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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)用的工程環(huán)境監(jiān)測(cè)裝置，屬于運(yùn)輸環(huán)境監(jiān)測(cè)裝置領(lǐng)域，該一種基于大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)用的工程環(huán)境監(jiān)測(cè)裝置包括：旋轉(zhuǎn)底座和監(jiān)測(cè)組件，所述監(jiān)測(cè)組件包括監(jiān)測(cè)設(shè)備本體、立桿、升降架、第一拉繩、第一卷輪、驅(qū)動(dòng)軸、第一離合件和第一鎖止件，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于石墨烯?超導(dǎo)體的雙曲超材料在溫度傳感器中的應(yīng)用，屬于溫度傳感器技術(shù)領(lǐng)域。雙曲超導(dǎo)材料為石墨烯和超導(dǎo)體交替排列形成周期性結(jié)構(gòu)的雙曲超材料；在低溫環(huán)境下，通過(guò)調(diào)節(jié)石墨烯的費(fèi)米能級(jí)、石墨烯層數(shù)、超導(dǎo)體的厚度和環(huán)境溫度，向雙曲超...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于物理化學(xué)領(lǐng)域，公開了基于顯微鏡成像的粒子示蹤技術(shù)測(cè)量膠體粒子粒徑的方法，包括：將待測(cè)粒子以合適的濃度添加到牛頓流體中，利用顯微鏡和高速攝像機(jī)拍攝粒子在流體中進(jìn)行隨機(jī)熱運(yùn)動(dòng)的視頻，通過(guò)去噪、定位、軌跡連接等一系列圖像處理技術(shù)得到粒子...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明所提供的基于掃描探針顯微鏡的載流子遷移速度測(cè)試方法及裝置，該方法包括：將獲取到的掃描探針顯微鏡上的探針在待測(cè)樣品表面振動(dòng)時(shí)的時(shí)域振動(dòng)信號(hào)變換至頻域，對(duì)頻域振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行首次去噪處理，通過(guò)帶通濾波對(duì)去噪后頻域振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行濾波處理，根據(jù)濾波...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種高透過(guò)率陣列基板制作方法、陣列基板及顯示裝置，方法包括：利用掩膜版在玻璃襯底上成膜觸控走線層，在觸控走線層上成膜第一隔離層；在第一隔離層上成膜柵極金屬層，在柵極金屬層上成膜柵極絕緣層，并在柵極絕緣層上成膜非晶硅層；利用掩膜版...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于BIM的樓面混凝土無(wú)人機(jī)噴涂養(yǎng)護(hù)作業(yè)系統(tǒng)及方法，作業(yè)系統(tǒng)包括：無(wú)人機(jī)，裝設(shè)有噴霧裝置；BIM數(shù)據(jù)輸入層，用于從BIM模型中提取樓面的三維數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理層，用于對(duì)提取的三維數(shù)據(jù)進(jìn)行處理以形成無(wú)人機(jī)可以識(shí)別的數(shù)據(jù)；安全飛行區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及VR場(chǎng)景交互技術(shù)領(lǐng)域，具體地說(shuō)，涉及一種面向5DVR大空間場(chǎng)景的交互系統(tǒng)及方法，其包括：非線性路徑映射單元基于空間定位技術(shù)和路徑重定向機(jī)制，結(jié)合時(shí)變空間變形張量映射算法與虛擬引力梯度，擴(kuò)展5DVR空間場(chǎng)景的虛擬移動(dòng)距離；環(huán)境同步反...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開關(guān)于一種業(yè)務(wù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括響應(yīng)于針對(duì)預(yù)設(shè)業(yè)務(wù)接口對(duì)應(yīng)的第一目標(biāo)業(yè)務(wù)的第一調(diào)用請(qǐng)求，基于預(yù)設(shè)業(yè)務(wù)接口對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)渠道路由類，調(diào)用第一渠道標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)第一目標(biāo)渠道實(shí)現(xiàn)類中與第一目標(biāo)業(yè)務(wù)對(duì)應(yīng)的第一業(yè)務(wù)專屬實(shí)現(xiàn)方法；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于固件批量管理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種批量管控器件固件方法及系統(tǒng)，通過(guò)編碼模塊對(duì)待管控的器件進(jìn)行編碼，以及對(duì)待管控的固件進(jìn)行編碼；通過(guò)文件上傳模塊將器件固件文件上傳至對(duì)應(yīng)固件編碼下；配置器下單選擇器件目標(biāo)固件，并自動(dòng)生成升級(jí)路徑；調(diào)度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種異常數(shù)據(jù)偵測(cè)的特征生成方法及系統(tǒng)。該方法包括以下步驟：獲取網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)集，并對(duì)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)集進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)延遲源頭識(shí)別，得到網(wǎng)絡(luò)延遲源頭數(shù)據(jù)；對(duì)網(wǎng)絡(luò)延遲源頭數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)智能緩存，生成動(dòng)態(tài)智能緩存數(shù)據(jù)；利用監(jiān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實(shí)施例公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，其中，所述數(shù)據(jù)處理方法包括：確定目標(biāo)張量在處理時(shí)所需的內(nèi)核函數(shù)以及線程塊；所述目標(biāo)張量包括多個(gè)元素區(qū)域，所述線程塊中的線程與所述元素區(qū)域具有一一對(duì)應(yīng)關(guān)系；基于所述線程塊中線...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于智能推薦的個(gè)性化業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)展示系統(tǒng)，屬于系統(tǒng)設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域；模塊包括：數(shù)據(jù)采集模塊：通過(guò)整合集團(tuán)內(nèi)部以及各下級(jí)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)需求，將標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)湖中；數(shù)據(jù)指標(biāo)模塊：確定每個(gè)環(huán)節(jié)的關(guān)鍵效率指標(biāo)，基于專家?guī)旌蜌v史...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種電網(wǎng)二次設(shè)備多變量時(shí)序數(shù)據(jù)的歸集展示系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域，該系統(tǒng)采用SpringCloud框架構(gòu)建微服務(wù)平臺(tái)得到，具體包括：數(shù)據(jù)收集模塊、數(shù)據(jù)歸集模塊和數(shù)據(jù)展示模塊；數(shù)據(jù)收集模塊用于獲取變電站的多變量時(shí)序數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)歸集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及可降水量分析技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種流域可降水量時(shí)空演變特征及發(fā)展趨勢(shì)的分析方法，包括在目標(biāo)流域內(nèi)選取多個(gè)地面氣象站點(diǎn)的降水量數(shù)據(jù)和地基激光雷達(dá)水汽數(shù)據(jù)，并分別與可降水量數(shù)據(jù)參數(shù)做逐月相關(guān)性分析，分析最近N年的四季可降水量隨年份變化趨...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種光譜數(shù)據(jù)自動(dòng)預(yù)處理方法，在構(gòu)建由采用平滑算法進(jìn)行處理、采用基線矯正算法進(jìn)行處理、采用散射矯正算法進(jìn)行處理、采用數(shù)據(jù)中心化算法進(jìn)行處理和采用數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化算法進(jìn)行處理這五個(gè)步驟構(gòu)成的預(yù)處理過(guò)程后，采用遺傳算法對(duì)預(yù)處理過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化尋...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品，分別從各個(gè)生產(chǎn)流程獲取對(duì)應(yīng)的能量流數(shù)據(jù)、物質(zhì)流數(shù)據(jù)以及信息流數(shù)據(jù)；對(duì)獲取的能量流數(shù)據(jù)、物質(zhì)流數(shù)據(jù)以及信息流數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到待整理數(shù)據(jù)集；對(duì)待整理數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于軌跡的長(zhǎng)期動(dòng)力學(xué)預(yù)測(cè)方法，包括：采集狀態(tài)?動(dòng)作序列數(shù)據(jù)；將采集到的數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)子軌跡，并構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；設(shè)計(jì)軌跡預(yù)測(cè)模型，該模型以初始狀態(tài)、控制參數(shù)和顯示的未來(lái)時(shí)間序列作為輸入，直接預(yù)測(cè)未來(lái)時(shí)間序列的狀態(tài)；訓(xùn)練軌跡預(yù)測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種交流電網(wǎng)潮流N?k故障校核方法及系統(tǒng)，包括：獲取電網(wǎng)N?k斷線的歷史故障數(shù)據(jù)，并對(duì)歷史故障數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理；將降維后的數(shù)據(jù)輸入第一寬度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練得到第一預(yù)測(cè)模型，基于第一預(yù)測(cè)模型獲取其預(yù)測(cè)結(jié)果與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的殘差；以預(yù)測(cè)結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種分布式光纖傳感信號(hào)識(shí)別模型的訓(xùn)練方法、系統(tǒng)、介質(zhì)和程序產(chǎn)品，包括：獲取多種已識(shí)別的樣本信號(hào)；對(duì)樣本信號(hào)進(jìn)行特征提取，并將提取的特征組合形成數(shù)據(jù)集；將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集；構(gòu)建LGBM模型；利用訓(xùn)練集對(duì)LGBM模型進(jìn)行訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多尺度特征融合的多源時(shí)間序列信號(hào)分類方法及設(shè)備。所述方法包括以下步驟：采集多源傳感器時(shí)間序列信號(hào)，構(gòu)建數(shù)據(jù)集；構(gòu)建多源時(shí)間序列信號(hào)分類模型；利用數(shù)據(jù)集對(duì)多源時(shí)間序列信號(hào)分類模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的多源時(shí)間序列信號(hào)分類模型；...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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