基于AI人工智能大数据应用自主识别算法.pdf
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基于AI人工智能大数据应用自主识别算法.pdf
本发明公开了基于AI人工智能大数据应用自主识别算法,包括以下步骤:相应AI指令的发起,建立与AI相对应的多个任务节点,AI指令包括需求、种植、供应和服务。本发明通过实时收集并分析现场数据及部署指挥机制的方式,达到提升运营效率、扩大收益、降低损耗的目的,全面提升生产效率,激活农业高效发展,解决农业领域特有问题,打造基于物联网的智慧农场,实现作物质量和产量双丰收,将这些海量的数据进行智能化的分析、处理,从而生成基于不同商业模式的各类应用,解决了传统农业生产中对需求、供应、种植和服务的过程缺乏精准的数据支撑,不
基于用户的人工智能(AI)模型的移动自主个人伴侣.pdf
一种用于构建人工智能(AI)模型的方法。所述方法包括访问与用户的监测到的行为有关的数据。对所述数据进行分类,其中类别包括:标识与包括所述用户在内的一组用户有关的数据的客观数据类别,以及标识所述用户特有的数据的主观数据类别。访问客观数据,并且客观数据与包括所述用户在内的多个用户的监测到的行为有关。所述方法包括将所述用户的客观数据和主观数据以及所述多个用户的多个客观数据作为第一组输入提供给执行AI的深度学习引擎。所述方法包括确定在对第一组输入作出响应时预测用户行为的多种习得模式。所述方法包括构建所述用户的包括
基于人工智能识别AI的纺织品检测系统.pdf
本申请提供了一种基于人工智能识别AI的纺织品检测系统,属于纺织品检测技术领域。该基于人工智能识别AI的纺织品检测系统,包括微控制单元、供电模块、用户界面模块、通讯模块、AI识别模块、数据采集模块、存储模块和检测终端模块,所述供电模块、用户界面模块、AI识别模块、数据采集模块、存储模块均连接到微控制单元,所述微控制单元通过通讯模块连接到检测终端模块。将人工智能识别AI技术应用于纺织品检测,对采集到的纺织品图像进行校准图像,在检测终端模块中将缺陷评估值和标准阈值区间进行比较,新技术的引入,降低了人员的工作强度
基于高校数据的学生行为异常识别算法研究与应用.docx
基于高校数据的学生行为异常识别算法研究与应用标题:基于高校数据的学生行为异常识别算法研究与应用摘要:学生行为异常识别是当前教育领域中的一个重要研究方向。学校拥有大量的学生数据,如学生成绩、学生选修课程、学生参与社团活动等数据,这些数据可以为学生行为异常识别提供宝贵的信息。本文以高校数据为基础,探讨学生行为异常识别算法的研究与应用。首先,介绍了学生行为异常识别的背景与意义,然后对高校数据进行分析,并提出了几种常见的学生行为异常类型。接下来,本文介绍了学生行为异常识别的算法研究,包括传统的基于规则的方法和基于
基于AI图像识别算法的机械臂移动的控制方法.pdf
发明涉及控制方法领域,尤其是基于AI图像识别算法的机械臂移动的控制方法。该方法的步骤为:a)预训练深度学习的网络模型,实现图像实例识别与图像区域分割,得到区域识别模型;b)预训练深度学习的模型,得到目标物体识别模型;c)通过数个摄像头从数个不同的角度采集图像;d)使用区域识别模型对采集来的图像进行图像区域分割,依据数张图像分隔的结果进行三维空间建模。本发明通过两次图像识别算法的定位,降低了机械臂的精度要求,提高了抓取的效率和准确性。控制机械臂移动过程中不需要采集图像,对图像算法计算量大大减少。成本低灵活性