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          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于氣泡注意力機(jī)制的管道內(nèi)多相流壓力特征預(yù)測(cè)方法,屬于氣液多相流壓力預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的預(yù)測(cè)方法包括步驟:獲取若干壓力時(shí)間序列數(shù)據(jù)并劃分為訓(xùn)練集、測(cè)試集;將壓力時(shí)間序列數(shù)據(jù)分解為低波動(dòng)、高波動(dòng)序列;建立由低波動(dòng)序列ARIM...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種真空密封泄漏率預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),所述方法包括:根據(jù)法蘭密封面的加工方式構(gòu)建法蘭密封面的三維微觀形貌模型;基于三維微觀形貌模型建立不同接觸狀態(tài)下密封接觸界面間的泄漏微通道并分析通道特性,確定不同接觸狀態(tài)的泄漏微通道中...
          • 本發(fā)明涉及復(fù)合體空間碎片的偏振度計(jì)算方法,具體涉及一種基于微面元pBRDF模型的復(fù)合體空間碎片偏振度計(jì)算方法,解決了現(xiàn)有偏振度計(jì)算方法真實(shí)性和準(zhǔn)確性較差的技術(shù)問(wèn)題。本發(fā)明提供的基于微面元pBRDF模型的復(fù)合體空間碎片偏振度計(jì)算方法針對(duì)復(fù)合體...
          • 本發(fā)明涉及玻璃瓶生產(chǎn)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種輕量化玻璃瓶生產(chǎn)數(shù)字化模具的三維仿真設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟:對(duì)玻璃瓶模具構(gòu)建數(shù)字化模具幾何模型;根據(jù)數(shù)字化模具幾何模型識(shí)別氣泡逸出優(yōu)先路徑,構(gòu)建玻璃瓶數(shù)字化仿真模型;基于玻璃瓶數(shù)字化仿...
          • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)建模與隨機(jī)模擬相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域,并公開(kāi)了一種基于貪心學(xué)習(xí)高斯混合模型的時(shí)序數(shù)據(jù)隨機(jī)模擬方法。該方法包括下列步驟:S1構(gòu)建包含K個(gè)高斯分量的高斯混合模型并初始化所述高斯分量的參數(shù)集;S2將二維向量劃分為與高斯分量一一對(duì)...
          • 本發(fā)明涉及船舶制造智能化管理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種船舶管路設(shè)計(jì)出圖階段管理的方法及系統(tǒng),通過(guò)獲取并結(jié)構(gòu)化處理生產(chǎn)日程與工藝規(guī)范數(shù)據(jù),構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化輸入集,利用多目標(biāo)優(yōu)化引擎進(jìn)行沖突消解、進(jìn)度與成本優(yōu)化,并結(jié)合四維模型、語(yǔ)義驗(yàn)證及動(dòng)態(tài)調(diào)度生成初步...
          • 本發(fā)明提供了一種目標(biāo)語(yǔ)言模型安全評(píng)測(cè)方法及電子設(shè)備,可以應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)空間安全技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:基于安全等級(jí)分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn),對(duì)多個(gè)安全領(lǐng)域進(jìn)行安全等級(jí)分類(lèi),得到分類(lèi)結(jié)果;針對(duì)多個(gè)安全等級(jí)的每個(gè)安全等級(jí),對(duì)至少一個(gè)安全領(lǐng)域進(jìn)行測(cè)試題庫(kù)構(gòu)建,得到測(cè)試...
          • 基于鍵盤(pán)敲擊的用戶(hù)注冊(cè)、登錄方法,涉及用戶(hù)身份的識(shí)別和驗(yàn)證技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有技術(shù)在實(shí)用性、部署效率、用戶(hù)數(shù)據(jù)安全性以及跨設(shè)備適應(yīng)能力等方面的問(wèn)題。包括以下步驟:步驟S1,采集用戶(hù)鍵盤(pán)敲擊事件數(shù)據(jù)集;步驟S2,從采集到的用戶(hù)鍵盤(pán)敲擊事件數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種保障數(shù)字圖像唯一性的NFT生成方法,包括步驟一、獲取用戶(hù)在區(qū)塊鏈上的用戶(hù)信息B;步驟二、通過(guò)哈希算法F對(duì)用戶(hù)信息B進(jìn)行編碼,生成哈希值H;步驟三、加載雙模塊生成模型C1;步驟四、通過(guò)雙模塊生成模型C1中的編碼器模塊從NFT數(shù)...
          • 本發(fā)明提供一種意圖理解方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟:對(duì)用戶(hù)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行意圖特征提取以得到包含輸入文本、主意圖、實(shí)體集、主意圖置信度和用戶(hù)特征的任務(wù)包。確定主意圖置信度的級(jí)別,若為高置信度,調(diào)用相應(yīng)子智能體處理任務(wù)包;若為中置信度,確定主意圖...
          • 本發(fā)明提供了基于模型蒸餾的企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲得企業(yè)的多個(gè)窗口財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)集,并根據(jù)財(cái)務(wù)異常多維因子進(jìn)行觸發(fā)梳理,建立多個(gè)窗口財(cái)務(wù)異常觸發(fā)向量;進(jìn)行多源訓(xùn)練,建立財(cái)務(wù)異常檢測(cè)架構(gòu),包括償債異常檢測(cè)模型集...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域,尤其涉及一種全站儀測(cè)量數(shù)據(jù)采集方法及系統(tǒng),包括:通過(guò)對(duì)全站儀原始測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行三維坐標(biāo)解算與整理,獲取帶時(shí)序標(biāo)簽的原始測(cè)量數(shù)據(jù)集;通過(guò)對(duì)原始測(cè)量數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部鄰域距離進(jìn)行綜合分析,獲取各點(diǎn)的自適應(yīng)鄰域半徑;通過(guò)對(duì)測(cè)點(diǎn)局部...
          • 本發(fā)明涉及智能監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種鍛件生產(chǎn)的智能監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)。本發(fā)明包括:對(duì)風(fēng)電法蘭鍛件進(jìn)行溫度數(shù)據(jù)采集和極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,得到極坐標(biāo)溫度場(chǎng)數(shù)據(jù);將極坐標(biāo)溫度場(chǎng)數(shù)據(jù)輸入環(huán)形熱場(chǎng)梯度分解網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取,得到溫度場(chǎng)特征向量;對(duì)溫度場(chǎng)特征向量進(jìn)...
          • 本發(fā)明涉及水利工程安全監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,具體公開(kāi)了一種水利工程大壩安全監(jiān)測(cè)預(yù)警方法及系統(tǒng),通過(guò)復(fù)合傳感技術(shù)和智能分析算法實(shí)現(xiàn)了大壩結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)的全面感知與精準(zhǔn)預(yù)警;采用微機(jī)械諧振傳感器與分布式光纖傳感器的協(xié)同部署,構(gòu)建了界面與結(jié)構(gòu)一體化的立體監(jiān)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)的森林防控方法,屬于林業(yè)防治技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:將目標(biāo)森林按植被類(lèi)型劃區(qū),采集歷史多源數(shù)據(jù)并填補(bǔ)缺失,分析時(shí)序與因果關(guān)系構(gòu)建時(shí)序因果圖,結(jié)合當(dāng)前數(shù)據(jù)模擬病蟲(chóng)害時(shí)空動(dòng)態(tài),確定各區(qū)域防控風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)與關(guān)鍵誘發(fā)因子,依此...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于對(duì)抗擾動(dòng)學(xué)習(xí)的電纜絕緣損傷自適應(yīng)檢測(cè)方法,包括如下步驟:S1、采集電纜運(yùn)行過(guò)程中的原始電氣信號(hào);S2、對(duì)電氣信號(hào)序列進(jìn)行預(yù)處理,劃分為若干等長(zhǎng)信號(hào)片段;S3、構(gòu)建DeiT檢測(cè)模型,并構(gòu)建輸入向量;S4、輸入多層Trans...
          • 本公開(kāi)實(shí)施例公開(kāi)了一種基于跨模態(tài)標(biāo)記融合的多模態(tài)圖片理解方法及裝置,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲得多模態(tài)圖片包括的圖像和文本;將圖像輸入至圖像編碼器,得到至少一個(gè)圖像特征,基于至少一個(gè)圖像特征,確定第一視覺(jué)token;以及使用文本分...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于風(fēng)網(wǎng)解算的礦用智能通風(fēng)調(diào)度決策系統(tǒng),涉及礦用設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域,包括:數(shù)據(jù)采集模塊,用于采集全礦井通風(fēng)數(shù)據(jù);風(fēng)網(wǎng)解算模塊,用于實(shí)時(shí)讀取所述全礦井通風(fēng)數(shù)據(jù),并進(jìn)行風(fēng)網(wǎng)解算,實(shí)時(shí)模擬礦井通風(fēng)情況,得到礦井需風(fēng)結(jié)果;數(shù)據(jù)分析模塊,用...
          • 本發(fā)明提供一種虛擬電廠運(yùn)行參數(shù)的預(yù)測(cè)方法及裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)以及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。包括:對(duì)獲取的影響因素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理;使用時(shí)間序列分解算法將影響因素?cái)?shù)據(jù)分解成包含趨勢(shì)分量、季節(jié)分量以及殘差分量的三個(gè)維度的序列,將每個(gè)序列切分為序列塊并映射為...
          • 本發(fā)明提供一種多模態(tài)內(nèi)容的合規(guī)審核方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟:對(duì)非結(jié)構(gòu)化的待審核多模態(tài)內(nèi)容進(jìn)行特征提取,以得到結(jié)構(gòu)化特征向量;對(duì)其中的文本語(yǔ)義特征向量和圖像視覺(jué)特征向量進(jìn)行圖文語(yǔ)義關(guān)聯(lián),得到涉及圖文語(yǔ)義矛盾的融合特征向量;基于待審核多模態(tài)...
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