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								      本發(fā)明涉及數據分析技術領域，具體涉及智能內科患者監(jiān)護與健康數據分析系統，包括：生理參數監(jiān)控模塊：實時監(jiān)控內科患者的生理參數；生理數據交叉分析模塊：接收來自生理參數動態(tài)監(jiān)控模塊的實時數據，構建疾病特異性模型，針對不同內科疾病建立數據之間的關聯...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請的無人機航拍圖三維巡檢電力線智能提取方法，首先通過人工干預在圖像上繪制采樣區(qū)域，采用LSD直線段檢測算法作為電力線提取的基礎算法，并根據電力線自身梯度對稱性特征，結合直線法，建立適合無人機巡檢圖像電力線提取的方法；然后基于航拍圖像電力...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請的無人機擺掃大視場紅外掃描儀智能空三方法，首先計算得到掃描儀的相機安裝誤差和POS系統安裝誤差參數，建立大視場紅外掃描儀的成像模型，在此基礎上，基于掃描儀的成像模型及誤差來源、擺掃條帶內部誤差規(guī)律，建立自適應的定向片內插模型；然后，通...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請的投影面測量拼接多視點全景圖三維重建方法，通過平行拼接獲得無縫的多視點全景圖像二維重現形式，二維平行拼接生成的多視點全景圖像為一幅長廊形二維圖像，完整涵蓋街道兩側景物信息，支持用戶對景觀的連續(xù)瀏覽，并具有低數據量，簡單的數據結構以及方...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請的人眼局部視覺敏感性差異圖像質量評估方法，對參照圖像和畸變圖像進行衰減波異變并引入高頻方位差異量，考量準確度和計算復雜度兩方面的平衡，分別對參照圖像和畸變圖像進行四級衰減波異變。一是突出基底元和差異量的重要性；二是計算高頻分量的BEA...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及機械設備健康管理技術領域，具體涉及一種基于物聯網的火電廠旋轉機械健康管理方法及系統，包括以下步驟：S1：用于同步采集振動聲發(fā)射信號、潤滑油介電常數和金屬表面微應變場數據；S2：計算軸承合金晶界腐蝕速率，同時通過微應變場數據反演材料...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請的城市地震災情風險度及損失大數據評估平臺，從地震致災因子危險性、承災體易損性以及城市地震災情響應能力三個方面進行建模,采用基于多指標決策的大數據分析方法對地震多發(fā)城市的地震風險度進行評估，融入GIS技術與基于歷史大數據的震害損失矩陣評...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種基于地基云圖的光伏發(fā)電功率預測方法及相關設備。該方法包括：獲取地基云圖和歷史光伏發(fā)電功率數據；對所述地基云圖進行預處理得到中間云圖；對所述中間云圖和所述歷史光伏發(fā)電功率數據進行時序特征提取，得到云圖時序特征和歷史發(fā)電功率時序特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種面向圖像去噪任務的卷積神經網絡加速器設計及網絡輕量化方法，屬于圖像處理與深度學習硬件加速技術領域。針對傳統CNN模型計算復雜度高、參數量大、難以在移動端實時處理的問題，本發(fā)明提出了一種基于動態(tài)數據流架構的硬件加速器設計，包括三...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明具體涉及一種基于位串行乘法器的列暫存數據陣列，充分復用了從內存中讀取的權重值，一定程度上減少了對外部存儲器的訪問，屬于神經網絡的硬件加速技術領域。在人工智能芯片領域中，卷積運算占據整個卷積神經網絡模型的計算量的百分之九十以上，本發(fā)明為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明具體涉及了一種基于位串行乘法器的LeNet?5神經網絡加速器。本發(fā)明基于位串行乘法器實現了一種基于權重固定數據流的PE陣列結構。基于位串行乘法器和列暫存數據流PE陣列，提出了一種基于位串行乘法器的LeNet?5神經網絡模型的硬件加速器...
								
            
							
            
							
						
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								      一種板卡自檢測SiP芯片。本發(fā)明具體涉及一種能夠實現板卡電壓電流自檢測的小型SiP芯片電路，可以根據實際應用靈活擴展I/O口功能配置，屬于系統級封裝領域。本發(fā)明所提出并實現的板卡電壓電流自檢測小型SiP芯片可以實現電路板或者芯片的電壓、電流...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了用于教學以及智能電網研究測試的實現方法，包括以下步驟：S1：開啟GridTeractions實驗室系統，選擇實驗項目；S2：采用客戶端/服務器結構搭建仿真平臺基礎架構，同時集成OpenDSS和DSSim?PC作為電氣仿真接口。本...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N基于汽車剛度分析的有限元節(jié)點生成方法、裝置以及計算機存儲介質，有限元節(jié)點生成方法包括：獲取配置文件；根據所述配置文件中的剛度分析需求生成剛度分析項清單；從所述剛度分析項清單中選取一項或者多項剛度分析項生成對應的節(jié)點集清單；從配...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種外轉子永磁同步電機槽中繞組等效建模建立方法包括以下步驟：S1：獲取外轉子永磁同步電機的繞組參數；S2：將單根繞組存在的銅、空氣、絕緣和漆包線進行等效處理；S3：計算單根等效導熱系數；S4：根據S2單根繞組進行堆疊并計算整個槽體...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種適用于低溫鉆井作業(yè)的廢棄物容積計算方法，包括：通過多種傳感器采集鉆井過程中的井徑、初始井眼擴大率、井深、鉆井液流變性參數、濾失量、潤滑性、鉆井液類型、鉆井液密度、固相清除率、巖屑密度、基液滯留率和實時環(huán)境溫度；針對極地氣溫影響...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請的建筑物人群疏散應急線路圖智能實時生成方法，首先通過建筑物應急疏散模型時空軌跡建模法，對建筑空間人員自適應疏散時空軌跡建模，然后通過基于時空相似度和結構相似度的聚類方法對疏散軌跡進行計算分析，根據兩者融合的方法對疏散軌跡進行聚類，基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種基于特征相關性分析與深度學習的新特征生成方法及裝置，其方法包括：收集包含多個特征的樣本數據集，并通過對所述多個特征進行相關性分析，得到相關性弱的特征組樣本數據；通過對所述特征組樣本數據進行多種聚合處理，得到多個組合特征樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AM?BiTCNs的風電機組剩余使用壽命預測方法。該方法為了更好地根據風電機組軸承的振動信號特性，提取數據特征，使用雙向連接LSTM的思想，對TCN網絡升級，組合成BiTCN，這樣可以同時考慮正向和反向信息，在預測未來狀...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于圖神經網絡的實體對齊方法，該方法包括：獲取多個知識圖譜；知識圖譜中包括鐵路事件相關的實體信息、關系信息和時間信息；將多個知識圖譜輸入時間關系圖注意力網絡，得到多個知識圖譜中的實體對齊結果；時間關系圖注意力網絡用于基于實體信...
								
            
							
            
							
						
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