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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N跨域時(shí)序數(shù)據(jù)分類方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及邊緣計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：根據(jù)目標(biāo)域訓(xùn)練的目標(biāo)模型對(duì)所述目標(biāo)域的待測(cè)試時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，獲得所述待測(cè)試時(shí)序數(shù)據(jù)的分類結(jié)果；其中，所述目標(biāo)模型是根據(jù)源域的源模型參數(shù)和目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于信道狀態(tài)信息的人體行為識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及行為識(shí)別領(lǐng)域，包括對(duì)采集的多天線CSI數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理得到可用于人體行為識(shí)別的CSI數(shù)據(jù)；通過(guò)動(dòng)作捕捉得到與各類行為動(dòng)作對(duì)應(yīng)的CSI數(shù)據(jù)片段；提取CSI數(shù)據(jù)片段中的時(shí)域特征、頻域特征、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及聲波透射法基樁檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基樁施工質(zhì)量實(shí)時(shí)檢測(cè)AI模型的訓(xùn)練方法、基樁施工質(zhì)量實(shí)時(shí)檢測(cè)方法及裝置。包括：在混凝土澆筑時(shí)，通過(guò)第一聲波透射法基樁檢測(cè)操作獲取第一檢測(cè)數(shù)據(jù)，第一檢測(cè)數(shù)據(jù)包含現(xiàn)澆混凝土樁身在不同深度處的聲波參數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于圖學(xué)習(xí)的異常電力交易行為識(shí)別方法，包括下述步驟；數(shù)據(jù)生成：生成日負(fù)荷曲線，模擬對(duì)應(yīng)的正常與異常交易行為；數(shù)據(jù)處理：識(shí)別對(duì)應(yīng)包含當(dāng)日日負(fù)荷曲線在內(nèi)的數(shù)據(jù)，將平均電價(jià)作為單位基準(zhǔn)電價(jià)，將其余交易電價(jià)標(biāo)幺化，并將需要檢測(cè)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及知識(shí)產(chǎn)權(quán)評(píng)估與人工智能應(yīng)用交叉技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種基于LLM特征提取和相似度匹配的專利價(jià)值量化評(píng)估方法，通過(guò)LLM對(duì)專利非結(jié)構(gòu)化文本進(jìn)行深度語(yǔ)義特征提取，結(jié)合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)生成綜合特征向量；基于向量空間檢索和余弦相似度匹配找到可比專利...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能軌道交通技術(shù)與時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，具體涉及一種基于動(dòng)態(tài)狀態(tài)增廣網(wǎng)絡(luò)的旅客出行意圖自驅(qū)動(dòng)識(shí)別方法，該方法用于從海量、匿名的軌道交通出行軌跡中，深度識(shí)別旅客潛在出行意圖與行為模式。本方法的核心在于構(gòu)建一個(gè)動(dòng)態(tài)狀態(tài)增廣的軌道拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及地震勘探相關(guān)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于MFU?Net模型的地震震相拾取方法。本發(fā)明整體設(shè)計(jì)極大地提高了地震震相拾取的準(zhǔn)確性，相比傳統(tǒng)的U?Net模型，MFU?Net通過(guò)優(yōu)化跳躍連接、加強(qiáng)瓶頸層的關(guān)鍵特征提取能力，并解決數(shù)據(jù)集不平衡的問(wèn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及水環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種評(píng)估水體發(fā)生藻類水華風(fēng)險(xiǎn)的方法。所述方法包括以下步驟：收集待評(píng)估水體的歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，包括藍(lán)藻豐度數(shù)據(jù)、水質(zhì)數(shù)據(jù)和水文數(shù)據(jù)；分析藍(lán)藻豐度或葉綠素a濃度與待評(píng)估水體的水質(zhì)、水文數(shù)據(jù)的相關(guān)性；篩選出與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于多維度指標(biāo)的智能故障自愈方法，涉及故障檢測(cè)與修復(fù)技術(shù)領(lǐng)域，包括過(guò)采集多源數(shù)據(jù)并進(jìn)行特征工程處理，利用XGBoost分類器進(jìn)行故障分類，根據(jù)故障類型結(jié)合控制器類型和服務(wù)等級(jí)特征選擇組合修復(fù)策略，并通過(guò)服務(wù)依賴圖譜優(yōu)化后執(zhí)行修復(fù)操...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例涉及數(shù)控機(jī)床主軸精度控制技術(shù)領(lǐng)域，提供一種確定數(shù)控機(jī)床主軸動(dòng)態(tài)誤差的方法及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。在獲取到數(shù)控機(jī)床主軸的振動(dòng)信號(hào)序列后，可以對(duì)振動(dòng)信號(hào)序列進(jìn)行分塊處理，并對(duì)各振動(dòng)信號(hào)序列塊進(jìn)行局部均值分解，得到不同的信號(hào)特征，并形成不同...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種確定數(shù)控機(jī)床主軸動(dòng)態(tài)誤差的方法及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。獲取用于數(shù)控機(jī)床主軸的振動(dòng)信號(hào)序列；將振動(dòng)信號(hào)序列輸入至預(yù)先訓(xùn)練的深度時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)中，由深度時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)數(shù)控機(jī)床主軸的動(dòng)態(tài)誤差所屬的誤差類別，其中，深度時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)通過(guò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于物聯(lián)網(wǎng)的隧道電氣安全監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)；構(gòu)建調(diào)節(jié)系數(shù)；將調(diào)節(jié)系數(shù)與預(yù)設(shè)的初始截?cái)嗑嚯x的乘積作為最優(yōu)截?cái)嗑嚯x，基于最優(yōu)截?cái)嗑嚯x使用DPC算法對(duì)電氣設(shè)備進(jìn)行異常檢測(cè)。本申請(qǐng)具有提高隧道內(nèi)電氣設(shè)備監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確度的效...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于電氣設(shè)備的監(jiān)控方法及系統(tǒng)，該方法將電氣設(shè)備的任一監(jiān)測(cè)指標(biāo)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，以及歷史時(shí)段內(nèi)的歷史數(shù)據(jù)組成數(shù)據(jù)序列，根據(jù)數(shù)據(jù)序列中每個(gè)數(shù)據(jù)在不同情況下的變化規(guī)律，得到每個(gè)數(shù)據(jù)的三種異常特征值；針對(duì)任一種異常...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種多參數(shù)的水浴鍋防腐監(jiān)測(cè)方法、系統(tǒng)、水浴鍋及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于水浴鍋技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)獲取水浴鍋的材料數(shù)據(jù)和所述水浴鍋中目標(biāo)介質(zhì)的指標(biāo)數(shù)據(jù)，所述材料數(shù)據(jù)包括：材料類型、材料厚度以及對(duì)所述材料類型在腐蝕介質(zhì)接觸下的腐蝕速率跳變值；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及壓敏涂料技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于壓敏涂料色差識(shí)別的結(jié)構(gòu)應(yīng)力監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，系統(tǒng)包括：圖像分析模塊、頻率識(shí)別模塊、節(jié)律提取模塊、路徑對(duì)比模塊、預(yù)警判定模塊。本發(fā)明中，通過(guò)圖像色差梯度密度分析與物理響應(yīng)頻率信息的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)色差異常區(qū)域在時(shí)間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大數(shù)據(jù)的電容器質(zhì)量檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及電力設(shè)備智能監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括將多源數(shù)據(jù)生成數(shù)據(jù)矩陣，提取數(shù)據(jù)矩陣中的每一列，表示為標(biāo)量函數(shù)，使用非對(duì)稱熱擴(kuò)散方程模擬動(dòng)態(tài)演化，計(jì)算演化后的特征場(chǎng)值；基于演化后的特征場(chǎng)值，計(jì)算特征演...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)據(jù)特征的飛行器舵面故障在線探測(cè)方法，涉及飛行器故障在線探測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，其通過(guò)實(shí)時(shí)跟蹤故障關(guān)聯(lián)參數(shù)的變化，結(jié)合統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)和數(shù)據(jù)特征分析等手段獲得故障發(fā)生時(shí)刻、故障類型識(shí)別結(jié)果以及故障參數(shù)在線估計(jì)結(jié)果。本發(fā)明相較于直接硬件探測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開(kāi)了一種基于軌道交通大模型數(shù)據(jù)分析的網(wǎng)絡(luò)智能中心；所述智能中心包括：設(shè)備狀態(tài)預(yù)測(cè)模塊、韌性決策構(gòu)建模塊、資源動(dòng)態(tài)平衡模塊、因果推理機(jī)制模塊和人機(jī)混合評(píng)估模塊，對(duì)特征向量進(jìn)行分析，得到量化和反饋軌道安全的軌...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于卷積流對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的智能異常檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及異常檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括采集設(shè)備全生命周期振動(dòng)信號(hào)，處理為時(shí)頻圖，分正常訓(xùn)練集與全周期測(cè)試集；構(gòu)建含生成器和判別器的卷積流對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)；預(yù)訓(xùn)練生成器，再交替優(yōu)化判別器和生成器；以...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種應(yīng)用于證據(jù)污染平臺(tái)的智能管理系統(tǒng)及方法，涉及智能管理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過(guò)采集平臺(tái)歷史數(shù)據(jù)，經(jīng)預(yù)處理后，基于歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建證據(jù)價(jià)值評(píng)估模型和污染風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型；證據(jù)價(jià)值評(píng)估模型融合結(jié)合PageRank算法和加權(quán)線性回歸算法，生成...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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