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          • 本發(fā)明涉及故障診斷技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于時間序列分析的斷路器機械故障預(yù)診斷方法,首先,通過安裝傳感器實時采集斷路器機械的運行數(shù)據(jù),并對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理;然后,基于標準運行數(shù)據(jù)采用時序分割策略,將數(shù)據(jù)分割成獨立時序序列,并針對每個獨立時序序列提取...
          • 本發(fā)明涉及一種基于人工智能的紫花苜蓿耐鹽性預(yù)測方法,屬于數(shù)據(jù)處理與預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域。其包括以下步驟:采集紫花苜蓿雙模態(tài)時序數(shù)據(jù),構(gòu)建數(shù)據(jù)集;采用動態(tài)分段歸一化方法處理雙模態(tài)時序數(shù)據(jù),得到歸一化后的雙模態(tài)時序數(shù)據(jù);構(gòu)建紫花苜蓿耐鹽性預(yù)測模型,包括...
          • 本發(fā)明屬于人工智能領(lǐng)域,涉及一種聯(lián)邦雙正則化多誤差融合時序異常檢測方法,包括:中央服務(wù)器初始化全局模型,得到全局模型參數(shù),并將全局模型參數(shù)分發(fā)給多個本地客戶端;多個本地客戶端分別接收全局模型參數(shù),并利用本地私有數(shù)據(jù)進行本地訓練,得到本地模型...
          • 本發(fā)明提供一種基于單元網(wǎng)格劃分的路面濕滑狀態(tài)分析方法及系統(tǒng),首先將管控路段劃分為多個帶有唯一網(wǎng)格標識信息和空間位置邊界的單元網(wǎng)格,接著獲取各單元網(wǎng)格對應(yīng)的包含反映路面表面狀態(tài)檢測參數(shù)集合的路面檢測數(shù)據(jù),基于檢測數(shù)據(jù)和空間位置邊界建立單元網(wǎng)格...
          • 本發(fā)明實施例公開了一種基于多模態(tài)融合的動態(tài)意圖理解方法,包括:獲取用戶在本次對話中的多模態(tài)行為數(shù)據(jù);根據(jù)本次對話是否為首次對話,對本次對話文本進行改寫;將改寫后的對話文本和其它多模態(tài)行為數(shù)據(jù)共同提供至大模型,提示大模型識別本次對話的意圖;具...
          • 本發(fā)明提供了一種惡意軟件家族分類方法,包括:基于字節(jié)碼文件和配置文件分別得到RGB圖像;基于所設(shè)計的編碼器對所述RGB圖像進行特征提取,以獲得判別性特征向量;對每個RGB圖像通過數(shù)據(jù)增強生成樣本對,利用監(jiān)督對比學習方法優(yōu)化嵌入空間,使同類樣...
          • 本發(fā)明公開了一種眼圖交叉點集查找方法及計算機可讀存儲介質(zhì),獲取眼圖離散點數(shù)據(jù),將眼圖離散點數(shù)據(jù)劃分為多個子集合,每個子集合中均包括一個眼交叉點集,對每個子集合,定位到每個子集合的眼交叉位置,獲取眼交叉位置的眼圖離散點數(shù)據(jù)另存到對應(yīng)的交叉點數(shù)...
          • 本申請涉及智能健身器械與運動康復(fù)技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種肌肉硬度檢測與筋膜槍擊打參數(shù)智能匹配方法及系統(tǒng)。方法通過獲取目標肌肉區(qū)域在靜態(tài)按壓狀態(tài)下的原始硬度檢測信號;對原始硬度檢測信號進行降噪濾波處理,提取反映肌肉硬度的特征參數(shù);將特征參數(shù)輸入預(yù)...
          • 本發(fā)明公開了一種服務(wù)金融場景需求的大模型智能匹配方法,包括:1、評估大模型的金融能力:基于各個能力維度的評價指標和得分得到能力特征向量;2、金融業(yè)務(wù)場景需求解析:結(jié)合領(lǐng)域關(guān)鍵詞映射、語義向量匹配和大模型評估三種方法,運用動態(tài)權(quán)重調(diào)制與多層次...
          • 本發(fā)明提供了一種基于增強記憶狀態(tài)空間模型的磁芯損耗預(yù)測方法,涉及磁芯損耗預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,獲取輸入特征:B波形、H波形、溫度和頻率;通過Mamba狀態(tài)空間模型處理得到基本特征,通過特征轉(zhuǎn)換模塊將基本特征進行增強,得到中間特征;通過構(gòu)建增強記憶狀...
          • 本發(fā)明公開了一種針對失效線索的召回激活方法,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括通過對原始破損線索數(shù)據(jù)集進行初步清洗,獲取包含缺失字段的記錄集合,針對每一項缺失字段采用預(yù)先建立的特征推斷模型,生成初步補全后的線索數(shù)據(jù)集,得到第一階段修復(fù)記錄;...
          • 本發(fā)明公開了一種結(jié)合地質(zhì)參數(shù)反演的壓裂施工壓力多步預(yù)測方法,屬于非常規(guī)油氣資源勘探開發(fā)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括以下步驟:S1:收集多個井區(qū)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),并對所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,獲得數(shù)據(jù)集;S2:建立地質(zhì)反演模型和時序預(yù)測模型;S3:在所述數(shù)...
          • 本發(fā)明涉及衛(wèi)星軌道預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的衛(wèi)星軌道預(yù)測方法、終端及介質(zhì)。該方法基于同一時間段內(nèi)的衛(wèi)星位置數(shù)據(jù)、太陽位置數(shù)據(jù)和月球位置數(shù)據(jù),構(gòu)建樣本集;構(gòu)建物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);該網(wǎng)絡(luò)以衛(wèi)星歷史位置數(shù)據(jù)作為輸入,預(yù)測未來時刻的衛(wèi)...
          • 本發(fā)明提出了一種多參數(shù)融合的鉆具狀態(tài)智能診斷方法、裝置及設(shè)備,通過獲取鉆具基礎(chǔ)運行參數(shù)確定穩(wěn)定工作時段,在穩(wěn)定時段向鉆具施加特定頻率激勵振動形成主動傳播波;采用多點監(jiān)測技術(shù)獲取響應(yīng)振動信號并提取時刻序列,通過差分處理獲取時序偏移量;基于時序...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,涉及一種適用于山體區(qū)域的三維地質(zhì)災(zāi)害模型構(gòu)建方法及系統(tǒng),包括:對每個第一監(jiān)測點在每一時刻下的三維地理坐標和環(huán)境數(shù)據(jù)進行異常篩選,得到在每一時刻下的多個第二監(jiān)測點;根據(jù)每一時刻的多個第二監(jiān)測點對應(yīng)的第一數(shù)量與全部的第一...
          • 本發(fā)明提供一種面向漁業(yè)養(yǎng)殖的自動計量投料控制方法和系統(tǒng),所述方法包括:投料智能化分析,在漁業(yè)的養(yǎng)殖階段針對自動計量投料過程進行智能化分析,根據(jù)不同投放飼料類型分析和投放過程分析,確定當前養(yǎng)殖階段的投料是否合格;投料區(qū)域多特征分析,對養(yǎng)殖投料...
          • 基于解析四維集合變分的地理依賴耦合參數(shù)優(yōu)化方法,屬于海洋數(shù)據(jù)同化技術(shù)領(lǐng)域。包括:選取獨立點、生成參數(shù)初始擾動場集合、開展A?4DEnVar數(shù)據(jù)同化、基于獨立點參數(shù)值插值得到全網(wǎng)格參數(shù)。本發(fā)明實現(xiàn)了在強耦合數(shù)據(jù)同化框架下基于A?4DEnVar...
          • 本申請公開了一種線性代數(shù)方程組的快速求解方法,其屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:根據(jù)待求解的線性代數(shù)方程組內(nèi)的系數(shù)矩陣確定預(yù)條件矩陣,在每輪迭代求解過程中,按照如下步驟得到解向量:利用預(yù)條件共軛梯度算法對線性代數(shù)方程組進行求解,基于當前迭代輪所...
          • 本發(fā)明公開了一種基于知識圖譜與語義推理的座艙主動推薦系統(tǒng)及方法,涉及智能座艙技術(shù)領(lǐng)域。該系統(tǒng)通過接收用戶的自然語言語音輸入,執(zhí)行語音識別與語義解析,提取用戶意圖、關(guān)鍵詞與槽位實體,生成結(jié)構(gòu)化語義信息,結(jié)合環(huán)境上下文信息構(gòu)建或調(diào)用帶有語義關(guān)系...
          • 本申請公開了一種基于地名時空派生關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的空間模糊位置確定方法及裝置,涉及數(shù)據(jù)信息處理領(lǐng)域。所述方法包括:獲取待推理地物信息;基于地名時空派生關(guān)系網(wǎng)絡(luò),采用語義相似度根據(jù)所述待推理地物信息確定空間相似集合;地名時空派生關(guān)系網(wǎng)絡(luò)是采用地名時空...
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