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全局搜索方法和装置: 发明提供一种全局搜索方法和装置，适于人工智能领域，该方法包括：获取搜索词条；基于预设置的全局搜索组件中的搜索逻辑遍历搜索索引文件进行全局搜索并展示搜索结果。根据所述网站元数据生成搜索索引文件；创建全局搜索组件并设置其搜索...; 詹娇淑刘泱杨再同薛潺涓

多源数据库全局搜索方法及系统: 本发明属于数据搜索领域，提供了一种多源数据库全局搜索方法及系统。其中，多源数据库全局搜索方法包括将多源数据库中的表字段汇总写入一张数据库字典表进行字段管理；根据自定义全局搜索自动化规则自动化处理多源数据库中的表字段，生成...; 田立娜高军王可鑫段文良

一种数据库全局搜索方法、装置、设备以及存储介质: 本申请公开了一种数据库全局搜索方法，用以解决传统数据库在进行全局搜索能力改造时，需要对系统现有代码进行推翻重构，重新设计系统架构，导致系统的重构开发与运维成本较高的问题。方法包括：安装docker容器；在docker容器...; 陶钧

一种基于数据全局搜索和特征分类的预测方法: 本发明涉及一种基于数据全局搜索和特征分类的预测方法，将用户群体分为品牌人群和非品牌人群；提取品牌人群的属性特征、偏好特征以及品类特征；提取非品牌人群的属性特征，偏好特征，品类特征，竞品特征和搜索特征；将提取到的特征形成特...; 库涛林乐新翟鹏华熊艳彬

一种核电DCS系统设计中全局搜索方法、系统及存储介质: 本发明实施例提供一种核电DCS系统设计中全局搜索方法、系统及存储介质，包括：根据多个客户端发送的搜索任务请求生成对应的搜索任务；判断所有的搜索任务中是否存在关联搜索任务，若是，则使关联搜索任务中执行在后的搜索任务根据关联...; 姚前为刘明星李晓龙黄俊彭韬汪礼欢吴延群付婷许光俊王仁良张维瑞文帆

一种具有全局搜索机制快速收敛的云资源规划调度方法: 本发明提出了一种具有全局搜索机制快速收敛的云资源规划调度方法，包括以下步骤：S1，获取用户的初始化参数数据，所述参数数据包括任务字节大小和虚拟机带宽；然后建立目标函数；S2，采用改进蛇优化算法，得到最优种群；S3，从最优...; 李少波谢荣翔熊宣吴封斌张星星朱科谕

一种基于全局搜索的二值图像连通域标记方法: 2024年; 在进行基于图像数据的智能分析应用中需要对感兴趣目标区域进行提取,并对区域的各种属性特征进行描述后,才能进行与业务相关的分析和识别应用.通过二值图像连通域可以精确描述感兴趣区域的位置属性、轮廓属性、形状属性,故二值图像连通域提取在数字图像处理中具有非常重要的作用.本文提出一种基于全局搜索的二值图像连通域标记方法,该方法在原图上进行全局相邻前景点搜索,在图像的左上方向和右下方向之间进行往复搜索,在算法运行过程中只需进行一次图像的内存分配再无额外内存需求,降低了二值图像连通域标记算法的空间复杂度.实验表明本文提出的二值图像连通域标记算法能够稳定运行,处理速度可以达到125 fps.; 李继标柳明贤赵李强; 关键词：数字图像处理全局搜索特征提取

全局搜索和多实例判别特征的长时跟踪方法: 2024年; 长时目标跟踪相对于短时目标跟踪仍然是一个巨大的挑战.然而现有的长时跟踪算法通常在面对目标频繁出现消失、目标外观发生剧变等挑战中表现不佳.本文提出了一种基于局部搜索模块和全局搜索跟踪模块的全新、鲁棒且实时的长时跟踪框架.局部搜索模块利用TransT短时跟踪器生成一系列候选框,并通过置信度评分确定最佳候选框.针对全局重新检测开发了一个新颖的全局搜索跟踪模块,以Faster R-CNN为基础模型,在RPN阶段与R-CNN阶段引入非局部操作和多级实例特征融合模块,以充分挖掘目标实例级特征.为了改进全局搜索跟踪模块的性能,设计了双模板更新策略来提升跟踪器的鲁棒能力.通过使用不同时间点上更新的模板能够更好地适应目标的变化.根据局部或全局置信度分数判断目标是否存在,并在下一帧中选择局部或全局搜索跟踪策略.同时能够为局部搜索模块估计目标的位置和大小.此外还为全局搜索跟踪器引入了排名损失函数,隐式学习了区域提议与原始查询目标的相似度.通过在多个跟踪数据集上进行大量实验对提出的跟踪框架进行了广泛评估.结果一致表明,本文提出的跟踪框架实现了令人满意的性能.; 肖诗逢程旭; 关键词：视觉目标跟踪

基于全局搜索策略的自适应樽海鞘群算法: 2024年; 针对基本樽海鞘群算法(SSA)存在全局搜索能力弱、易陷入局部极值等问题,提出一种基于自适应全局最优引导机制和自适应控制因子的改进型樽海鞘群算法。首先,在领导者位置更新阶段引入自适应全局最优引导机制,有效地改善了算法的全局搜索能力。其次,在跟随者位置更新阶段引入自适应控制因子,极大地改善了算法的局部搜索能力。为验证所提算法的优化性能,采用6个单峰、7个多峰标准测试函数和29个CEC 2017测试函数进行实验,在相同的迭代次数条件下,所提算法的整体性能优于基本SSA算法、多种SSA变体和其它前沿对比算法。; 张凌志王宗山; 关键词：全局优化

基于点云特征全局搜索的回环检测算法: 2024年; 针对纯激光SLAM算法定位漂移问题,提出一种基于点云特征描述子全局搜索的粗匹配回环检测算法。该算法首先采用基于图像距离的快速分割方法对激光点云进行地面点去除,基于点云曲率和关键点聚合算法实现了边缘特征提取和聚类,通过特征描述子生成算法得到当前帧点云的特征描述符,其次经过计算当前帧和历史帧的相似度评分完成全局匹配搜索实现对候选回环帧的选取,完成回环检测粗匹配过程;然后采用NICP算法进行当前帧与候选回环帧的精确匹配,从而完成回环检测过程;最后搭建了移动机器人实车平台,完成对校园数据集的采集,验证了本文算法的定位效果,通过对实车实验结果的分析可知,在实车采集的校园数据集上误差优化程度均值为13.15%,为了进一步验证本文算法的整体性能,在KITTI数据集进行测试对比,结果显示相比较Lego_loam和Lio-sam算法,本文所提算法在保证了运行效率的基础上,有效地改进了定位精度。; 张冰战尹晨晨李志远邹明明; 关键词：特征描述子移动机器人

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