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          • 本發(fā)明提供了一種數(shù)據(jù)評估方法、裝置、設備及介質(zhì),應用于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。本申請對環(huán)境監(jiān)測中的歷史數(shù)據(jù)進行處理,生成相關(guān)性矩陣構(gòu)建信息;對相關(guān)性矩陣構(gòu)建信息進行處理,篩選高相關(guān)性變量對并結(jié)合歷史數(shù)據(jù)計算,生成高相關(guān)性變量間比例異常檢測信息;對...
          • 本發(fā)明提供了一種基于歷史局部異常的數(shù)據(jù)評估方法、裝置、設備及介質(zhì),本申請對環(huán)境監(jiān)測中的歷史數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預處理,計算k?鄰域距離、可達距離、局部可達密度、局部異常因子,生成參考密度分布信息;對參考密度分布信息進行處理,將測試數(shù)據(jù)點逐一與歷史數(shù)...
          • 本發(fā)明屬于復合材料的葉環(huán)結(jié)構(gòu)優(yōu)化設計技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種鈦基復合材料整體葉環(huán)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化設計方法,在細觀尺度上分析計算鈦基復合材料的等效彈性常數(shù),宏觀尺度使用Python語言對Abaqus軟件進行二次開發(fā),而后編制整體葉環(huán)結(jié)構(gòu)靜力分析插件,...
          • 本發(fā)明屬于氣象預測技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于深度生成擴散模型的熱帶氣旋集合預報方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì),旨在通過將伏羲氣象大模型的輸出作為條件,利用擴散模型生成多樣化的預報集合,提高預報的準確性、可靠性和不確定性量化能力。本發(fā)明方法包括:獲取當前時...
          • 本申請公開了一種溫度預測方法、裝置、作業(yè)機械及存儲介質(zhì),涉及溫度預測技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取作業(yè)機械對應的數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)集包括多種第一工況數(shù)據(jù);從多種第一工況數(shù)據(jù)中篩選出多種第二工況數(shù)據(jù),第二工況數(shù)據(jù)為與作業(yè)機械的目標液體溫度強相關(guān)的數(shù)據(jù),...
          • 本發(fā)明屬于功率半導體器件的參數(shù)辨識領(lǐng)域,具體提供一種基于Lorentz函數(shù)的MOSFET器件熱阻抗建模與參數(shù)辨識方法,該模型用于描述MOSFET器件熱阻抗隨時間變化的規(guī)律,包括:基于MOSFET器件傳熱機理與Lorentz函數(shù)之間的數(shù)學函數(shù)...
          • 本發(fā)明公開一種IGBT模塊熱阻抗的Logistic熱模型構(gòu)建及其參數(shù)辨識方法,包括以下步驟:S1、基于IGBT模塊瞬態(tài)熱阻抗特性建立IGBT模塊熱阻抗的Logistic熱模型:S2、基于任意型號的IGBT模塊數(shù)據(jù)手冊中所給的結(jié)?殼瞬態(tài)熱阻抗...
          • 本申請?zhí)峁┮环N訓練數(shù)據(jù)生成方法、裝置、設備、介質(zhì)及產(chǎn)品。該方法包括:獲取頁面以及頁面組件,將頁面劃分成多個頁面板塊,并確定出每個頁面板塊對應的頁面組件;將每個頁面板塊對應的頁面組件按照不同的布局屬性填充至對應的頁面板塊,并確定每次填充后得到...
          • 本發(fā)明屬于鋼鐵工業(yè)自動化技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種煉鋼軋鋼一體化生產(chǎn)線節(jié)能優(yōu)化系統(tǒng),其特征在于,包括生產(chǎn)數(shù)據(jù)監(jiān)測模塊、生產(chǎn)數(shù)據(jù)預處理模塊、生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析模塊、生產(chǎn)評估模塊、緊急處理模塊、反饋模塊和優(yōu)化模塊;生產(chǎn)數(shù)據(jù)監(jiān)測模塊用于實時采集生產(chǎn)線各環(huán)...
          • 本申請?zhí)峁┑你y行大額存單轉(zhuǎn)讓并發(fā)刷單防御方法及系統(tǒng),方法包括:生成終端設備的設備指紋ID,并與用戶賬戶及歷史行為記錄動態(tài)關(guān)聯(lián),建立用戶行為動態(tài)記錄;基于用戶行為動態(tài)記錄,通過多維度加權(quán)算法動態(tài)計算各交易請求的風險等級;根據(jù)風險等級為交易請求...
          • 本發(fā)明的一種基于殘差擴散模型的無人船動態(tài)光照校正方法及系統(tǒng),其包括:第一:一種基于殘差擴散模型的無人船動態(tài)光照校正方法,其包括:S1:獲取無人船航行圖像及其光照條件數(shù)據(jù);S2:利用光照感知模塊提取光照特性;S3:基于殘差擴散模型進行光照校正...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度學習的點云預制墻體尺寸檢測方法,首先對待測墻體預制構(gòu)件的結(jié)構(gòu)面進行點云數(shù)據(jù)采集,構(gòu)建得到點云圖像數(shù)據(jù)集;然后對點云數(shù)據(jù)進行預處理,得到預處理后的點云數(shù)據(jù);再使用基于網(wǎng)格的點云分割算法將墻體預制構(gòu)件的點云數(shù)據(jù)從點云圖像...
          • 本發(fā)明公開了一種基于點云深度學習的預制構(gòu)件箍筋間距的檢測方法,首先利用點云相機沿z軸垂直拍攝掃描預制構(gòu)件的鋼筋籠結(jié)構(gòu),獲得鋼筋籠結(jié)構(gòu)的原始點云數(shù)據(jù);然后采用基于統(tǒng)計濾波的離群點檢測算法,剔除原始點云數(shù)據(jù)中的離散噪聲點,得到預處理后的點云數(shù)據(jù)...
          • 本申請實施例提供一種基于深度學習的界面元素定位方法、裝置、設備及介質(zhì),涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:通過將獲取到的待檢測的界面圖像輸入預設的分割模型中,分析得到待檢測的界面圖像中元素的類別和定位信息。其中,預設的語義分割模型是通過對第...
          • 本發(fā)明涉及一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的輕量級葡萄葉片病害分類方法及設備,方法包括:獲取葡萄葉片圖像,并進行預處理;利用預訓練的輕量級葡萄葉片病害模型,識別葡萄葉片圖像中葡萄葉片病害;根據(jù)識別結(jié)果,對所述輕量級葡萄葉片病害模型進行評估,并基于評估結(jié)...
          • 本發(fā)明涉及一種基于CBAM注意力機制的葡萄葉片病害分類方法,包括:獲取葡萄葉片病害圖像并進行預處理;基于VGG16卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)構(gòu)建分類模型,并將分類模型中ReLU激活函數(shù)替換為ELU激活函數(shù);在所述分類模型的預設卷積層后添加CBAM注意...
          • 本發(fā)明公開了一種基于Transformer架構(gòu)的輕量化水下聲吶目標檢測模型,包括骨干網(wǎng)絡、輕量化混合編碼器和一個解碼器,骨干網(wǎng)絡將輸入圖像的最后三個階段的特征輸入編碼器中;編碼器將多尺度特征轉(zhuǎn)換為一系列圖像特征;解碼器融合損失函數(shù)WCIoU...
          • 本發(fā)明提出一種行動模擬訓練方法及系統(tǒng),用于模擬復雜電磁環(huán)境下的虛擬環(huán)境,并為通訊動作的模擬訓練提評價,方法步驟包括:根據(jù)目標區(qū)域位置及預設參數(shù)模擬出目標區(qū)域的虛擬環(huán)境;根據(jù)時間節(jié)點和預設參數(shù)生成隨機事件添加到虛擬環(huán)境中;將操作者的針對隨機事...
          • 本發(fā)明公開了一種醫(yī)療注射用輔助裝置,屬于醫(yī)療器械技術(shù)領(lǐng)域;包括底板;升降組件,可升降地設于底板上;橫向伸縮組件,設于升降組件的上端,橫向伸縮組件的運動方向與升降組件的運動方向相垂直;手臂模型,可活動地設于橫向伸縮組件的一端,手臂模型包括,仿...
          • 本發(fā)明涉及開關(guān)電器技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種用于開關(guān)電器的電磁機構(gòu),包括可由線圈體組件驅(qū)動的動鐵芯組件,其特征在于:所述動鐵芯組件包括傳動桿、套設于所述傳動桿外的超程彈簧以及套設于所述超程彈簧外的動鐵芯,所述傳動桿具有抵接所述超程彈簧一端的第一處...
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