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								      本發(fā)明公開了一種基于分布式光纖應(yīng)變的壓裂裂縫參數(shù)的反演方法，先獲取鄰井監(jiān)測(cè)場(chǎng)景下的水平井距和垂直井距、分布式光纖標(biāo)距Lg、以及低頻DAS系統(tǒng)獲取的軸向應(yīng)變觀測(cè)數(shù)據(jù)ε并對(duì)反演模型進(jìn)行初始化；在壓裂裂縫碰到光纖的前提下，預(yù)設(shè)一個(gè)縫高H...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和有限元法混合求解二階橢圓偏微分方程的方法。其中，該方法包括：利用目標(biāo)神經(jīng)算子對(duì)待求解二階橢圓偏微分方程的輸入?yún)?shù)信息進(jìn)行分析，得到對(duì)應(yīng)的解網(wǎng)絡(luò)；根據(jù)劃分物體所得的多個(gè)有限元單元的有限元單元信息，前饋計(jì)算解網(wǎng)絡(luò)在物體...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種針對(duì)高分辨率海底原位熱流數(shù)據(jù)的處理方法，包括以下步驟：獲取高分辨率海底熱流計(jì)的原始測(cè)量數(shù)據(jù)，采用十階擬合方法將原始測(cè)量數(shù)據(jù)中的熱敏電阻記錄轉(zhuǎn)換為溫度值；將轉(zhuǎn)換后的溫度值中的干擾數(shù)據(jù)去除；選取海底熱流計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于日尺度通量方差計(jì)算生態(tài)系統(tǒng)水熱通量的方法，屬于生態(tài)系統(tǒng)水熱通量計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：多站通量和氣象數(shù)據(jù)的收集；利用多站點(diǎn)數(shù)據(jù)分別建立白天、夜間溫度標(biāo)準(zhǔn)差和摩擦風(fēng)速的乘積與渦度相關(guān)觀測(cè)的感熱通量的線性關(guān)系，結(jié)合線性參數(shù)、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于自適應(yīng)XGBoost的電磁信號(hào)降噪方法與系統(tǒng)，涉及電磁探測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括步驟：提取電磁信號(hào)的時(shí)域特征和頻域特征，生成具有相同維度的時(shí)頻特征矩陣；將時(shí)頻特征矩陣輸入XGBoost模型，通過在XGBoost模型中引入誤差反饋機(jī)制...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及電子數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于地理信息系統(tǒng)的城市數(shù)字孿生體建模方法及系統(tǒng)，具體包括：基于相鄰監(jiān)測(cè)區(qū)域的環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，監(jiān)測(cè)區(qū)域當(dāng)前時(shí)刻數(shù)據(jù)異常度，以及各時(shí)刻監(jiān)測(cè)區(qū)域數(shù)據(jù)偏差值的異常程度，計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻各監(jiān)測(cè)區(qū)域的綜合異...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及設(shè)備故障預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開一種基于多維數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)的消防設(shè)備故障預(yù)警方法及系統(tǒng)，該方法包括采集多維運(yùn)行參數(shù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)。隨后進(jìn)行時(shí)間同步和依賴關(guān)系分析，構(gòu)建設(shè)備依賴圖譜，并量化設(shè)備間影響權(quán)重，提取異常波動(dòng)特征形成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種在線優(yōu)化的咖啡豆拼配方法、系統(tǒng)及咖啡機(jī)，包括：a)獲取包含咖啡豆種類信息、烘焙曲線參數(shù)、拼配比例及對(duì)應(yīng)咖啡樣品風(fēng)味指標(biāo)量化數(shù)據(jù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；b)基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，建立輸入?yún)?shù)與風(fēng)味指標(biāo)的映射關(guān)系；c)接收用戶輸...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于DATL模型的機(jī)電裝備故障診斷方法與系統(tǒng)，方法包括：在設(shè)備上裝配多個(gè)不同類型的檢測(cè)傳感器，利用多個(gè)不同類型的檢測(cè)傳感器采集機(jī)電裝備的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，然后對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；構(gòu)建DATL模型；利用外部數(shù)據(jù)集對(duì)DATL模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N城市區(qū)域?qū)傩源_定方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，以解決相關(guān)技術(shù)的城市區(qū)域表征方法缺乏細(xì)粒度感知能力的問題。本方法包括：獲取第一群體移動(dòng)數(shù)據(jù)，所述第一群體移動(dòng)數(shù)據(jù)用于表示預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)目標(biāo)用戶群體在多個(gè)區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于數(shù)據(jù)血緣的用戶操作風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)監(jiān)控方法、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括以下步驟：實(shí)時(shí)獲取所有用戶的操作行為，并將每個(gè)用戶的一段連續(xù)的操作行為提取為一組具有語義關(guān)聯(lián)性的行為片段；每個(gè)用戶連續(xù)若干行為片段與預(yù)設(shè)的行為模板相匹配，以降維得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理與智能監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，尤其涉及一種風(fēng)電系統(tǒng)冷卻液成分劣化評(píng)估方法及裝置；方法應(yīng)用于成分劣化評(píng)估系統(tǒng)，成分劣化評(píng)估系統(tǒng)包括多個(gè)傳感器；方法包括：接收多個(gè)傳感器所發(fā)送的關(guān)于冷卻液成分的多種劣化影響因素特征中，各種劣化影響因素特征所分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種引入相態(tài)約束的雙偏振雷達(dá)資料同化方法及系統(tǒng)，屬于數(shù)值天氣預(yù)報(bào)資料同化技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取雙偏振雷達(dá)觀測(cè)數(shù)據(jù)；將質(zhì)量控制后的雙偏振雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)插值，得到模式三維格點(diǎn)的雙偏振雷達(dá)觀測(cè)參量；然后利用相態(tài)識(shí)別算法計(jì)算水凝物粒子的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種真空滅弧室觸頭表面狀況評(píng)估方法及系統(tǒng)，屬于真空斷路器技術(shù)領(lǐng)域。該方法采用自適應(yīng)窗長(zhǎng)改進(jìn)短時(shí)傅里葉變換降噪，結(jié)合雙樹復(fù)小波變換增強(qiáng)信號(hào)，并通過改進(jìn)K?means聚類動(dòng)態(tài)歸一化數(shù)據(jù)；構(gòu)建的輕量化CRNN模型，卷積模塊引入殘差連接和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種近視手術(shù)方案的生成方法、生成系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述生成方法包括以下步驟：采集歷史手術(shù)數(shù)據(jù)，所述歷史手術(shù)數(shù)據(jù)包括多個(gè)患者的術(shù)前數(shù)據(jù)、術(shù)中數(shù)據(jù)及術(shù)后數(shù)據(jù)，所述術(shù)前數(shù)據(jù)包括眼部參數(shù)、生活習(xí)慣數(shù)據(jù)、既往病史數(shù)據(jù)和患者基本信息；對(duì)所述歷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于特征選擇的設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法及裝置，包括：獲取設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)任務(wù)和設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，對(duì)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取獲取若干個(gè)運(yùn)行特征；基于多層感知機(jī)、Gumbel?Softmax算法和正則化損失構(gòu)建門控模塊，基于門控模塊獲取各個(gè)運(yùn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及茶多酚提取技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的茶多酚超聲提取智能預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，獲取超聲提取實(shí)驗(yàn)參數(shù)及對(duì)應(yīng)的茶多酚提取率，通過超聲提取設(shè)備中傳感器實(shí)時(shí)采集包括溫度、功率、時(shí)間的傳感器數(shù)據(jù)，并同步獲取提取液的光譜數(shù)據(jù)，對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的STEMI與NSTEMI的自動(dòng)識(shí)別方法及系統(tǒng)，屬于醫(yī)療人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：步驟1：搭建混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架；基于總損失函數(shù)對(duì)所述混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架進(jìn)行優(yōu)化，得到優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將12導(dǎo)聯(lián)的ECG信號(hào)輸入到所述優(yōu)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種情緒識(shí)別推理建模方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品，涉及類腦計(jì)算和多模態(tài)智能感知交叉技術(shù)領(lǐng)域。其中，情緒識(shí)別推理建模方法包括：構(gòu)建模態(tài)感知編碼器，將包括文本、語音、圖像在內(nèi)的原始多模態(tài)輸入編碼為統(tǒng)一格式的脈沖時(shí)間序列；構(gòu)建模態(tài)融合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于蝕變礦物分析的找礦靶區(qū)預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及找礦靶區(qū)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。一種基于蝕變礦物分析的找礦靶區(qū)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，包括有：數(shù)據(jù)采集模塊、聚類分析模塊、蝕變組合判別模塊、空間建模模塊、時(shí)空耦合模塊和成礦評(píng)估模塊。本發(fā)明通過引入礦物熱...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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