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          • 本發(fā)明公開了基于決策邊界敏感性感知適應的跨工況故障診斷方法及裝置,屬于故障預測技術領域,包括收集目標監(jiān)測設備源工況下不同故障狀態(tài)的有標簽檢測信號數(shù)據(jù)和待遷移目標工況下不同故障狀態(tài)的無標簽檢測信號數(shù)據(jù);基于源域數(shù)據(jù)建立初始的決策邊界;基于目標...
          • 本發(fā)明涉及多源監(jiān)測技術領域,具體提供一種港口設備運維性態(tài)識別方法、系統(tǒng)、終端及介質,包括:獲取多源檢測信號;利用改進的自適應卡爾曼濾波器對所述多源檢測信號進行去噪處理,得到樣本信號;通過小波變換和傅里葉變換將所述樣本信號分解為多尺度頻域特征...
          • 本申請實施例提供一種鉆頭切削齒的設計參數(shù)生成方法、設備、介質及程序產(chǎn)品。該鉆頭切削齒的設計參數(shù)生成方法包括:獲取不同類型的鉆頭切削齒的參數(shù)和鉆頭切削齒的各項性能指標之間的映射關系,其中,鉆頭切削齒的參數(shù)包括鉆頭切削齒的結構參數(shù)和材料參數(shù);基...
          • 本公開提供了漏洞知識圖譜的構建方法、漏洞報告生成方法及相關裝置,涉及計算機技術領域,尤其涉及信息處理、AI等技術領域。具體實現(xiàn)方案為:將多條漏洞記錄劃分到多個類別,得到聚類結果;其中,每條漏洞記錄屬于至少一個類別;基于聚類結果中各條漏洞記錄...
          • 本發(fā)明提出了一種基于大模型和因果分析的知識追蹤方法和裝置,涉及知識追蹤技術領域,包括:通過零樣本提示學習驅動大語言模型對歷史作答內(nèi)容進行多維度分析,生成對歷史作答內(nèi)容的歸因解釋;利用時序因果注意力機制對待測試題與歷史作答內(nèi)容的歸因解釋之間的...
          • 本發(fā)明涉及深度學習和教育數(shù)據(jù)挖掘技術領域,具體涉及一種基于認知風格理論的知識追蹤方法、系統(tǒng)及介質,該方法包括步驟:統(tǒng)計學生答題行為數(shù)據(jù),提取并嵌入認知特征;構建多認知特征融合的長短期記憶網(wǎng)絡架構的預測模型;基于認知風格理論,對學生的表現(xiàn)進行...
          • 本申請是關于一種智慧果園水肥智能管理方法及系統(tǒng),其中,方法包括:獲取具有采集時間戳的果園環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù);將所述降水量與所述土壤濕度進行時空對齊,得到降水量監(jiān)測數(shù)據(jù)與土壤濕度監(jiān)測數(shù)據(jù);獲取作物目標土壤濕度并確定灌溉量,根據(jù)灌溉設備參數(shù)分配灌溉時...
          • 本申請?zhí)峁┮环N管道作業(yè)管理系統(tǒng),涉及管道作業(yè)管理技術領域,能夠降低作業(yè)過程的安全風險。該系統(tǒng)包括:組織用戶管理模塊,用于獲取目標作業(yè)人員的用戶信息。崗位角色管理模塊,用于基于目標作業(yè)人員的用戶信息,確定目標作業(yè)人員的崗位角色。作業(yè)許可管理模...
          • 本發(fā)明涉及智慧農(nóng)業(yè)技術領域,尤其涉及一種基于農(nóng)作物長勢評估方法,包括獲取農(nóng)作物生長圖像,并進行圖像預處理;對農(nóng)作物區(qū)域進行網(wǎng)格劃分,構建生長空間狀態(tài)矩陣;利用蟲害檢測模型和病害檢測模型對網(wǎng)格子圖像進行蟲害檢測,輸出蟲害子圖像和病害子圖像的區(qū)...
          • 本發(fā)明涉及智慧教育領域,尤其涉及一種智慧教室管理系統(tǒng),該系統(tǒng)包括:管理模塊、展現(xiàn)模塊、控制模塊、采編模塊、實時部件、公共部件,管理模塊包括參數(shù)配置、用戶管理、終端管理、統(tǒng)計分析、權限管理、系統(tǒng)管理、內(nèi)容管理;控制模塊包括接入模塊、業(yè)務集成接...
          • 本發(fā)明實施例公開了一種基于AI Copilot的車輛維修建議生成方法及相關裝置,該方法包括:通過診斷設備獲取目標車輛的故障碼和車輛信息;根據(jù)故障碼和車輛信息,通過AI Copilot模型生成目標車輛的a個第一維修建議;獲取a個第一維修建議中...
          • 本發(fā)明涉及旅游推廣技術領域,具體公開了一種基于商業(yè)模式的項目盈利推廣方法及應用,包括:S1、廣告引流與互動增值,S2、導流結合,S3、人流分流,S4、提供自定義劇情服務,S5、虛擬道具與周邊產(chǎn)品售賣和S6收益分析;本發(fā)明通過廣告投放、商家引...
          • 本發(fā)明屬于金融科技和數(shù)據(jù)分析領域,具體涉及基于數(shù)據(jù)融合的金融交易情緒分析與價格趨勢預測方法,主要用于解決金融市場中對股價預測的復雜性和實時性需求問題。本發(fā)明方法綜合了基本面分析、情緒評估和價格預測三個模塊,通過整合多種數(shù)據(jù)源并采用先進的機器...
          • CMOS傳感器輻射損傷壞點補償方法,其作用對象為CMOS傳感器輸出的含有α響應信號的純黑背景的幀圖像,其用于對所述幀圖像中的壞點進行檢測并補償。方法如下:1,建立分類特征:類別目標包括α響應信號和壞點;α響應信號具有靶式分布特征,壞點具有灰...
          • 本發(fā)明涉及一種點云分割方法和系統(tǒng),涉及點云分割技術領域,其中,方法包括:獲取點云數(shù)據(jù),為點云數(shù)據(jù)構建八叉樹,對八叉樹中的節(jié)點進行信息增強,得到信息增強后的點云八叉樹;基于信息增強后的點云八叉樹生成點云序列X,對點云序列X進行Patch編碼;...
          • 本發(fā)明公開了一種基于三維數(shù)據(jù)信息庫與場景孿生庫的實時三維建模系統(tǒng),屬于信息技術和應急管理領域,該系統(tǒng)為統(tǒng)一的管理平臺,實現(xiàn)了對三維模型與場景孿生的高效存儲、管理與查看,能夠提高管理效率;針對特定應用場景(如水庫、隧道、內(nèi)澇點等)提供了定制化...
          • 本發(fā)明公開了一種基于區(qū)域自適應重要點提取的三維地形建模方法,包括以下步驟:讀取數(shù)字高程模型影像,并設置坐標轉換參數(shù);計算數(shù)字高程模型影像地形起伏度最佳分析窗口,將數(shù)字高程模型劃分若干區(qū)域,計算數(shù)字高程模型影像平均地形起伏度和每個區(qū)域的地形起...
          • 本發(fā)明公開了一種基于背景解耦和掩碼引導區(qū)域正則化的視覺語言模型OOD檢測方法,屬于計算機視覺和自然語言處理領域,該方法通過背景信息解耦的方式生成背景噪聲樣本作為OOD樣本,能夠抑制模型應對背景圖像干擾的響應;通過重復ID樣本的ID區(qū)域中的局...
          • 本申請涉及一種智慧城市管理事件預測方法、裝置、設備、介質和計算機程序產(chǎn)品。所述方法包括:獲取目標城市管理監(jiān)測區(qū)域的實時圖像數(shù)據(jù);根據(jù)所述實時圖像數(shù)據(jù),通過預訓練的結合全局語義信息補全和注意力協(xié)同機制的姿態(tài)檢測模型,輸出第一預設時刻的城市管理...
          • 本申請公開了一種定位方法、系統(tǒng)及設備,涉及倉儲物流技術領域。該方法包括:在搬運車輛基于作業(yè)指令到達貨架的目標庫位區(qū)域內(nèi)的情況下,獲取三維成像設備在目標庫位區(qū)域內(nèi)采集的第一場景點云;對搬運車輛的作業(yè)指令進行解析,確定與作業(yè)指令對應的待定位的目...
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