，并且对融合后的特征分别进行3d目标检测解码与点云语义分割解码，在同一网络中同时完成3D目标检测与激光雷达点云语义分割两项任务，有效降低了常规自动驾驶环境感知方案中多个任务分别由单独模型完成的计算冗余以及部署成本。在输入当前帧点云与图像的同时融合过去帧的点云信息来增强输入信息以提升模型效果，并在点云语义分割预测时使用哈希方法高效筛除过去帧点云对应的体素，仅输出当前帧点云的语义分割结果以避免运动模糊等情况。

关键词：点云语义分割解码激光雷达融合卷积神经网络多任务环境单独模型环境感知模型效果融合图像输入信息网络结构稀疏卷积运动模糊自动驾驶冗余检测哈希体素感知相机图像输出预测部署网络

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基于相机与激光雷达点云融合的多任务环境感知方法

基于相机与激光雷达点云融合的多任务环境感知方法

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作者：张硕梅继林胡瑜 311121 浙江省杭州市余杭区中泰街道科创大道之江实验室

标准号: CN117036895A

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用于使用少量样本进行神经话音克隆的系统和方法

用于使用少量样本进行神经话音克隆的系统和方法

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作者：塞尔坎·O·安瑞克陈吉彤彭开南平伟周彥祺美国加利福尼亚州

话音克隆是个性化语音接口的高度所需能力。基于神经网络的语音合成已经被证明能够针对大量说话者生成高质量语音。本文呈现采用少量音频样本作为输入的神经话音克隆系统。公开了两种方法，即说话者自适应和说话者编码。说话者自适应实... 详细信息

标准号: CN110136693B

话音克隆是个性化语音接口的高度所需能力。基于神经网络的语音合成已经被证明能够针对大量说话者生成高质量语音。本文呈现采用少量音频样本作为输入的神经话音克隆系统。公开了两种方法，即说话者自适应和说话者编码。说话者自适应实施方式是基于使用少量克隆样本对多说话者生成模型进行微调。说话者编码实施方式是基于训练单独模型以从克隆音频直接推断新说话者嵌入，其在多说话者生成模型中使用或与多说话者生成模型一起使用。这两种方法在语音的自然性和其与原始说话者的相似性方面均实现良好性能‑即使只有非常少的克隆音频。

关键词：说话生成模型克隆自适应话音语音个性化语音单独模型克隆系统神经网络音频样本语音合成自然性微调嵌入推断样本神经

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