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          • 本發(fā)明公開了一種基于對抗擾動(dòng)學(xué)習(xí)的電纜絕緣損傷自適應(yīng)檢測方法,包括如下步驟:S1、采集電纜運(yùn)行過程中的原始電氣信號;S2、對電氣信號序列進(jìn)行預(yù)處理,劃分為若干等長信號片段;S3、構(gòu)建DeiT檢測模型,并構(gòu)建輸入向量;S4、輸入多層Trans...
          • 本發(fā)明公開了一種基于病蟲害監(jiān)測的森林防控方法,屬于林業(yè)防治技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:將目標(biāo)森林按植被類型劃區(qū),采集歷史多源數(shù)據(jù)并填補(bǔ)缺失,分析時(shí)序與因果關(guān)系構(gòu)建時(shí)序因果圖,結(jié)合當(dāng)前數(shù)據(jù)模擬病蟲害時(shí)空動(dòng)態(tài),確定各區(qū)域防控風(fēng)險(xiǎn)等級與關(guān)鍵誘發(fā)因子,依此...
          • 本發(fā)明涉及水利工程安全監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種水利工程大壩安全監(jiān)測預(yù)警方法及系統(tǒng),通過復(fù)合傳感技術(shù)和智能分析算法實(shí)現(xiàn)了大壩結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)的全面感知與精準(zhǔn)預(yù)警;采用微機(jī)械諧振傳感器與分布式光纖傳感器的協(xié)同部署,構(gòu)建了界面與結(jié)構(gòu)一體化的立體監(jiān)...
          • 本發(fā)明涉及智能監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種鍛件生產(chǎn)的智能監(jiān)測方法及系統(tǒng)。本發(fā)明包括:對風(fēng)電法蘭鍛件進(jìn)行溫度數(shù)據(jù)采集和極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,得到極坐標(biāo)溫度場數(shù)據(jù);將極坐標(biāo)溫度場數(shù)據(jù)輸入環(huán)形熱場梯度分解網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取,得到溫度場特征向量;對溫度場特征向量進(jìn)...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域,尤其涉及一種全站儀測量數(shù)據(jù)采集方法及系統(tǒng),包括:通過對全站儀原始測量數(shù)據(jù)進(jìn)行三維坐標(biāo)解算與整理,獲取帶時(shí)序標(biāo)簽的原始測量數(shù)據(jù)集;通過對原始測量數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部鄰域距離進(jìn)行綜合分析,獲取各點(diǎn)的自適應(yīng)鄰域半徑;通過對測點(diǎn)局部...
          • 本發(fā)明提供了基于模型蒸餾的企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)異常檢測方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲得企業(yè)的多個(gè)窗口財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)集,并根據(jù)財(cái)務(wù)異常多維因子進(jìn)行觸發(fā)梳理,建立多個(gè)窗口財(cái)務(wù)異常觸發(fā)向量;進(jìn)行多源訓(xùn)練,建立財(cái)務(wù)異常檢測架構(gòu),包括償債異常檢測模型集...
          • 本發(fā)明提供一種意圖理解方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟:對用戶輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行意圖特征提取以得到包含輸入文本、主意圖、實(shí)體集、主意圖置信度和用戶特征的任務(wù)包。確定主意圖置信度的級別,若為高置信度,調(diào)用相應(yīng)子智能體處理任務(wù)包;若為中置信度,確定主意圖...
          • 本發(fā)明公開了一種保障數(shù)字圖像唯一性的NFT生成方法,包括步驟一、獲取用戶在區(qū)塊鏈上的用戶信息B;步驟二、通過哈希算法F對用戶信息B進(jìn)行編碼,生成哈希值H;步驟三、加載雙模塊生成模型C1;步驟四、通過雙模塊生成模型C1中的編碼器模塊從NFT數(shù)...
          • 基于鍵盤敲擊的用戶注冊、登錄方法,涉及用戶身份的識別和驗(yàn)證技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有技術(shù)在實(shí)用性、部署效率、用戶數(shù)據(jù)安全性以及跨設(shè)備適應(yīng)能力等方面的問題。包括以下步驟:步驟S1,采集用戶鍵盤敲擊事件數(shù)據(jù)集;步驟S2,從采集到的用戶鍵盤敲擊事件數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明提供了一種目標(biāo)語言模型安全評測方法及電子設(shè)備,可以應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)空間安全技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:基于安全等級分類標(biāo)準(zhǔn),對多個(gè)安全領(lǐng)域進(jìn)行安全等級分類,得到分類結(jié)果;針對多個(gè)安全等級的每個(gè)安全等級,對至少一個(gè)安全領(lǐng)域進(jìn)行測試題庫構(gòu)建,得到測試...
          • 本發(fā)明涉及船舶制造智能化管理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種船舶管路設(shè)計(jì)出圖階段管理的方法及系統(tǒng),通過獲取并結(jié)構(gòu)化處理生產(chǎn)日程與工藝規(guī)范數(shù)據(jù),構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化輸入集,利用多目標(biāo)優(yōu)化引擎進(jìn)行沖突消解、進(jìn)度與成本優(yōu)化,并結(jié)合四維模型、語義驗(yàn)證及動(dòng)態(tài)調(diào)度生成初步...
          • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)建模與隨機(jī)模擬相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域,并公開了一種基于貪心學(xué)習(xí)高斯混合模型的時(shí)序數(shù)據(jù)隨機(jī)模擬方法。該方法包括下列步驟:S1構(gòu)建包含K個(gè)高斯分量的高斯混合模型并初始化所述高斯分量的參數(shù)集;S2將二維向量劃分為與高斯分量一一對...
          • 本發(fā)明涉及玻璃瓶生產(chǎn)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種輕量化玻璃瓶生產(chǎn)數(shù)字化模具的三維仿真設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟:對玻璃瓶模具構(gòu)建數(shù)字化模具幾何模型;根據(jù)數(shù)字化模具幾何模型識別氣泡逸出優(yōu)先路徑,構(gòu)建玻璃瓶數(shù)字化仿真模型;基于玻璃瓶數(shù)字化仿...
          • 本發(fā)明涉及復(fù)合體空間碎片的偏振度計(jì)算方法,具體涉及一種基于微面元pBRDF模型的復(fù)合體空間碎片偏振度計(jì)算方法,解決了現(xiàn)有偏振度計(jì)算方法真實(shí)性和準(zhǔn)確性較差的技術(shù)問題。本發(fā)明提供的基于微面元pBRDF模型的復(fù)合體空間碎片偏振度計(jì)算方法針對復(fù)合體...
          • 本發(fā)明公開了一種真空密封泄漏率預(yù)測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),所述方法包括:根據(jù)法蘭密封面的加工方式構(gòu)建法蘭密封面的三維微觀形貌模型;基于三維微觀形貌模型建立不同接觸狀態(tài)下密封接觸界面間的泄漏微通道并分析通道特性,確定不同接觸狀態(tài)的泄漏微通道中...
          • 本發(fā)明公開了一種基于氣泡注意力機(jī)制的管道內(nèi)多相流壓力特征預(yù)測方法,屬于氣液多相流壓力預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的預(yù)測方法包括步驟:獲取若干壓力時(shí)間序列數(shù)據(jù)并劃分為訓(xùn)練集、測試集;將壓力時(shí)間序列數(shù)據(jù)分解為低波動(dòng)、高波動(dòng)序列;建立由低波動(dòng)序列ARIM...
          • 本發(fā)明公開了一種基于增強(qiáng)型地?zé)嵯到y(tǒng)熱流固化多場耦合建模方法,屬于油氣田開采技術(shù)領(lǐng)域,包括生成兩組隨機(jī)數(shù)作為裂縫中心位置,并根據(jù)裂縫中心位置、跡長以及方向確定隨機(jī)裂縫端點(diǎn)坐標(biāo),根據(jù)確定的隨機(jī)裂縫端點(diǎn)坐標(biāo)形成初始光滑裂縫網(wǎng)格;根據(jù)所述初始光滑裂...
          • 本申請實(shí)施例提供?一種基于增量學(xué)習(xí)的多模態(tài)通專模型自演進(jìn)方法及系統(tǒng),通過接收當(dāng)前目標(biāo)任務(wù)和當(dāng)前目標(biāo)任務(wù)對應(yīng)的多模態(tài)數(shù)據(jù),確定對應(yīng)的已訓(xùn)練的目標(biāo)通專模型;提取多模態(tài)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征,得到多模態(tài)數(shù)據(jù)特征,通過目標(biāo)專用模型處理多模態(tài)數(shù)據(jù)特征和多模態(tài)...
          • 本申請實(shí)施例提供一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的多模態(tài)通專模型協(xié)同訓(xùn)練方法,通過接收待檢索數(shù)據(jù),提取待檢索數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征,并基于數(shù)據(jù)特征建立多模態(tài)數(shù)據(jù)索引;基于多模態(tài)數(shù)據(jù)索引,通過注意力機(jī)制處理數(shù)據(jù)特征,并得到融合數(shù)據(jù)特征;將融合數(shù)據(jù)特征輸入至檢索通用模...
          • 本申請實(shí)施例提供一種跨媒體檢索中的多模態(tài)知識圖譜構(gòu)建方法,方法包括:通過線性變換層將提取到的多模態(tài)特征映射到多模態(tài)特征空間;在多模態(tài)特征空間中,根據(jù)自注意力機(jī)制計(jì)算各模態(tài)特征的模態(tài)內(nèi)注意力權(quán)重,根據(jù)交叉注意力機(jī)制計(jì)算不同模態(tài)特征的跨模態(tài)注意...
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