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          • 本申請(qǐng)涉及航空安全監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域,提供一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的飛行人員操作狀態(tài)識(shí)別方法和系統(tǒng),解決現(xiàn)有技術(shù)中誤判率高、環(huán)境適應(yīng)性差的問題。本申請(qǐng)方法包括:同步采集飛行人員的腦電信號(hào)、頭部慣性測(cè)量單元角速度、眼動(dòng)軌跡及飛行器的俯仰角與滾轉(zhuǎn)角參數(shù)...
          • 本發(fā)明涉及氣象觀測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,提供一種基于水凝物分類結(jié)果的地面冰雹識(shí)別方法及系統(tǒng),方法包括:通過時(shí)空匹配算法,對(duì)多源冰雹數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空關(guān)聯(lián),得到時(shí)空匹配的冰雹事件數(shù)據(jù)集;通過動(dòng)態(tài)隸屬函數(shù)優(yōu)化算法,對(duì)雙偏振雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)相態(tài)識(shí)別,得到包含雨冰...
          • 本發(fā)明實(shí)施例涉及一種基于SVM的火電廠機(jī)組故障研判方法及裝置,該方法包括步驟:對(duì)火電廠機(jī)組的狀態(tài)轉(zhuǎn)換事件進(jìn)行監(jiān)測(cè);當(dāng)監(jiān)測(cè)到狀態(tài)轉(zhuǎn)換事件觸發(fā)時(shí),提取該狀態(tài)轉(zhuǎn)換事件的多維特征數(shù)據(jù);將所述多維特征數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中歷史故障事件的多維特征數(shù)據(jù)進(jìn)行匹...
          • 本發(fā)明具體為一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)分析的真空斷路器評(píng)估系統(tǒng),涉及電力設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)領(lǐng)域,包括:多模態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊;多模態(tài)特征提取與選擇模塊;故障概率分析模塊;故障匹配與評(píng)估模塊。本發(fā)明中,從海量數(shù)據(jù)中精準(zhǔn)篩選關(guān)鍵特征,動(dòng)態(tài)閾值調(diào)整機(jī)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于誤差外推與推理鏈分析的訓(xùn)練數(shù)據(jù)合成方法、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,包括:獲取初始樣本集合;利用小語言模型對(duì)每個(gè)任務(wù)樣本的問題進(jìn)行多次采樣推理,生成多個(gè)推理鏈;基于預(yù)設(shè)誤差評(píng)估規(guī)則計(jì)算每個(gè)推理鏈的整體誤差評(píng)分,確定待修正推理鏈;...
          • 本發(fā)明提供了一種基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的設(shè)備故障診斷模型訓(xùn)練方法及裝置,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,包括:對(duì)預(yù)設(shè)場(chǎng)景下的設(shè)備振動(dòng)數(shù)據(jù)采集后,基于對(duì)應(yīng)目標(biāo)特征向量中的目標(biāo)樣本與預(yù)設(shè)訓(xùn)練樣本集之間的特征相似性,生成目標(biāo)樣本對(duì)應(yīng)的偽標(biāo)簽。將有限的高質(zhì)量標(biāo)注樣本...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N手術(shù)器械消毒方法和系統(tǒng),涉及醫(yī)療器械消毒領(lǐng)域,包括:持續(xù)采集消毒倉內(nèi)壓力數(shù)據(jù),并根據(jù)所述壓力數(shù)據(jù)計(jì)算得到壓力變化速度和壓力波動(dòng)幅度;預(yù)設(shè)理想壓力變化路徑;將所述壓力變化速度與所述理想壓力變化路徑中對(duì)應(yīng)的理想壓力變化速度進(jìn)行比...
          • 本發(fā)明公開了基于邊緣聯(lián)邦的復(fù)雜環(huán)境下多源設(shè)備健康協(xié)同運(yùn)維方法,涉及設(shè)備協(xié)同運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域,在邊緣網(wǎng)關(guān)將振動(dòng)聲發(fā)射電流波形映射統(tǒng)一時(shí)頻網(wǎng)格并生成加密稀疏索引上傳;中心以圖正則基座網(wǎng)絡(luò)結(jié)合梯度方向與分布距離訓(xùn)練全局模型,利用新工況保護(hù)門注入故障信...
          • 本申請(qǐng)公開了一種HRTF生成方法、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),涉及空間音頻技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取用戶的用戶生理參數(shù)集;基于用戶生理參數(shù)集確定預(yù)設(shè)個(gè)性化數(shù)據(jù)庫中各個(gè)體生理參數(shù)集對(duì)應(yīng)的目標(biāo)權(quán)重系數(shù),其中,預(yù)設(shè)個(gè)性化數(shù)據(jù)庫用于存儲(chǔ)具有對(duì)應(yīng)關(guān)系的個(gè)...
          • 本申請(qǐng)公開了一種HRTF生成方法、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),涉及空間音頻技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取用戶的用戶生理參數(shù)集;在預(yù)設(shè)個(gè)性化數(shù)據(jù)庫中查找與用戶生理參數(shù)集匹配的目標(biāo)生理參數(shù)集,其中,預(yù)設(shè)個(gè)性化數(shù)據(jù)庫用于存儲(chǔ)具有對(duì)應(yīng)關(guān)系的個(gè)體生理參數(shù)集與...
          • 本發(fā)明提供了基于知識(shí)圖譜與對(duì)比學(xué)習(xí)融合的意圖感知推薦方法,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,該方法通過融合知識(shí)圖譜和對(duì)比學(xué)習(xí)技術(shù)來優(yōu)化節(jié)點(diǎn)表示,從而提升推薦系統(tǒng)對(duì)長尾項(xiàng)目的推薦精度。同時(shí),在數(shù)據(jù)增強(qiáng)的基礎(chǔ)上,結(jié)合用戶意圖擴(kuò)充對(duì)比學(xué)習(xí)中的正樣本選擇,進(jìn)一...
          • 本發(fā)明提出了一種基于大語言模型的網(wǎng)站數(shù)據(jù)收集策略分析系統(tǒng)和方法,屬于網(wǎng)站數(shù)據(jù)收集策略分析技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明讀取目標(biāo)網(wǎng)站域名和預(yù)定義的數(shù)據(jù)收集條款,識(shí)別并爬取相關(guān)頁面內(nèi)容作為候選頁面,以抽取高置信度數(shù)據(jù)收集策略頁面;然后基于大語言模型的網(wǎng)站數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明提供了一種基于因果推斷的時(shí)序知識(shí)圖譜聯(lián)邦協(xié)同優(yōu)化方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,其通過實(shí)時(shí)接入多領(lǐng)域異構(gòu)數(shù)據(jù)流并執(zhí)行時(shí)空對(duì)齊操作,生成帶因果標(biāo)記的增強(qiáng)型知識(shí)單元;通過計(jì)算新舊知識(shí)沖突評(píng)分,通過決策樹機(jī)制實(shí)現(xiàn)沖突解決與...
          • 本發(fā)明提供的一種數(shù)據(jù)庫內(nèi)核的索引優(yōu)化方法及系統(tǒng),屬于數(shù)據(jù)庫技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取當(dāng)前查詢請(qǐng)求,對(duì)當(dāng)前查詢請(qǐng)求進(jìn)行預(yù)處理,以得到處理后的查詢請(qǐng)求,根據(jù)處理后的查詢請(qǐng)求以及預(yù)測(cè)模型,獲取當(dāng)前查詢請(qǐng)求對(duì)應(yīng)目標(biāo)索引,監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)庫的性能指標(biāo),若性能指標(biāo)不...
          • 本發(fā)明提供一種用于GPU編譯器的內(nèi)存訪問安全性檢查方法,將GPU代碼轉(zhuǎn)換為高級(jí)別IR指令;根據(jù)高級(jí)別IR指令中的元數(shù)據(jù)信息,提取每一塊內(nèi)存分配的邊界,將高級(jí)別IR指令轉(zhuǎn)換為低級(jí)別IR指令;基于傳遞函數(shù)的范圍分析方法,在編譯器后端中,對(duì)低級(jí)別...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于多模態(tài)的服務(wù)器故障預(yù)測(cè)方法、裝置及設(shè)備,應(yīng)用于故障預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括采集節(jié)點(diǎn)服務(wù)器的多模態(tài)數(shù)據(jù)。多模態(tài)數(shù)據(jù)包括熱像圖、系統(tǒng)日志、GPU利用率、功率消耗、溫度、風(fēng)扇轉(zhuǎn)速和風(fēng)扇音頻中的至少兩種。從多模態(tài)數(shù)據(jù)中分別提取出...
          • 本公開提供了一種圖形處理單元監(jiān)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:獲取圖形處理單元GPU顯存的狀態(tài)參數(shù);基于狀態(tài)參數(shù),生成GPU顯存的融合特征數(shù)據(jù);融合特征數(shù)據(jù)包括GPU的顯存使用率、顯存帶寬占用率和顯存使用率波...
          • 本發(fā)明公開了基于并行計(jì)算的高性能矩陣運(yùn)算加速方法及系統(tǒng),涉及矩陣運(yùn)算技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:矩陣多尺度分解:對(duì)待處理矩陣進(jìn)行多尺度分解,得到多個(gè)不同分辨率下的子矩陣,包括粗尺度子矩陣和細(xì)尺度子矩陣;并行計(jì)算任務(wù)分配:將分解得到的不同尺度的子矩...
          • 本公開提供了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:確定截圖信息;截圖信息包括基本輸入輸出系統(tǒng)配置界面中至少一張配置頁面的標(biāo)識(shí);向基板管理控制器發(fā)送截圖指令,以使基板管理控制器獲取截圖信息對(duì)應(yīng)的基本輸入...
          • 本公開涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理領(lǐng)域,具體涉及一種程序模組分享方法、裝置、電子設(shè)備和介質(zhì)。所述程序模組是用戶針對(duì)指定程序編寫的,用于對(duì)指定程序進(jìn)行修改,所述方法包括:在服務(wù)器端獲取程序模組的編程語言代碼;通過編譯器將編程語言代碼編譯為與指定平臺(tái)類型...
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