一种基于人工智能识别的交通牌指示提示装置

    公开(公告)号:CN118411839A

    公开(公告)日:2024-07-30

    申请号:CN202410492132.4

    申请日:2024-04-23

    Abstract: 本发明提供一种基于人工智能识别的交通牌指示提示装置,涉及交通提示领域,包括:定位安装箱、空气加热器、限位安装座、安装转轴、摆动安装座、上阻拦杆、转接连杆和下阻拦杆;空气加热器螺栓连接在定位安装箱的下部;限位安装座焊接在定位安装箱的右侧;安装转轴转动连接在限位安装座的右侧;摆动安装座固定连接在安装转轴的中部;上阻拦杆铰接在摆动安装座的右侧;转接连杆铰接在上阻拦杆的下部;下阻拦杆铰接在转接连杆的下部;本发明提高了显示屏的清晰度,减少了安全隐患,避免了未看见指示灯的行人继续通行的情况,避免了影响交通秩序的情况,提高了指示装置的实用性,解决了部分行人闯红灯影响交通秩序,影响了指示装置的实用性的情况。

    一种基于大数据关键词比对的人工智能交互系统

    公开(公告)号:CN118332089A

    公开(公告)日:2024-07-12

    申请号:CN202410492078.3

    申请日:2024-04-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于大数据关键词比对的人工智能交互系统,包括如下步骤:S1.通过交互功能模块确定用户键入关键词并对关键词所属类别进行分类;S2.通过获取到的交互信息进行大数据分析并选取相似度最高的结果进行排列;S3.通过预设算法对选取后的结果进行数据分析发现规律和特征;S4.对发现的规律和特征进行整理优化并建模与训练。该基于大数据关键词比对的人工智能交互系统,通过人工智能交互终端能够在闲时自动通过互联网自动采集当前热点关键词并进行资料的收集和存储的方式,降低用户在使用智能终端进行关键词查询时的等待时间,从而使得人工智能交互终端在进行人机交互时能够降低用户的等待时间,从而提升用户的整体体验。

    一种数据库参数配置方法及相关设备

    公开(公告)号:CN117454133B

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN202311777546.3

    申请日:2023-12-22

    Abstract: 本发明公开了一种数据库参数配置方法及相关设备,所述方法包括:构建参数生成模型和模型参数更新模型并对其进行训练,从参数生成模型中得到数据库参数;根据数据库参数对数据库进行参数配置,参数配置完成后进行性能测试,生成奖励函数,根据奖励函数训练模型参数更新模型的参数,根据参数更新参数生成模型的参数,直至模型达到收敛条件生成最终决策树,将内部性能指标输入到最终决策树得到数据库目标参数,根据数据库目标参数对数据库进行配置,并通过最终决策树中的路径生成数据库目标参数的解释;本发明在能得到最优的参数配置,提高了数据库性能的同时,还能帮助分析当前性能不好的原因,及时发现参数配置过程中出现的问题。

    一种数据库参数配置方法及相关设备

    公开(公告)号:CN117454133A

    公开(公告)日:2024-01-26

    申请号:CN202311777546.3

    申请日:2023-12-22

    Abstract: 本发明公开了一种数据库参数配置方法及相关设备,所述方法包括:构建参数生成模型和模型参数更新模型并对其进行训练,从参数生成模型中得到数据库参数;根据数据库参数对数据库进行参数配置,参数配置完成后进行性能测试,生成奖励函数,根据奖励函数训练模型参数更新模型的参数,根据参数更新参数生成模型的参数,直至模型达到收敛条件生成最终决策树,将内部性能指标输入到最终决策树得到数据库目标参数,根据数据库目标参数对数据库进行配置,并通过最终决策树中的路径生成数据库目标参数的解释;本发明在能得到最优的参数配置,提高了数据库性能的同时,还能帮助分析当前性能不好的原因,及时发现参数配置过程中出现的问题。

    基于反馈强化的多模态知识生成方法及装置

    公开(公告)号:CN117035074A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202311286288.9

    申请日:2023-10-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于反馈强化的多模态知识生成方法及装置,包括:构建多模态模型,在多模态知识生成任务中将人类反馈引入所述多模态模型,形成的监督数据用于训练预先设立的奖励回报模型;将所述监督数据输入奖励回报模型进行训练,使得奖励回报模型从所述监督数据中学习到人类的理解;利用内外探索相结合的强化学习方法微调所述多模态模型,使得多模态模型能够学习到人类偏好,生成更自然的知识;本发明具有人类反馈知识的强化学习方法应用于多模态知识生成任务中,解决了多模态知识生成任务缺乏人类反馈监督的不足,并引入基于内外探索相结合的强化学习微调技术,有效缓解多奖励稀疏问题。

    一种基于大数据自动调控的人工智能充电系统

    公开(公告)号:CN118163660A

    公开(公告)日:2024-06-11

    申请号:CN202410492107.6

    申请日:2024-04-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于大数据自动调控的人工智能充电系统,包括充电安全警报机构、充电桩信息共享机构和功率自动调控机构,所述充电安全警报机构包括大数据信息库、充电桩和充电枪。该基于大数据自动调控的人工智能充电系统,通过充电枪中设置的温度检测机构对工作温度进行实时检测,防止充电枪温度变化较大,避免发生过热等情况发生,有利于保护充电枪的正常工作,延长充电枪的使用寿命,并且防止对车辆的充电口造成损坏,提高了实用性,同时通过防水检测机构的液体传感器检测充电枪和充电口之间的液体,防止液体导致短路,保护了本系统和车辆的电路,出现异常时通过安全电闸快速断电,减少持续伤害。

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