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          • 本發明公開了一種基于時空隱私保護的數據補全方法,涉及數據補全技術領域,包括:獲取待補全的時空數據,將待補全的時空數據進行混淆,獲得混淆后的時空數據映射到三維希爾伯特曲線上,每個位置分配一個唯一的希爾伯特值,構建位置隱私集合;將所述位置隱私集...
          • 本申請涉及一種基于區塊鏈的校園欺凌防控方法、系統、設備及存儲介質。該方法包括:校園欺凌防控系統部署有去中心化網絡,去中心化網絡至少包括一個主節點和N個副節點,響應于校園欺凌防控請求,將校園欺凌防控請求中攜帶的身份信息和提問內容加密寫入區塊鏈...
          • 一種基于深度學習的電力數據泄露識別方法及系統,該方法包括:S1.生成差分隱私標注用電數據集;S2.基于小波包分解與互信息篩選對差分隱私標注用電數據集進行特征映射,獲得多尺度關鍵特征張量;S3.將多尺度關鍵特征張量置入魚鷹優化算法引擎,完成局...
          • 本申請涉及電纜接頭老化預測技術領域,具體提供了一種配電網電纜接頭老化預測方法及系統,該方法包括步驟:獲取待預測電纜接頭的多模態運行數據、接頭類型信息和運行工況信息;基于預設老化特征提取規則對多模態運行數據中不同模態的運行數據進行老化特征提取...
          • 本發明提供了一種基于神經網絡的結構實時分析方法與系統,應用于數據處理技術領域。本申請對制造場景數據中的結構特征進行預處理與特征提取,生成特征分析數據;基于神經網絡模型對汽車結構進行實時分析,生成實時分析特征參數;基于動態閾值算法對相鄰幀結構...
          • 本發明涉及智能地鎖技術領域,特別涉及一種基于生成對抗網絡的智能地鎖異常檢測方法及系統,通過采集目標地鎖系列的地鎖設計信息,并根據地鎖設計信息提取每一系列型號的型號本征特征,獲取型號本征特征集;基于型號本征特征集進行聚類分析,對應定義多個虛擬...
          • 本發明涉及故障診斷技術領域,具體為基于時間序列分析的斷路器機械故障預診斷方法,首先,通過安裝傳感器實時采集斷路器機械的運行數據,并對數據進行預處理;然后,基于標準運行數據采用時序分割策略,將數據分割成獨立時序序列,并針對每個獨立時序序列提取...
          • 本發明涉及一種基于人工智能的紫花苜蓿耐鹽性預測方法,屬于數據處理與預測技術領域。其包括以下步驟:采集紫花苜蓿雙模態時序數據,構建數據集;采用動態分段歸一化方法處理雙模態時序數據,得到歸一化后的雙模態時序數據;構建紫花苜蓿耐鹽性預測模型,包括...
          • 本發明屬于人工智能領域,涉及一種聯邦雙正則化多誤差融合時序異常檢測方法,包括:中央服務器初始化全局模型,得到全局模型參數,并將全局模型參數分發給多個本地客戶端;多個本地客戶端分別接收全局模型參數,并利用本地私有數據進行本地訓練,得到本地模型...
          • 本發明提供一種基于單元網格劃分的路面濕滑狀態分析方法及系統,首先將管控路段劃分為多個帶有唯一網格標識信息和空間位置邊界的單元網格,接著獲取各單元網格對應的包含反映路面表面狀態檢測參數集合的路面檢測數據,基于檢測數據和空間位置邊界建立單元網格...
          • 本發明實施例公開了一種基于多模態融合的動態意圖理解方法,包括:獲取用戶在本次對話中的多模態行為數據;根據本次對話是否為首次對話,對本次對話文本進行改寫;將改寫后的對話文本和其它多模態行為數據共同提供至大模型,提示大模型識別本次對話的意圖;具...
          • 本發明提供了一種惡意軟件家族分類方法,包括:基于字節碼文件和配置文件分別得到RGB圖像;基于所設計的編碼器對所述RGB圖像進行特征提取,以獲得判別性特征向量;對每個RGB圖像通過數據增強生成樣本對,利用監督對比學習方法優化嵌入空間,使同類樣...
          • 本發明公開了一種眼圖交叉點集查找方法及計算機可讀存儲介質,獲取眼圖離散點數據,將眼圖離散點數據劃分為多個子集合,每個子集合中均包括一個眼交叉點集,對每個子集合,定位到每個子集合的眼交叉位置,獲取眼交叉位置的眼圖離散點數據另存到對應的交叉點數...
          • 本申請涉及智能健身器械與運動康復技術領域,提供了一種肌肉硬度檢測與筋膜槍擊打參數智能匹配方法及系統。方法通過獲取目標肌肉區域在靜態按壓狀態下的原始硬度檢測信號;對原始硬度檢測信號進行降噪濾波處理,提取反映肌肉硬度的特征參數;將特征參數輸入預...
          • 本發明公開了一種服務金融場景需求的大模型智能匹配方法,包括:1、評估大模型的金融能力:基于各個能力維度的評價指標和得分得到能力特征向量;2、金融業務場景需求解析:結合領域關鍵詞映射、語義向量匹配和大模型評估三種方法,運用動態權重調制與多層次...
          • 本發明提供了一種基于增強記憶狀態空間模型的磁芯損耗預測方法,涉及磁芯損耗預測技術領域,獲取輸入特征:B波形、H波形、溫度和頻率;通過Mamba狀態空間模型處理得到基本特征,通過特征轉換模塊將基本特征進行增強,得到中間特征;通過構建增強記憶狀...
          • 本發明公開了一種針對失效線索的召回激活方法,涉及數據處理技術領域,所述方法包括通過對原始破損線索數據集進行初步清洗,獲取包含缺失字段的記錄集合,針對每一項缺失字段采用預先建立的特征推斷模型,生成初步補全后的線索數據集,得到第一階段修復記錄;...
          • 本發明公開了一種結合地質參數反演的壓裂施工壓力多步預測方法,屬于非常規油氣資源勘探開發技術領域。所述方法包括以下步驟:S1:收集多個井區的基礎數據,并對所述基礎數據進行預處理,獲得數據集;S2:建立地質反演模型和時序預測模型;S3:在所述數...
          • 本發明涉及衛星軌道預測技術領域,公開了基于物理信息神經網絡的衛星軌道預測方法、終端及介質。該方法基于同一時間段內的衛星位置數據、太陽位置數據和月球位置數據,構建樣本集;構建物理信息神經網絡;該網絡以衛星歷史位置數據作為輸入,預測未來時刻的衛...
          • 本發明提出了一種多參數融合的鉆具狀態智能診斷方法、裝置及設備,通過獲取鉆具基礎運行參數確定穩定工作時段,在穩定時段向鉆具施加特定頻率激勵振動形成主動傳播波;采用多點監測技術獲取響應振動信號并提取時刻序列,通過差分處理獲取時序偏移量;基于時序...
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