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								      本發(fā)明涉及行人軌跡預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及多模態(tài)行人目標(biāo)軌跡預(yù)測系統(tǒng)及方法。系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)集，用于存儲(chǔ)行人目標(biāo)軌跡數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理模塊，用于對行人目標(biāo)的歷史軌跡及其鄰近智能體歷史軌跡進(jìn)行編碼，其中行人目標(biāo)的歷史軌跡編碼成一個(gè)觀察嵌入；查詢生成模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及水環(huán)境反演技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于形狀特征和水質(zhì)分析耦合的排污口檢測方法及系統(tǒng)，獲取目標(biāo)地區(qū)的遙感圖像和排污口臺(tái)賬數(shù)據(jù)后，確定遙感圖像中對應(yīng)的排污口點(diǎn)位，生成水體掩膜圖像，通過反演歸一化葉綠素指數(shù)和懸浮物濃度指數(shù)，沿垂直于河岸方向的像...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種深度學(xué)習(xí)的雷達(dá)信號(hào)降噪方法，涉及雷達(dá)信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：將時(shí)域雷達(dá)信號(hào)通過短時(shí)傅里葉變換轉(zhuǎn)換為二維時(shí)頻圖；對所述二維時(shí)頻圖進(jìn)行頻域特征提取，依次通過DnCNN和級(jí)聯(lián)CNN，輸出頻域特征表示；對所述時(shí)域雷達(dá)信號(hào)進(jìn)行時(shí)域特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種真空壓合機(jī)故障預(yù)警方法及系統(tǒng)，獲取真空壓合機(jī)運(yùn)行周期內(nèi)的多通道傳感器信號(hào)，構(gòu)成待分析信號(hào)矩陣；構(gòu)建由表征正常運(yùn)行狀態(tài)的第一子字典和表征特定故障模式的第二子字典拼接而成的復(fù)合冗余字典；基于所述復(fù)合冗余字典，通過求解正則化優(yōu)化問題...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種采用六維判定的智能巡檢故障診斷方法及系統(tǒng)，屬于油田集輸智能巡檢技術(shù)領(lǐng)域，所述數(shù)據(jù)接入模塊，對油田集輸過程中不同站點(diǎn)設(shè)備中部署的現(xiàn)場傳感器信息進(jìn)行采集，并對采集數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)議解析、時(shí)間對齊以及語義映射，將油田集輸過程中單點(diǎn)傳感器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種露天礦山邊坡綠化生態(tài)修復(fù)邊坡穩(wěn)定性治理方法，涉及礦山邊坡復(fù)綠領(lǐng)域，包括：在邊坡上空設(shè)置水平軸網(wǎng)，基于軸網(wǎng)垂直分割邊坡面，使軸網(wǎng)的每一網(wǎng)格對應(yīng)一塊子邊坡面，基于無人機(jī)模組攜帶采集設(shè)備采集邊坡結(jié)構(gòu)狀態(tài)及修復(fù)信息；設(shè)定無人機(jī)攜帶采...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及重型車輛智能監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于智能算法的重型車車載故障檢測系統(tǒng)及方法，包括：車載感知模塊用于采集重型車設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)及車身姿態(tài)數(shù)據(jù)；智能診斷模塊用于針對不同使用場景，匹配不同車型的配置參數(shù)，通過深度學(xué)習(xí)模型與故障診斷算法，對故...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種智能膠囊鮮萃飲品機(jī)的故障信息處理方法及系統(tǒng)，通過部署在智能膠囊鮮萃飲品機(jī)各關(guān)鍵部件的多個(gè)傳感器采集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，對原始傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，應(yīng)用完全區(qū)間次數(shù)的多項(xiàng)式時(shí)間近似算法進(jìn)行多維故障特征分析和匹配，根據(jù)故障診斷結(jié)果按照故障...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種影響礦區(qū)重金屬含量分布的環(huán)境變量閾值和交互效應(yīng)提取方法，包括：獲取礦區(qū)的重金屬含量及對其產(chǎn)生影響的若干個(gè)環(huán)境變量的數(shù)據(jù)樣本，訓(xùn)練梯度提升決策樹；針對每個(gè)環(huán)境變量，通過提取分裂節(jié)點(diǎn)并計(jì)算其引起的均方誤差減少量的累加和，以確定其...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的智能分類分級(jí)方法及系統(tǒng)，涉及人工智能與數(shù)據(jù)安全技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取待分類的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；基于規(guī)則系統(tǒng)進(jìn)行初步識(shí)別，輸出規(guī)則系統(tǒng)可信度；輸入預(yù)處理后的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)至模型系統(tǒng)中，獲得模型系統(tǒng)可信度；將規(guī)則系...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于光纖傳感器的呼吸監(jiān)測分析與評估方法，涉及呼吸監(jiān)測分析評估領(lǐng)域，通過采集呼吸信號(hào)和心率信號(hào)通過時(shí)間對齊、運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償和重構(gòu)分析，得到呼率時(shí)空耦合張量，構(gòu)建相位差矩陣生成圖譜，經(jīng)高斯混合模型分解后計(jì)算互信息熵與耦合強(qiáng)度指數(shù)，分析...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于智能診斷的設(shè)備預(yù)警方法、設(shè)備及介質(zhì)，屬于設(shè)備監(jiān)測預(yù)警的技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：部署溫度傳感器網(wǎng)絡(luò)至待檢測設(shè)備，以獲取原始溫度時(shí)序數(shù)據(jù)；歸一化原始溫度時(shí)序數(shù)據(jù)，以生成歸一化溫度值；基于歸一化溫度值確定加權(quán)二階梯度熵特征；構(gòu)建端...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力通信調(diào)度數(shù)據(jù)領(lǐng)域，本發(fā)明提出了一種基于困惑度篩選的電力通信調(diào)度數(shù)據(jù)意圖識(shí)別方法，包括以下步驟：收集整年電力通信調(diào)度系統(tǒng)咨詢相關(guān)數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)涵蓋但不限于傳輸業(yè)務(wù)、PCM業(yè)務(wù)、VPN業(yè)務(wù)等典型電力通信調(diào)度數(shù)據(jù)；利用KenLM算法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及污水處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種放射性污水處理平臺(tái)用實(shí)時(shí)監(jiān)控方法及系統(tǒng)。方法包括步驟：構(gòu)建污水?dāng)?shù)據(jù)時(shí)序序列中每個(gè)時(shí)刻的端點(diǎn)界定時(shí)段，計(jì)算各時(shí)刻的放射性核素濃度超標(biāo)指數(shù)；響應(yīng)于一個(gè)時(shí)刻的放射性核素濃度超標(biāo)指數(shù)大于指數(shù)閾值，獲取該時(shí)刻端...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了組串式光伏逆變器功率預(yù)測方法及系統(tǒng)，涉及光伏逆變器技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過動(dòng)態(tài)異常數(shù)據(jù)處理、多源時(shí)序?qū)R及多維特征構(gòu)造，解決原始數(shù)據(jù)量綱差異大、時(shí)序不同步問題，生成的融合特征向量為建模提供高質(zhì)量輸入，奠定預(yù)測精度基礎(chǔ)；結(jié)合物理原理與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種桿塔傾斜狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng)。該方法包括：對電力桿塔進(jìn)行多場數(shù)字耦合建模，得到數(shù)字孿生模型并計(jì)算電氣負(fù)荷?結(jié)構(gòu)響應(yīng)敏感度矩陣；采集包含桿塔傾角時(shí)序數(shù)據(jù)、絕緣子串偏移量、塔身微振動(dòng)頻譜及基礎(chǔ)沉降梯度的多模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于LABVIEW的電纜護(hù)層環(huán)流故障定位在環(huán)仿真方法與系統(tǒng)，所述方法包括：在LABVIEW的控制下實(shí)時(shí)采集電纜護(hù)層監(jiān)測點(diǎn)的環(huán)流數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)字化顯示和圖形化展示；分解環(huán)流數(shù)據(jù)得到小波系數(shù)并計(jì)算特征，在特征異常時(shí)輸入分類模型得到故障...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及滾動(dòng)軸承故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于數(shù)據(jù)融合和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法，包括S1，采集多個(gè)傳感器振動(dòng)數(shù)據(jù)，并疊加高斯白噪聲與脈沖噪聲，模擬強(qiáng)噪聲工業(yè)環(huán)境；S2，提取各傳感器振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域與頻域特征，構(gòu)建初步特征矩陣；S3，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種水輪機(jī)轉(zhuǎn)輪健康狀態(tài)評價(jià)方法、系統(tǒng)、裝置和介質(zhì)，其中，該方法包括：獲取水輪機(jī)組的機(jī)組運(yùn)行參數(shù)，其中，機(jī)組運(yùn)行參數(shù)包括水輪機(jī)效率、轉(zhuǎn)輪室壓力脈動(dòng)數(shù)值、轉(zhuǎn)輪葉片動(dòng)態(tài)應(yīng)力、空蝕系數(shù)和頂蓋振動(dòng)值；以水輪機(jī)效率最大化、轉(zhuǎn)輪葉片動(dòng)態(tài)應(yīng)力最小...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多尺度特征的歷史建筑數(shù)字化監(jiān)測保護(hù)系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括建筑數(shù)據(jù)獲取模塊、原始數(shù)據(jù)優(yōu)化模塊、特征提取模型構(gòu)建模塊、狀態(tài)識(shí)別模型構(gòu)建模塊和建筑數(shù)字化監(jiān)測模塊。本發(fā)明涉及歷史建筑數(shù)字化監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體是指基于多尺度特征的歷史建筑數(shù)字...
								
            
							
            
							
						
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