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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)溯源方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。其中，該方法包括：監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量，得到表示數(shù)據(jù)質(zhì)量為異常情況的待溯源數(shù)據(jù)；通過(guò)預(yù)設(shè)知識(shí)圖譜對(duì)待溯源數(shù)據(jù)進(jìn)行多個(gè)預(yù)設(shè)維度的查詢，得到多個(gè)待分析對(duì)象；基于多個(gè)預(yù)設(shè)維度，確定每個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N項(xiàng)目交易平臺(tái)信息處理方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及科技項(xiàng)目交易信息處理技術(shù)領(lǐng)域，接收交易信息檢索指令；將目標(biāo)科技項(xiàng)目交易主題與預(yù)定義的項(xiàng)目交易過(guò)程一覽表中的科技項(xiàng)目交易主題進(jìn)行匹配，得到科技項(xiàng)目交易數(shù)據(jù)，在科技項(xiàng)目交易數(shù)據(jù)指示目標(biāo)科技...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種設(shè)備模型庫(kù)的智能管理系統(tǒng)、方法、設(shè)備及介質(zhì)，屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。所述系統(tǒng)包括：設(shè)備模型庫(kù)構(gòu)建模塊，用于獲取設(shè)備模型多維度數(shù)據(jù)，按四級(jí)分類(lèi)結(jié)構(gòu)構(gòu)建行業(yè)信息樹(shù)，整合多維度數(shù)據(jù)并構(gòu)建設(shè)備模型庫(kù)；模型庫(kù)管理模塊，用于利用圖數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的主變負(fù)荷預(yù)測(cè)特征優(yōu)化方法，包括：通過(guò)收集歷史氣象數(shù)據(jù)、歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)及獲取未來(lái)預(yù)報(bào)信息；依據(jù)特征情況，定義狀態(tài)、動(dòng)作空間，設(shè)計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，狀態(tài)以二進(jìn)制向量呈現(xiàn)特征，動(dòng)作對(duì)應(yīng)特征操作，獎(jiǎng)勵(lì)根據(jù)模型預(yù)測(cè)的RMSE與最優(yōu)值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)分析方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。其中，該方法包括：采集待分析對(duì)象的通訊特征數(shù)據(jù)；使用預(yù)先訓(xùn)練的場(chǎng)景識(shí)別模型，在多個(gè)預(yù)設(shè)通訊場(chǎng)景中，確定通訊特征數(shù)據(jù)歸屬的目標(biāo)通訊場(chǎng)景，其中，每個(gè)預(yù)設(shè)通訊場(chǎng)景預(yù)先配置有對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)采...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體地涉及一種雷達(dá)一維像小樣本模型訓(xùn)練方法。該方法包括：S1、數(shù)據(jù)增強(qiáng)模塊對(duì)小樣本進(jìn)行多倍擴(kuò)增并獲得多個(gè)擴(kuò)增一維像數(shù)據(jù)，小樣本為多個(gè)雷達(dá)一維像數(shù)據(jù)；S2、多源數(shù)據(jù)融合模塊對(duì)目標(biāo)像數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合并獲得融合數(shù)據(jù)，目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于多維度聚類(lèi)算法的配網(wǎng)開(kāi)關(guān)健康自檢評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng)，該方法包括：全方位采集配網(wǎng)開(kāi)關(guān)的多元數(shù)據(jù)，構(gòu)建初始數(shù)據(jù)集；運(yùn)用多元數(shù)據(jù)處理技術(shù)對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，確定對(duì)開(kāi)關(guān)健康狀態(tài)具有指示作用的特征子集，生成處理后數(shù)據(jù)集；依據(jù)處理后數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      為解決傳統(tǒng)基于深度學(xué)習(xí)的智能診斷方法故障識(shí)別時(shí)間長(zhǎng)、故障識(shí)別準(zhǔn)確率低的問(wèn)題，本發(fā)明提出一種數(shù)控機(jī)床關(guān)鍵零部件故障的智能診斷方法，構(gòu)建了故障診斷模型，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理子模型、特征提取子模型和故障分類(lèi)子模型；數(shù)據(jù)預(yù)處理子模型采用短時(shí)小波傅里葉變換...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種多源噪聲評(píng)估方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，該方法包括：基于多個(gè)感知幀，構(gòu)建多個(gè)障礙物中的每個(gè)障礙物對(duì)應(yīng)的多個(gè)歷史軌跡；將每個(gè)障礙物對(duì)應(yīng)的多個(gè)歷史軌跡劃分為一組靜止軌跡和一組運(yùn)動(dòng)軌跡；對(duì)每個(gè)障礙物對(duì)應(yīng)的一組靜止軌跡進(jìn)行噪聲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于BIM的地鐵FAS系統(tǒng)智能設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng)，涉及BIM技術(shù)和FAS系統(tǒng)智能設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：獲取地鐵FAS系統(tǒng)的二維提資數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理；將預(yù)處理后的二維提資數(shù)據(jù)通過(guò)BIM軟件，進(jìn)行合規(guī)性校驗(yàn)；根據(jù)校驗(yàn)后的二維提...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種多模態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，多模態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型包括教師模型和學(xué)生模型，訓(xùn)練方法包括：獲取第一模態(tài)數(shù)據(jù)樣本和第二模態(tài)數(shù)據(jù)樣本；通過(guò)教師模型的映射模塊，將第一模態(tài)數(shù)據(jù)樣本和第二模態(tài)數(shù)據(jù)樣本對(duì)應(yīng)的特征分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)急物資倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)及方法，涉及應(yīng)急物資管理技術(shù)領(lǐng)域，系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集融合模塊、預(yù)測(cè)引擎模塊、倉(cāng)儲(chǔ)決策模塊以及交互可視化模塊；本發(fā)明通過(guò)構(gòu)建融合多源數(shù)據(jù)的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)急物資倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)及方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)傳統(tǒng)管理方式弊端的有...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及煤礦開(kāi)采安全技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種沖擊地壓主動(dòng)防控方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中，該方法包括：獲取煤巖體微結(jié)構(gòu)參數(shù)，并根據(jù)煤巖體微結(jié)構(gòu)參數(shù)預(yù)測(cè)沖擊地壓參數(shù)；根據(jù)微結(jié)構(gòu)狀態(tài)、調(diào)控目標(biāo)、調(diào)控參數(shù)組合之間的三維映射關(guān)系，確定沖擊地...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種數(shù)據(jù)處理方法、展示方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。所述方法包括：響應(yīng)于針對(duì)目標(biāo)可交互資源的資源反饋配置操作，展示候選決策條件；響應(yīng)于從候選決策條件中選擇的目標(biāo)決策條件，接收針對(duì)所述目標(biāo)決策條件對(duì)應(yīng)的資源反饋影...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及充電樁管理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種充電樁健康狀態(tài)檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，獲取待檢測(cè)充電樁的復(fù)原可見(jiàn)光圖像數(shù)據(jù)；基于光照強(qiáng)度基準(zhǔn)值和實(shí)時(shí)光照強(qiáng)度數(shù)據(jù)之間的指數(shù)衰減特性，構(gòu)建自適應(yīng)縮放因子，根據(jù)自適應(yīng)縮放因子對(duì)復(fù)原可見(jiàn)光圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行自...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及車(chē)牌圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種車(chē)牌圖像的識(shí)別方法、系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，包括獲取待識(shí)別的車(chē)輛圖像，對(duì)車(chē)輛圖像進(jìn)行車(chē)牌定位檢測(cè)，得到車(chē)牌圖像；將車(chē)牌圖像輸入車(chē)牌圖像增強(qiáng)模型進(jìn)行圖像增強(qiáng)，得到車(chē)牌增強(qiáng)圖像；將車(chē)牌增強(qiáng)圖像輸入目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于方差不確定性損失的魚(yú)類(lèi)投喂方法和裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：步驟S1、構(gòu)建魚(yú)群攝食行為數(shù)據(jù)集和多任務(wù)學(xué)習(xí)模型；步驟S2、根據(jù)魚(yú)群攝食行為數(shù)據(jù)集對(duì)多任務(wù)學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，其中，使用方差不確定性度量法構(gòu)建用于訓(xùn)練多任務(wù)網(wǎng)絡(luò)模型的損失...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種車(chē)輛解鎖方法、裝置、設(shè)備和車(chē)輛，應(yīng)用于車(chē)輛控制技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：在車(chē)輛處于上鎖狀態(tài)的情況下，獲取與待測(cè)對(duì)象相關(guān)聯(lián)的屬性數(shù)據(jù)和車(chē)輛的鑰匙信號(hào)；對(duì)屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行身份檢測(cè)，得到身份檢測(cè)信息；其中，身份檢測(cè)信息用于指示待測(cè)對(duì)象是否為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)據(jù)分析的交通運(yùn)輸安全監(jiān)管系統(tǒng)，涉及交通安全的技術(shù)領(lǐng)域，包括：數(shù)據(jù)分析模塊、配置采集模塊、風(fēng)險(xiǎn)管控模塊和終端交互模塊，數(shù)據(jù)分析模塊用于對(duì)目標(biāo)道路進(jìn)行劃分處理得到子路段集合，計(jì)算交通風(fēng)險(xiǎn)中非車(chē)流量因素影響程度得到隱性異常度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種用于吉他的裝飾板及其制造方法。裝飾板包括平板，其周邊設(shè)有雕刻沿和雕刻槽，槽內(nèi)鑲嵌ABS材質(zhì)裝飾條，平板上粘貼有基板，基板上設(shè)有裝飾槽并粘貼裝飾配件。雕刻槽深度為平板深度的1:5至1:2。制造方法通過(guò)計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)和圖像處理算法...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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