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          • 本申請(qǐng)公開了一種外設(shè)組件互聯(lián)快速總線的故障處理方法、裝置及設(shè)備,涉及服務(wù)器技術(shù)領(lǐng)域,通過獲取目標(biāo)設(shè)備的外設(shè)組件互聯(lián)快速總線的多個(gè)原始故障信息,確定故障信息中的模態(tài)類型,對(duì)不同模態(tài)類型的故障信息分別進(jìn)行特征提取,得到多個(gè)模態(tài)故障特征,對(duì)各模態(tài)...
          • 本申請(qǐng)公開了一種故障檢測(cè)方法、裝置及電子設(shè)備,涉及電子設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域,包括在目標(biāo)設(shè)備在壓力測(cè)試運(yùn)行的情況下,監(jiān)測(cè)目標(biāo)設(shè)備的實(shí)時(shí)溫度變化和出現(xiàn)錯(cuò)誤的次數(shù),以此來判定目標(biāo)設(shè)備是否為故障設(shè)備。由于加壓會(huì)致使目標(biāo)設(shè)備的溫度上升,高溫會(huì)加快目標(biāo)設(shè)備的元...
          • 本發(fā)明屬于分布式實(shí)時(shí)雙余度系統(tǒng)驗(yàn)證技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于分布式實(shí)時(shí)雙余度系統(tǒng)形式化建模與驗(yàn)證方法。包括:步驟1:分析分布式實(shí)時(shí)雙余度系統(tǒng)的架構(gòu),分解出系統(tǒng)架構(gòu)的所有時(shí)鐘;步驟2:基于各時(shí)鐘的晶振頻率和漂移,確定相應(yīng)時(shí)鐘的周期和隨機(jī)漂移范...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種數(shù)據(jù)傳輸方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:通過音頻處理組件獲取多媒體數(shù)據(jù);確定USB設(shè)備的輸入通道,輸入通道為通過UAC設(shè)備驅(qū)動(dòng)組件驅(qū)動(dòng)得到的音頻輸入通道;獲取主機(jī)發(fā)送的傳輸參數(shù);根據(jù)傳輸參數(shù),通過輸入通道向主機(jī)發(fā)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于用戶行為及環(huán)境的服務(wù)推薦系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括:數(shù)據(jù)采集模塊,用于采集用戶行為和環(huán)境數(shù)據(jù);邊緣計(jì)算模塊,用于分析人流密度和業(yè)務(wù)高峰期并計(jì)算業(yè)務(wù)辦理優(yōu)先級(jí);服務(wù)推薦模塊,用于生成和推送優(yōu)先級(jí)提示;服務(wù)執(zhí)行模塊,用于根據(jù)優(yōu)先級(jí)提...
          • 本發(fā)明公開了一種基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的個(gè)性化交互內(nèi)容生成方法及介質(zhì),所述方法包括以下步驟:集成AIGC引擎,調(diào)用所述AIGC引擎根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)自動(dòng)生成個(gè)性化交互內(nèi)容;所述用戶行為數(shù)據(jù)至少包括用戶的瀏覽記錄和業(yè)務(wù)類型;本發(fā)明能夠通過集成AIGC引擎...
          • 本發(fā)明提供了一種一致性運(yùn)動(dòng)感知能力的測(cè)量系統(tǒng),包括參數(shù)設(shè)置模塊;視覺刺激生成模塊,基于參數(shù)設(shè)置模塊設(shè)置的參數(shù)以及流程控制模塊傳遞來的一致性運(yùn)動(dòng)比例,生成用于辨識(shí)的隨機(jī)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)刺激;人機(jī)交互模塊;流程控制模塊,調(diào)整一致性運(yùn)動(dòng)比例,直至被測(cè)量個(gè)體...
          • 本申請(qǐng)公開了一種剩余作業(yè)里程預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建方法、裝置及電動(dòng)作業(yè)機(jī)械,屬于新能源技術(shù)領(lǐng)域,應(yīng)用于電動(dòng)作業(yè)機(jī)械,構(gòu)建方法包括:獲取電動(dòng)作業(yè)機(jī)械的多個(gè)歷史工況參數(shù),其中,歷史工況參數(shù)包括第一歷史工況參數(shù)和第二歷史工況參數(shù);基于預(yù)設(shè)相關(guān)系數(shù)算法,確...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種基于相似樣本的對(duì)比學(xué)習(xí)實(shí)體匹配方法及系統(tǒng),對(duì)待匹配實(shí)體數(shù)據(jù)集中的待匹配實(shí)體進(jìn)行序列化表示;將待匹配實(shí)體的序列化表示輸入至實(shí)體匹配模型,利用實(shí)體匹配模型得到待匹配實(shí)體數(shù)據(jù)集中各實(shí)體對(duì)匹配結(jié)果,所述實(shí)體匹...
          • 本發(fā)明公開了車載式堤壩險(xiǎn)情智能檢測(cè)修復(fù)系統(tǒng),涉及堤壩險(xiǎn)情檢測(cè)修復(fù)技術(shù)領(lǐng)域,包括智能視覺識(shí)別子系統(tǒng)、堤壩探測(cè)子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理模塊、模塊供電子系統(tǒng)、車載式液壓子系統(tǒng)、自動(dòng)定位打標(biāo)子系統(tǒng)、打孔灌漿子系統(tǒng)、反饋報(bào)警機(jī)制模塊、遠(yuǎn)程控制服務(wù)器;有效提高...
          • 本發(fā)明公開了一種用于低阻油層油水識(shí)別的智能分類算法,涉及油氣勘探技術(shù)領(lǐng)域,包括:計(jì)算已有低阻儲(chǔ)層CNL、DEN、AC、自然伽馬曲線回歸出的RT曲線與GR曲線的交會(huì)面積圖像參數(shù),得出各層對(duì)應(yīng)參數(shù)范圍,初步識(shí)別;基于測(cè)井資料,生成常規(guī)測(cè)井曲線標(biāo)...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種基于用戶發(fā)言多維特征的高影響力社交用戶識(shí)別方法及系統(tǒng),通過對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行社交主題劃分,獲取每個(gè)用戶在各社交主題中的所有發(fā)言集合;基于各用戶的發(fā)言集合從多個(gè)維度提取每個(gè)社交主題中用戶特征,并基于用戶...
          • 本發(fā)明公開了基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的自動(dòng)化生產(chǎn)設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)控與故障診斷方法及系統(tǒng),涉及智能監(jiān)控與故障診斷技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過集成多類型高精度傳感器和數(shù)據(jù)融合技術(shù),顯著提升了數(shù)據(jù)采集與處理的全面性和高效性,解決了傳統(tǒng)方法數(shù)據(jù)維度有限的問題,同時(shí),利用邊...
          • 本發(fā)明公開了一種基于PCA?IF模型識(shí)別電力計(jì)量數(shù)據(jù)異常的方法,包括以下步驟:對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理:采集電力計(jì)量裝置的電壓、電流、功率因數(shù)、環(huán)境溫度及運(yùn)行時(shí)間的多維度原始數(shù)據(jù),對(duì)缺失值進(jìn)行基于時(shí)序特征和空間關(guān)聯(lián)性的插值填補(bǔ);特征降維:利用主成分分析...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種凍結(jié)幀數(shù)據(jù)的處理方法及終端,涉及故障分析技術(shù)領(lǐng)域,可以通過凍結(jié)幀參數(shù)更新信息確定多個(gè)預(yù)設(shè)凍結(jié)幀參數(shù)中異常統(tǒng)計(jì)特征更大的目標(biāo)凍結(jié)幀參數(shù),從而在發(fā)生目標(biāo)故障時(shí),存儲(chǔ)目標(biāo)凍結(jié)幀參數(shù)的參數(shù)值,由于目標(biāo)凍結(jié)幀參數(shù)對(duì)應(yīng)的異常統(tǒng)計(jì)特征...
          • 基于InSAR技術(shù)和小波分析的庫區(qū)滑坡形變預(yù)測(cè)方法,包括以下步驟:步驟S1.收集庫區(qū)影像數(shù)據(jù)集;步驟S2.收集相同時(shí)間區(qū)間內(nèi)的庫水位和庫區(qū)降雨數(shù)據(jù);步驟S3.將步驟S1處理獲得每期累積形變量;步驟S4.使用最小二乘法擬合,步驟S6.使用連續(xù)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于生物特征的非接觸式認(rèn)證系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括:生物特征采集模塊,用于采集生物特征;AI人臉識(shí)別模塊,用于利用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)采集的生物特征進(jìn)行人臉識(shí)別;活體檢測(cè)模塊,用于檢測(cè)生物特征采集對(duì)象是否為活體;數(shù)據(jù)庫聯(lián)動(dòng)模塊,連接金融...
          • 本發(fā)明提供一種支持復(fù)現(xiàn)的并發(fā)漏洞模糊測(cè)試方法和裝置,涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:獲取對(duì)原始二進(jìn)制程序進(jìn)行重寫得到的目標(biāo)程序;其中,所述目標(biāo)程序包含:多個(gè)關(guān)鍵基本塊,所述關(guān)鍵基本塊的執(zhí)行順序用于:作為線程交錯(cuò)反饋信號(hào);基于所述關(guān)鍵基本塊...
          • 本發(fā)明涉及智能設(shè)計(jì)領(lǐng)域,提出一種基于感性工學(xué)的汽車產(chǎn)品正臉設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng),通過進(jìn)行情感關(guān)鍵詞提取和歸類,準(zhǔn)確的捕捉了用戶的需求和優(yōu)化目標(biāo),為個(gè)性化情感需求和市場(chǎng)需求提供了有效的基礎(chǔ)信息,設(shè)計(jì)了一種汽車正臉形態(tài)生成方法,進(jìn)行汽車正臉形態(tài)數(shù)據(jù)庫...
          • 本發(fā)明涉及一種船舶艙室噪聲預(yù)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括基于理論經(jīng)驗(yàn)公式對(duì)設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,得到船舶艙室的多個(gè)噪聲預(yù)測(cè)值,從而得到目標(biāo)艙室噪聲,通過理論經(jīng)驗(yàn)公式對(duì)設(shè)備數(shù)據(jù)中的物理數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,使噪聲預(yù)測(cè)值具有物理可解釋性,并...
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