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          • 本申請實施例提出一種方面級情感分析方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì),涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域。獲取待分析語句,將待分析語句輸入至預(yù)先訓(xùn)練的方面級情感分類模型中;利用文本嵌入層中串行的多層編碼層對待分析語句進行詞向量提取,獲得待分析語句對應(yīng)的詞...
          • 本發(fā)明提供了一種支承輥堆焊修復(fù)的評估方法,屬于堆焊修復(fù)技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:S1預(yù)處理:以尺寸數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)字孿生模型;S2缺陷檢測:結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對探傷數(shù)據(jù)進行分析并生成缺陷數(shù)據(jù),將缺陷數(shù)據(jù)實時反饋到數(shù)字孿生模型中;S3工藝設(shè)計:將優(yōu)化后...
          • 本發(fā)明公開了基于物理信息深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的氣動支撐系統(tǒng)動態(tài)特性預(yù)測與調(diào)控方法,針對氣動支撐系統(tǒng)中帶附加氣包空氣彈簧動態(tài)特性預(yù)測與調(diào)控,包括以下步驟:將振幅X和頻率f作為輸入特征,剛度差ΔK和滯后角差Δφ作為輸出目標(biāo),對DNN模型進行訓(xùn)練;計算訓(xùn)...
          • 本申請公開了一種基于聯(lián)合仿真的電動汽車刮底評估方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及整車刮底仿真評估技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取整車參數(shù)信息和底護板信息;基于所述整車參數(shù)信息和所述底護板信息構(gòu)建整車多體動力學(xué)模型以及有限元模型,確定部件連接交互點和部件邊...
          • 本發(fā)明涉及一種基于層間變路徑策略的復(fù)合材料熔融沉積成型過程仿真方法,包括以下步驟:根據(jù)ANSYS有限元軟件進行APDL參數(shù)化語言編程,建立有限元模型模塊;根據(jù)復(fù)合材料中組成材料添加對應(yīng)屬性,包含比熱容、導(dǎo)熱率、密度和彈性模量等;對成型件模塊...
          • 本申請公開了一種路橋參數(shù)的異常檢測方法,屬于土木工程技術(shù)領(lǐng)域。包括以下步驟:步驟1,建立監(jiān)測點之間的時空關(guān)聯(lián)性和數(shù)據(jù)映射關(guān)系;步驟2,實現(xiàn)判定規(guī)則的自適應(yīng)更新,以適應(yīng)橋梁服役階段的狀態(tài)演變;步驟3,對監(jiān)測數(shù)據(jù)中的異常進行智能化歸因分析;步驟...
          • 本發(fā)明屬于鞋類制造領(lǐng)域,提供一種飛織面運動鞋3D設(shè)計系統(tǒng)及方法,包括基于鞋面區(qū)域三維形態(tài),構(gòu)建模擬生物纖維組織結(jié)構(gòu)的紗線力場模型,所述紗線力場模型為連續(xù)張力向量場,其中每一向量表示紗線在相應(yīng)點的預(yù)期走向與張力方向;將鞋面生長過程模擬為在所述...
          • 本發(fā)明公開一種擾動誘發(fā)滯后型巖爆預(yù)測方法和裝置、系統(tǒng)、存儲介質(zhì),包括:采集擾動數(shù)據(jù);根據(jù)擾動數(shù)據(jù),計算不同擾動幅值條件下的損傷值,同時對擾動個數(shù)進行歸一化,得到損傷系數(shù)和歸一化擾動個數(shù)關(guān)系;對發(fā)生巖爆的試樣損傷系數(shù)與相對擾動次數(shù)之間的關(guān)系進...
          • 本申請公開了一種泥水盾構(gòu)刀盤噴嘴布置方法及系統(tǒng),涉及隧道工程和盾構(gòu)機技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:確定噴嘴總流量和噴嘴數(shù)量,計算泥沙臨界起動流速;根據(jù)水射流理論公式、邊值條件以及動量通量守恒定理,得到流速?靶距公式;根據(jù)所述噴嘴總流量、所述噴嘴數(shù)量...
          • 本發(fā)明屬于齒輪加工技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于時變珩削力模型與珩齒振動特性分析的工藝優(yōu)化方法。引入了工件齒輪在軸向往復(fù)運動中的換向停留時長參數(shù),通過位移函數(shù)將換向停留時長Δt映射為軸向進給量fz,精確模擬伺服電機啟停動態(tài)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)與隱私計算的多廠商電梯故障診斷模型聯(lián)合訓(xùn)練方法及系統(tǒng),通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架實現(xiàn)跨廠商數(shù)據(jù)協(xié)同訓(xùn)練。各廠商本地節(jié)點對振動信號、視頻流等多模態(tài)數(shù)據(jù)進行特征提取,采用差分隱私與同態(tài)加密技術(shù)保護數(shù)據(jù)隱私,中心服務(wù)器根據(jù)數(shù)據(jù)量...
          • 本發(fā)明提供一種VOI桌面的安全數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)及方法,涉及虛擬化技術(shù)領(lǐng)域。系統(tǒng)包括虛擬化存儲管理模塊,用于根據(jù)項目的緊急類別設(shè)置多個VOI桌面用戶的存儲優(yōu)先級,并根據(jù)業(yè)務(wù)類別設(shè)置存儲副本數(shù),利用AES?256算法和SM4國密算法,對存儲優(yōu)先級、...
          • 本發(fā)明提供了一種基于虛實數(shù)據(jù)驅(qū)動的MSWI過程表征方法,涉及MSWI過程技術(shù)領(lǐng)域。包括:基于注意力機制的魯棒記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和真實過程數(shù)據(jù)的相關(guān)變量構(gòu)建第一全流程表征模型;基于模糊森林集成方法,根據(jù)真實過程數(shù)據(jù)和虛擬數(shù)據(jù)構(gòu)建第二全流程表征模型;...
          • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,可應(yīng)用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務(wù)場景中,公開了一種基于因素權(quán)重優(yōu)化的數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),包括:接收結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并提取數(shù)據(jù)中的基礎(chǔ)關(guān)鍵因素集合與監(jiān)測標(biāo)的信息生成數(shù)據(jù)特征集合;基于數(shù)據(jù)特征集合...
          • 本發(fā)明提出了綜合交通樞紐客流智能分析與動態(tài)預(yù)警方法,所述方法專門適用于多運輸方式接駁區(qū)域、立體化通道及高密度客流節(jié)點的綜合交通樞紐場景,所述方法包括如下步驟:在綜合交通樞紐的立體空間內(nèi)布設(shè)多模態(tài)感知網(wǎng)絡(luò),包括在垂直交通節(jié)點部署三維激光掃描陣...
          • 本發(fā)明提供了一種用于超長文本處理的數(shù)據(jù)集構(gòu)建方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)分割技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:獲取待輸入文件并將所述文件轉(zhuǎn)化為txt格式,得到格式文件;將所述格式文件進行第一次清洗,得到第一清洗文件;統(tǒng)計所述清洗文件中高頻詞匯并進行高頻詞匯的符號...
          • 本發(fā)明公開了基于多模態(tài)學(xué)習(xí)行為分析驅(qū)動的學(xué)習(xí)設(shè)備輔助優(yōu)化系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)增強與反饋技術(shù)領(lǐng)域,包括:構(gòu)建分布式學(xué)習(xí)框架,在本地設(shè)備端進行特征提取;動態(tài)調(diào)整各模態(tài)的權(quán)重分配;構(gòu)建時空連續(xù)的認(rèn)知狀態(tài)圖譜;將數(shù)學(xué)公式和物理定律結(jié)構(gòu)化為符號規(guī)則;記錄學(xué)...
          • 本申請涉及生物安全實驗室的技術(shù)領(lǐng)域,公開一種基于物聯(lián)網(wǎng)的生物安全實驗室數(shù)字化分析方法及系統(tǒng),方法步驟如下:先依據(jù)當(dāng)前檢測場景的第一、二傳感器匹配檢測步驟;接著分別通過兩個傳感器獲取第一、二關(guān)鍵對象的狀態(tài)數(shù)據(jù),且第一關(guān)鍵對象處于第二關(guān)鍵對象前...
          • 本發(fā)明公開了一種智能坐便器的故障診斷方法、智能坐便器及存儲介質(zhì),所述智能坐便器的故障診斷方法包括:實時采集傳感器數(shù)據(jù),并通過滑動窗口得到窗口內(nèi)的傳感器數(shù)據(jù);計算窗口內(nèi)傳感器數(shù)據(jù)的統(tǒng)計數(shù)據(jù),所述統(tǒng)計數(shù)據(jù)包括均值和標(biāo)準(zhǔn)方差;根據(jù)計算得到的統(tǒng)計數(shù)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于歷史注意力機制的多視角信息缺失處理方法,包括以下步驟:S1:持續(xù)存儲多視角的歷史有效觀測數(shù)據(jù),并根據(jù)預(yù)設(shè)更新策略動態(tài)更新所緩存的歷史有效觀測數(shù)據(jù);S2:獲取當(dāng)前視角數(shù)據(jù),并根據(jù)當(dāng)前視角數(shù)據(jù)與緩存的歷史有效觀測數(shù)據(jù)的差異度...
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