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          • 本公開提出一種多源異構(gòu)數(shù)據(jù)對齊方法及裝置,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。其中,方法包括:利用共享編碼器將文本特征與第一模態(tài)特征編碼到相同模態(tài)子空間中;通過預(yù)先訓(xùn)練的第一Transformer模塊,通過多頭注意力機制得到文本交叉特征和第一模態(tài)交叉特征...
          • 本發(fā)明提出了一種多參數(shù)融合的有機質(zhì)類型綜合判別方法及系統(tǒng),包括:基于非均質(zhì)離散態(tài)與連續(xù)分布態(tài)數(shù)據(jù)的多模態(tài)特征融合方法;結(jié)合張量積與交叉卷積運算的復(fù)合判別函數(shù)構(gòu)建機制;動態(tài)閾值控制的迭代權(quán)重優(yōu)化系統(tǒng)。本發(fā)明通過Vorono i圖密度補償?shù)膭傂?..
          • 本發(fā)明公開了一種適用于多類型開關(guān)柜絕緣狀態(tài)監(jiān)測及預(yù)警方法,包括:S1、獲取開關(guān)柜不同位置處的局部放電信號,形成電信號數(shù)據(jù)集;S2、構(gòu)建初始絕緣狀態(tài)監(jiān)測模型;S3、獲取工業(yè)開關(guān)柜絕緣狀態(tài)診斷的通用模型,通過知識蒸餾技術(shù),將通用模型中絕緣狀態(tài)診...
          • 本發(fā)明公開了一種基于遙感數(shù)據(jù)的地表溫度與降尺度溫度反演方法,屬于遙感數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括以下步驟:1)通過三次樣條插值法融合氣象站點全天間隔三小時實測數(shù)據(jù)與Landsat 8/9衛(wèi)星成像時間,生成時空匹配的地表溫度(LST)反演結(jié)果...
          • 一種航天器技術(shù)風(fēng)險的OPEN?CLOSE分析方法,包括:進行三次OPEN操作,將航天器總體任務(wù)分解成各性能要素;針對每個性能要素,通過試驗、實測、類比、仿真或計算,進行技術(shù)風(fēng)險閉環(huán)分析,得到性能要素的技術(shù)風(fēng)險;進行三次CLOSE操作,將各性...
          • 本發(fā)明提供一種復(fù)合阻尼結(jié)構(gòu)體系地震峰值響應(yīng)預(yù)測方法,所述方法包括如下步驟:S1、構(gòu)建復(fù)合阻尼結(jié)構(gòu)體系理論模型;S2、進行復(fù)合阻尼結(jié)構(gòu)體系關(guān)鍵參數(shù)推導(dǎo)與修正,關(guān)鍵參數(shù)包括等效周期、等效阻尼比、等效阻尼比修正系數(shù);S3、進行復(fù)合阻尼結(jié)構(gòu)體系地震...
          • 本發(fā)明提供了一種海洋工程淺基礎(chǔ)復(fù)合承載力的分析方法,通過有限元分析方法,結(jié)合相應(yīng)本構(gòu)模型描述土性,建立淺基礎(chǔ)?多層地基土相互作用模型,通過多組probe test系統(tǒng)地探究各組合荷載作用下的淺基礎(chǔ)破壞機制,研究了各荷載分量之間的耦合效應(yīng),獲...
          • 本發(fā)明提供一種改善漏極電流溫度趨勢預(yù)測精度的方法,獲取MOS晶體管的初始模型;修改初始模型中的至少一個選自第一參數(shù)組的參數(shù)的計算方式,以引入溫度依賴關(guān)系,第一參數(shù)組包括體電荷效應(yīng)的溝道長度依賴性系數(shù)(a0)、體電荷效應(yīng)的柵極電壓依賴性系數(shù)(...
          • 本發(fā)公開了一種基于多維度數(shù)據(jù)余數(shù)機制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器,該方法模型分為三部分:第一部分為硬件友好型等效量化方法,該部分主要基于對稱量化和激活函數(shù)特性對卷積核權(quán)重和輸入特征進行硬件友好型等效量化;第二部分為多維度數(shù)據(jù)預(yù)取機制,該部分從像素級、行...
          • 本發(fā)明涉及航空維修數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域,具體是指基于多源數(shù)據(jù)處理的航空維修經(jīng)驗知識管理系統(tǒng)及方法,包括數(shù)據(jù)清理和預(yù)處理模塊、存儲模塊、文檔解析模塊、索引生成模塊,所述數(shù)據(jù)清理和預(yù)處理模塊用于對輸入的原始多源數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗、實體提取、數(shù)據(jù)效驗和...
          • 本發(fā)明公開了一種基于原語定義的智能數(shù)據(jù)平面高效算子實現(xiàn)方法及裝置,包括:獲取深度學(xué)習(xí)模型;確定深度學(xué)習(xí)模型的目標(biāo)原語表示集合;將目標(biāo)原語表示集合部署在可編程交換機中;可編程交換機接收數(shù)據(jù)包,并基于目標(biāo)原語表示集合對數(shù)據(jù)包進行數(shù)據(jù)推理得到推理...
          • 本申請?zhí)峁┮环N新能源電力系統(tǒng)多時空安全充裕指標(biāo)體系構(gòu)建方法及裝置,該方法包括:S1時間遞進指標(biāo),包括小時級短時、周至月中期、年級長期;S2空間分層指標(biāo),包括跨區(qū)互濟、區(qū)域自治、全局協(xié)調(diào);S3將時空指標(biāo)關(guān)聯(lián),形成耦合安全體系。該法全面評估并優(yōu)...
          • 本申請?zhí)岢隽艘环N電力數(shù)據(jù)產(chǎn)品質(zhì)量評價系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)采集模塊;規(guī)則生成模塊,用于自電力數(shù)據(jù)中提取數(shù)據(jù)特征并將數(shù)據(jù)特征輸入到經(jīng)訓(xùn)練得到的規(guī)則生成模型中輸出候選規(guī)則集,基于業(yè)務(wù)權(quán)重重排序候選規(guī)則庫中的規(guī)則得到推薦規(guī)則集;動態(tài)閾值優(yōu)化模塊,用于基于...
          • 本發(fā)明提供了一種基于物碼的產(chǎn)品追溯方法及系統(tǒng),該方法包括:定義目標(biāo)產(chǎn)品從生產(chǎn)到使用過程中的各個狀態(tài),并以所述目標(biāo)產(chǎn)品的每一狀態(tài)為一關(guān)鍵節(jié)點,構(gòu)建初始產(chǎn)品追溯網(wǎng);獲取目標(biāo)產(chǎn)品的第一產(chǎn)品信息,并根據(jù)預(yù)設(shè)編碼規(guī)則對所述第一產(chǎn)品信息進行編碼,得到與...
          • 本發(fā)明公開了一種認(rèn)知增強的大模型暖通系統(tǒng)故障診斷方法及相關(guān)設(shè)備,本方案基于如下步驟實現(xiàn):獲取暖通系統(tǒng)架構(gòu)拓?fù)渑c設(shè)備信息、定義RDF資源標(biāo)準(zhǔn)或采用現(xiàn)有資源框架、建立數(shù)字節(jié)點模型、數(shù)字節(jié)點模型轉(zhuǎn)化為RDF格式語義信息、用戶輸入/指定定時任務(wù)、選...
          • 本申請適用于區(qū)塊鏈技術(shù)領(lǐng)域,提供一種區(qū)塊鏈跨域協(xié)同共識系統(tǒng)。區(qū)塊鏈跨域協(xié)同共識系統(tǒng)采用分層有向無環(huán)圖架構(gòu),分層有向無環(huán)圖架構(gòu)包括:交易層、驗證層、跨域?qū)?、安全模塊以及聯(lián)邦學(xué)習(xí)模塊;交易層用于生成區(qū)塊鏈交易,且保障區(qū)塊鏈交易的合法性;驗證層用...
          • 本發(fā)明公開了事前反電詐賬戶風(fēng)險識別方法、裝置及計算機設(shè)備。所述方法包括:獲取賬戶交易流水及交易行為,以得到初始數(shù)據(jù);對所述初始數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,以得到預(yù)處理結(jié)果;對所述預(yù)處理結(jié)果進行識別和過濾不符合規(guī)定的入金交易,預(yù)測潛在詐騙行為,識別試探行...
          • 本公開提出了一種用戶反饋智能處理方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲介質(zhì),其中,所述方法包括:獲取用戶反饋數(shù)據(jù),所述用戶反饋數(shù)據(jù)包括當(dāng)前反饋數(shù)據(jù)和反饋關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù),所述反饋關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)包括用戶屬性數(shù)據(jù)、用戶訂單數(shù)據(jù)、用戶操作數(shù)據(jù)、歷史交互數(shù)據(jù)、行業(yè)新聞數(shù)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度自監(jiān)督學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)影像配準(zhǔn)方法,該方法通過獲取待配準(zhǔn)的醫(yī)學(xué)影像A和醫(yī)學(xué)影像B并進行預(yù)處理,接著基于預(yù)處理后的醫(yī)學(xué)影像A和醫(yī)學(xué)影像B,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer架構(gòu)、MobileNet和/或ShuffleN...
          • 本發(fā)明提供一種基于調(diào)幅加網(wǎng)的半色調(diào)網(wǎng)點生成方法、裝置及設(shè)備,涉及圖像復(fù)制領(lǐng)域。所述方法包括:獲取目標(biāo)半色調(diào)網(wǎng)點圖像內(nèi)所需的所有單一網(wǎng)形的網(wǎng)點閾值矩陣;通過預(yù)設(shè)閾值,對所有網(wǎng)形的網(wǎng)點閾值矩陣分別進行二值化處理,生成對應(yīng)的網(wǎng)點表集合,每個網(wǎng)點表...
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