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								      本發(fā)明提供一種真空壓合機(jī)故障預(yù)警方法及系統(tǒng)，獲取真空壓合機(jī)運(yùn)行周期內(nèi)的多通道傳感器信號(hào)，構(gòu)成待分析信號(hào)矩陣；構(gòu)建由表征正常運(yùn)行狀態(tài)的第一子字典和表征特定故障模式的第二子字典拼接而成的復(fù)合冗余字典；基于所述復(fù)合冗余字典，通過(guò)求解正則化優(yōu)化問(wèn)題...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種深度學(xué)習(xí)的雷達(dá)信號(hào)降噪方法，涉及雷達(dá)信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：將時(shí)域雷達(dá)信號(hào)通過(guò)短時(shí)傅里葉變換轉(zhuǎn)換為二維時(shí)頻圖；對(duì)所述二維時(shí)頻圖進(jìn)行頻域特征提取，依次通過(guò)DnCNN和級(jí)聯(lián)CNN，輸出頻域特征表示；對(duì)所述時(shí)域雷達(dá)信號(hào)進(jìn)行時(shí)域特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及水環(huán)境反演技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于形狀特征和水質(zhì)分析耦合的排污口檢測(cè)方法及系統(tǒng)，獲取目標(biāo)地區(qū)的遙感圖像和排污口臺(tái)賬數(shù)據(jù)后，確定遙感圖像中對(duì)應(yīng)的排污口點(diǎn)位，生成水體掩膜圖像，通過(guò)反演歸一化葉綠素指數(shù)和懸浮物濃度指數(shù)，沿垂直于河岸方向的像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及行人軌跡預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及多模態(tài)行人目標(biāo)軌跡預(yù)測(cè)系統(tǒng)及方法。系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)集，用于存儲(chǔ)行人目標(biāo)軌跡數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理模塊，用于對(duì)行人目標(biāo)的歷史軌跡及其鄰近智能體歷史軌跡進(jìn)行編碼，其中行人目標(biāo)的歷史軌跡編碼成一個(gè)觀(guān)察嵌入；查詢(xún)生成模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種自動(dòng)化軟件用戶(hù)管理方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取基于用戶(hù)登錄界面錄入的用戶(hù)登錄信息，根據(jù)用戶(hù)登錄信息進(jìn)行登錄驗(yàn)證；用戶(hù)登錄信息包括用戶(hù)賬號(hào)和密碼，根據(jù)用戶(hù)賬號(hào)判斷用戶(hù)的登錄方式，其中，若用戶(hù)的登錄方式為動(dòng)態(tài)密碼登...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于大模型的基礎(chǔ)設(shè)施安全分析方法和系統(tǒng)，包括以下步驟：一種基于大模型的基礎(chǔ)設(shè)施安全分析方法，包括以下步驟：采集基礎(chǔ)設(shè)施的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，包括物理設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)、操作系統(tǒng)日志及外部威脅情報(bào)；通過(guò)時(shí)空對(duì)齊模塊將所述多源...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種接口風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè)方法、裝置及電子設(shè)備。涉及數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，該方法包括：獲取各目標(biāo)接口的目標(biāo)響應(yīng)特征；輸入各目標(biāo)接口的目標(biāo)響應(yīng)特征至標(biāo)注模型進(jìn)行處理，得到各目標(biāo)接口對(duì)應(yīng)的目標(biāo)接口類(lèi)型；按照對(duì)應(yīng)的目標(biāo)接口類(lèi)型，確定各目標(biāo)接口的檢測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種服務(wù)器的可信啟動(dòng)設(shè)計(jì)方法，屬于信息安全與可信計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，服務(wù)器加電后，優(yōu)先啟動(dòng)可信根CPU核，運(yùn)行可信啟動(dòng)程序并初始化安全環(huán)境；對(duì)BIOS進(jìn)行完整性度量與驗(yàn)證，驗(yàn)證通過(guò)后釋放其他CPU核并運(yùn)行BIOS；由業(yè)務(wù)CPU核加載引...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)安全技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及用于輸入法的文字快速加解密方法及系統(tǒng)，該方法包括：基于各時(shí)刻之前預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)所有時(shí)刻下的加密延遲接受度，采用指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均算法獲取各時(shí)刻下的指數(shù)衰減加權(quán)值，以對(duì)各時(shí)刻下的加密偏好進(jìn)行分類(lèi)；基于各時(shí)刻之前預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種區(qū)塊鏈加密的客戶(hù)服務(wù)全流程溯源管理系統(tǒng)，屬于信息管理領(lǐng)域；解決了信息管理復(fù)雜的問(wèn)題；具體如下：信息采集模塊：獲取客戶(hù)信息，基于客戶(hù)信息，對(duì)客戶(hù)服務(wù)過(guò)程中產(chǎn)生的信息進(jìn)行采集，得到服務(wù)信息；信息處理模塊：對(duì)客戶(hù)信息與服務(wù)信息進(jìn)行預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種支持任意數(shù)據(jù)規(guī)模的兩方隱私求交方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)安全處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括步驟：獲取需要交互的兩方原始數(shù)據(jù)集合，分別對(duì)雙方的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分桶；對(duì)每一分桶并行執(zhí)行去重；基于發(fā)起方分桶后單個(gè)分桶擁有的數(shù)據(jù)量對(duì)單桶進(jìn)行安全防護(hù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于AI的智能私密數(shù)據(jù)分片和重組方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域。包括有：S1：構(gòu)建醫(yī)療知識(shí)圖譜：對(duì)電子病歷數(shù)據(jù)、醫(yī)學(xué)影像報(bào)告和實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行識(shí)別，同時(shí)將識(shí)別出的實(shí)體作為知識(shí)圖譜節(jié)點(diǎn)，構(gòu)建醫(yī)療知識(shí)圖譜，并對(duì)臨床重要性等級(jí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的跨部門(mén)政務(wù)數(shù)據(jù)安全共享與分析方法，涉及數(shù)據(jù)共享與分析技術(shù)領(lǐng)域；包括以下步驟：跨部門(mén)采集多源數(shù)據(jù)，并依次經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)清洗校驗(yàn)、全量采集實(shí)施和數(shù)據(jù)類(lèi)型統(tǒng)一轉(zhuǎn)換處理，轉(zhuǎn)化成標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)后進(jìn)行分布式存儲(chǔ)；構(gòu)建知識(shí)圖譜，對(duì)分布式...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種2.5D多芯粒集成電路的硬件安全防護(hù)電路及方法，該電路用于對(duì)芯粒之間或芯粒與硅通孔之間的互連信號(hào)進(jìn)行動(dòng)態(tài)加密和混淆，包括屏障有限狀態(tài)機(jī)、動(dòng)態(tài)認(rèn)證電路、信號(hào)擾碼電路以及互連混淆網(wǎng)絡(luò)；通過(guò)輸入連續(xù)密鑰和外部主密鑰，在二者均正確時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種救援機(jī)器人自適應(yīng)履帶模塊的設(shè)計(jì)優(yōu)化方法、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：建立以履帶支重輪中心為原點(diǎn)的坐標(biāo)系，定義六桿初始角度。進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)分析，獲得各連桿角度、角速度、角加速度變化規(guī)律及最大越障變形量極限值。以此為基礎(chǔ)，以最大驅(qū)動(dòng)輪重心...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及商業(yè)預(yù)報(bào)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種數(shù)值模式模擬的智能氣象預(yù)報(bào)系統(tǒng)，用于根據(jù)商業(yè)執(zhí)行狀態(tài)及時(shí)調(diào)整決策，全面提升氣象預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性與商業(yè)決策科學(xué)性、適應(yīng)性及實(shí)時(shí)性。所述數(shù)值模式模擬的智能氣象預(yù)報(bào)系統(tǒng)包括：通過(guò)空間分?jǐn)?shù)階拉普拉斯運(yùn)算結(jié)合位渦守恒律生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明的一種數(shù)字化鋼結(jié)構(gòu)預(yù)埋件精確定位系統(tǒng)，屬于計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與數(shù)字孿生技術(shù)領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取對(duì)數(shù)字孿生模型的修正向量、當(dāng)前測(cè)量的局部定位精度以及當(dāng)前全局姿態(tài)一致性偏差；模型熵計(jì)算模塊，用于基于修正向量與預(yù)設(shè)的參考修正標(biāo)尺，計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及電化學(xué)分析技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及電解電池堆分析方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：獲取待分析電池堆的初始內(nèi)部狀態(tài)數(shù)據(jù)，初始內(nèi)部狀態(tài)數(shù)據(jù)包括初始溫度場(chǎng)、初始?xì)怏w濃度場(chǎng)、初始電極阻尼系數(shù)；將初始內(nèi)部狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入到預(yù)先構(gòu)建的非等溫辛...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及列車(chē)轉(zhuǎn)向架技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的鐵路轉(zhuǎn)向架結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，該方法包括：采集轉(zhuǎn)向架搖枕三維幾何模型構(gòu)建有限元仿真模型。基于有限元仿真對(duì)搖枕結(jié)構(gòu)施加組合載荷，獲取搖枕結(jié)構(gòu)的應(yīng)力圖譜。提取力學(xué)指標(biāo)判斷是否進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化。當(dāng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種用于海洋數(shù)值模型的潮混合參數(shù)確定方法、裝置及產(chǎn)品，包括：建立海洋數(shù)值模型，獲得對(duì)應(yīng)的狀態(tài)向量；確定狀態(tài)向量對(duì)應(yīng)的觀(guān)測(cè)矩陣；基于狀態(tài)向量，得到狀態(tài)向量對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)誤差協(xié)方差矩陣；分別計(jì)算得到潮混合參數(shù)值的卡爾曼增益以及海水溫度值...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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