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								      本發(fā)明公開(kāi)了風(fēng)力發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域的一種風(fēng)電機(jī)組火災(zāi)提前預(yù)警系統(tǒng)及方法，包括：獲取安裝在風(fēng)電機(jī)組各部位的熱解粒子傳感器數(shù)據(jù)；基于熱解粒子傳感器數(shù)據(jù)，通過(guò)人工智能數(shù)字模型算法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，判斷該空間是否存在火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)；將判斷結(jié)果通過(guò)TCP通訊發(fā)送給預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及雞養(yǎng)殖領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于雞養(yǎng)殖的雞行動(dòng)軌跡檢測(cè)方法及系統(tǒng)，首先采集雞的歷史行為軌跡和雞的歷史叫聲，根據(jù)地形建立雞行為軌跡初步檢測(cè)方案，進(jìn)行雞行為軌跡檢測(cè)規(guī)劃；進(jìn)行實(shí)時(shí)采集雞的行動(dòng)軌跡路線(xiàn)和叫聲，建立雞行動(dòng)軌跡模型；根據(jù)雞行動(dòng)軌跡...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于不確定性與樣本多樣性的無(wú)人機(jī)目標(biāo)跟蹤方法及系統(tǒng)，該方法包括：對(duì)無(wú)人機(jī)目標(biāo)跟蹤視頻序列進(jìn)行數(shù)據(jù)劃分并對(duì)跟蹤器進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的跟蹤器；根據(jù)劃分后的無(wú)人機(jī)目標(biāo)跟蹤視頻序列計(jì)算不確定性得分與多樣性得分，并對(duì)訓(xùn)練后的跟蹤器進(jìn)行更...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供了一種基于八叉樹(shù)和空間編碼的自適應(yīng)網(wǎng)格細(xì)分方法和基于自適應(yīng)網(wǎng)格細(xì)分的結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法。該方法針對(duì)待分析對(duì)象三維空間進(jìn)行三個(gè)維度的初始單元?jiǎng)澐郑鶕?jù)空間位置賦予每個(gè)初始單元唯一標(biāo)識(shí)Base_ID；針對(duì)每個(gè)初始單元采用八叉樹(shù)方式進(jìn)行細(xì)分單...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于教師?學(xué)生模型的半監(jiān)督手術(shù)器械分割方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：獲取用于手術(shù)器械分割的三維超聲圖像；構(gòu)建并訓(xùn)練由單個(gè)教師網(wǎng)絡(luò)和三個(gè)學(xué)生網(wǎng)絡(luò)組合形成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，得到用于在三維超聲圖像上分割出手術(shù)器械的半...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的石墨礦石圖像模糊消除的方法，引入基于多尺度特征融合的Transformer模塊，增強(qiáng)特征提取和融合能力。Transformer模塊可以更好地處理長(zhǎng)距離依賴(lài)關(guān)系，提高特征的表示能力。同時(shí)采...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于影像融合技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的高光譜與測(cè)距影像融合方法及裝置。該方法包括：分層空間?光譜增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的構(gòu)建，分層空間?光譜增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)包括多尺度空間增強(qiáng)模塊、全局光譜增強(qiáng)模塊、空間光譜增強(qiáng)模塊；構(gòu)建包括約束損失和分類(lèi)損...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于RPA機(jī)器人的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)及管理方法，屬于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域，包括：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理模塊、流程自動(dòng)化執(zhí)行模塊、動(dòng)態(tài)流程優(yōu)化模塊和異常預(yù)警模塊，所述非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理模塊用于融合多模態(tài)數(shù)據(jù)處理算法，將包括但不限于紙質(zhì)文檔...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供交互式電子手冊(cè)支持的清篩機(jī)智能化故障處置方法及系統(tǒng)，所述方法包括：S1、構(gòu)建交互式電子手冊(cè)系統(tǒng)；所述交互式電子手冊(cè)系統(tǒng)包括：用戶(hù)交互層，用于支持多模態(tài)界面，適配移動(dòng)終端及AR設(shè)備；數(shù)據(jù)處理層，用于集成故障知識(shí)庫(kù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析引擎及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于三維可視化管理的礦山坡體監(jiān)測(cè)方法、裝置及系統(tǒng)，屬于礦山監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括采集原始數(shù)據(jù)并處理得到三維坡體模型，對(duì)三維坡體模型進(jìn)行區(qū)域劃分，并通過(guò)計(jì)算得到每個(gè)區(qū)域的坡面變形趨勢(shì)，基于以上數(shù)據(jù)完成區(qū)域內(nèi)部的應(yīng)力建模，并對(duì)區(qū)域進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種資產(chǎn)收購(gòu)運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)、方法、介質(zhì)及設(shè)備，該系統(tǒng)包括資產(chǎn)收購(gòu)模塊、資產(chǎn)管理模塊、運(yùn)營(yíng)管理模塊、基礎(chǔ)設(shè)置模塊；基礎(chǔ)設(shè)置模塊用于存儲(chǔ)資產(chǎn)管理過(guò)程的基礎(chǔ)信息，資產(chǎn)收購(gòu)模塊通過(guò)對(duì)提交的資產(chǎn)管理申請(qǐng)信息與基礎(chǔ)設(shè)置模塊進(jìn)行對(duì)比，判斷資產(chǎn)是...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種個(gè)性化差分隱私保護(hù)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)，包括：中心服務(wù)器初始化全局模型參數(shù)并下發(fā)至各客戶(hù)端；各客戶(hù)端基于其數(shù)據(jù)特征設(shè)定個(gè)性化隱私預(yù)算的初始值及最值；客戶(hù)端進(jìn)行本地訓(xùn)練，在訓(xùn)練過(guò)程中對(duì)梯度進(jìn)行裁剪，并基于當(dāng)前個(gè)性化隱...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種隧道輪廓質(zhì)量評(píng)價(jià)方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括構(gòu)建了隧道爆破完工后的隧道仿真模型，通過(guò)對(duì)隧道仿真模型進(jìn)行剖切，得到多個(gè)等分段、多個(gè)截面和多個(gè)等分點(diǎn)坐標(biāo)，從而可以對(duì)隧道仿真模型進(jìn)行深入處理分析，還根據(jù)多個(gè)等分點(diǎn)坐標(biāo)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種鋼筋混凝土框架結(jié)構(gòu)倒塌過(guò)程分析方法及裝置，屬于工程結(jié)構(gòu)仿真分析技術(shù)領(lǐng)域，其中，該方法包括：根據(jù)?鋼筋混凝土框架結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，構(gòu)建結(jié)構(gòu)本構(gòu)模型；將結(jié)構(gòu)本構(gòu)模型中?鋼筋混凝土框架結(jié)構(gòu)的質(zhì)量集中到所有節(jié)點(diǎn)上，確定動(dòng)力學(xué)模型；基于顯式逐步...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種電氣原理數(shù)據(jù)批量比對(duì)處理的方法，包括：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備；快速校核所有艙室編號(hào)的位數(shù)是否正確；基于預(yù)測(cè)審核的始末端規(guī)則，核對(duì)電纜冊(cè)內(nèi)容并批量進(jìn)行調(diào)整；新舊兩版電纜冊(cè)表頭一致性核查；迭代版本電纜冊(cè)的數(shù)據(jù)比對(duì)。本發(fā)明不僅顯著提升了檢查效率，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種考慮粘滑運(yùn)動(dòng)的帶冠葉片動(dòng)力學(xué)建模及響應(yīng)計(jì)算方法，包括如下步驟：步驟1、結(jié)合帶冠葉片x方向和y方向的一階彎曲振動(dòng)，建立二維碰摩運(yùn)動(dòng)下帶冠葉片系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)模型；步驟2、結(jié)合相鄰葉冠間的法向和切向相對(duì)運(yùn)動(dòng)，建立粘滯?滑動(dòng)?分離邊界...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種多源數(shù)據(jù)融合的關(guān)鍵部件故障預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，所述方法包括：S1、采集清篩機(jī)關(guān)鍵部件數(shù)據(jù)，構(gòu)建多源異構(gòu)傳感網(wǎng)絡(luò)，完成多維度監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的時(shí)空對(duì)齊與質(zhì)量?jī)?yōu)化；S2、基于部件物理連接關(guān)系構(gòu)建動(dòng)態(tài)拓?fù)鋱D結(jié)構(gòu)，量化故障傳播路徑與強(qiáng)度，形成涵蓋...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的情感計(jì)算與信息處理方法，屬于人工智能與自然語(yǔ)言處理(NLP)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明對(duì)輸入文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；將預(yù)處理后的文本數(shù)據(jù)通過(guò)Word2Vec模型進(jìn)行詞嵌入，將每個(gè)詞映射為高維向量，從而捕捉詞語(yǔ)之間的語(yǔ)義關(guān)系...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)可視化技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于智慧電網(wǎng)的運(yùn)維數(shù)據(jù)可視化方法及系統(tǒng)，用以提高電網(wǎng)運(yùn)維可視化的效率和智能化程度，從而提升電網(wǎng)運(yùn)維決策管理的時(shí)效性，方法包括：實(shí)時(shí)采集智慧電網(wǎng)中多源異構(gòu)的運(yùn)維數(shù)據(jù)集合；對(duì)運(yùn)維數(shù)據(jù)集合進(jìn)行跨模態(tài)清洗與時(shí)間...
								
            
							
            
							
						
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								      一種日志存儲(chǔ)方法、裝置、介質(zhì)、設(shè)備及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，所述方法包括：確定模型的多個(gè)輸入特征依賴(lài)的事件；基于所述事件對(duì)所述多個(gè)輸入特征進(jìn)行分組，獲得多個(gè)特征組，其中，所述特征組中存在依賴(lài)相同的事件的輸入特征；生成各個(gè)所述特征組中的事件的日志存儲(chǔ)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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