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								      本發明提供基于深度學習的計算機文檔智能合規檢測系統，涉及數據處理技術領域，包括：利用圖神經網絡對鄰接矩陣進行拓撲結構分析以檢測異常得到結構偏離度，并通過預訓練語言模型解析決策路徑節點序列生成語義沖突特征；將結構偏離度與語義沖突特征相融合，生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于DOM的企業知識網絡構建方法及系統，該方法包括：S1：解析PDF文檔，生成包含各文檔元素及其層級結構的文檔對象模型；S2：基于所述DOM進行知識實體提取，為每一個知識實體生成包含實體內容及其在所述DOM中節點路徑的文檔引...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于SIMD計算平臺的FFT運算方法，所述方法包括：獲取由長度為N的實數向量組成的向量集合R，實數向量以長度為size的浮點數存儲，并在內存中分配2L?2塊長度為N×size的連續存儲空間；其中，N為2的整數次冪，L為以2為...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請提供一種刀具質量狀態在線監測方法、裝置、設備及存儲介質。涉及刀具質量檢測領域。該方法包括：將至少一個振動信號頻段的能量值作為第一參數；以聲發射信號的均值和均方根值作為第二參數；建立刀具質量監測模型，其包括BP神經網絡和參數優化模塊，參...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種洗衣機結構老化的預測方法、電子設備及織物清潔設備，屬于洗衣機控制技術領域。其中，洗衣機結構老化的預測方法包括：獲取洗衣機在運行階段中的偏心值、負載重量值、振動特性信息和旋轉狀態信息，其中所述振動特性信息用于表征洗滌桶在...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及多源數據與物理聯合驅動的流域徑流不確定性預報方法，包括獲取目標流域的徑流序列數據和外部預報因子數據；構建徑流不確定性生成模型，通過帶約束的擴散生成器對徑流序列數據進行概率擴散，并生成近似徑流數據；設計聯合損失函數更新徑流不確定性生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及電路板檢測技術領域，提出了一種電路板損壞檢測優化方法及系統，包括以下步驟：S1、通過探針陣列同步采集電路板測試點的接觸電阻信號、探針壓力信號和環境數據，并對采集的數據參數進行優化處理；S2、建立接觸抗阻動態模型，刻畫電路板接觸阻抗...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明屬于水質監測與數據分析技術領域，為一種基于非線性及時變特征的河流溶解氧關鍵因子辨識方法，包括：構建初始因子集，計算溶解氧與初始因子集的各個影響因子的MIC值；設置MIC值目標值，篩選MIC值大于MIC值目標值的若干因子，組成第二因子集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種面向工控物聯網的工業設備用數據處理方法，包括：采集工業設備傳感器數據，并進行標準化處理，得到規范化矩陣；初始化稀疏字典學習模型，設定初始字典結構與稀疏系數，執行初步稀疏分解；構建花朵授粉算法搜索空間，優化分層數、正則權重和切...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供了一種照明評分模型的構建方法、裝置、設備及照明評分方法，應用于數據處理技術領域。該照明評分模型的構建方法包括：獲取與多個光環境各自對應的評分數據和多個光環境數據，光環境數據是對指定空間在光環境中的黑板區域或桌面區域進行數據采集得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開一種航空發動機故障診斷方法及系統，涉及故障診斷技術領域。包括獲取航空發動機在額定轉速運行過程中指定部位的時域振動信號；對時域振動信號進行經驗模態分解，得到與時域振動信號對應的m個時域信號分量；選取m個時域信號分量中的前n個，得到n...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了基于大數據分析的新風機組故障預測方法，涉及故障預測技術領域，采集新風機組的設備運行數據和傳感器自身狀態數據，生成目標數據集；對所述目標數據集進行特征提取，獲取設備運行特征和傳感器健康特征，構建傳感器故障規則集和設備故障規則集，生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及電力技術領域，公開了一種配電架空線路的故障檢測方法，包括：獲取目標信號集，使用小波變換，對目標信號進行分解，得到多層高頻細節系數和低頻近似系數，并使用經驗模態分解，對低頻近似系數進行分解，得到多個本征模態函數，然后構建目標信號所對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及電力技術領域，公開了一種配電架空線路的故障檢測方法、存儲介質及設備，包括：獲取目標信號集，對目標信號進行分解，得到多層高頻細節系數和多個本征模態函數，以確定高頻特征集中每個數據的權重、偏度、峰度和近似熵，并構建目標信號所對應的多維...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明一種基于動態模式分解的擾動源定位方法，屬于電力系統運行與分析技術領域，通過對實測數據進行矩陣分解，準確提取系統的振蕩模態特征；進一步，構建融合時空特性的參與因子分析模型，綜合考慮模態的空間分布特性和時間演化特征，實現對振蕩源的精確定位...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了協作學習下基于注意力機制的多模態情感識別方法，獲取樣本和對應的情緒狀態，基于樣本生成訓練集、驗證集、以及測試集；構建協作學習多模態情感識別模型；定義協作學習多模態情感識別模型的損失函數；基于訓練集對協作學習多模態情感識別模型訓練...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開一種基于多尺度頻感動態增強的軸承故障診斷方法，包括：采集軸承運行狀態下的振動信號，對其進行預處理得到時頻矩陣，隨后將時頻矩陣劃分為訓練集和測試集；搭建多尺度頻率網絡感知模型，將訓練集中的時頻矩陣輸入該模型實現多尺度特征的提取，隨后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及風險預測技術領域，尤其涉及一種基于無線傳感器的高空作業在線監測預警系統及方法。所述方法包括以下步驟：對高空作業平臺部署多類型無線傳感器陣列采集結構應力數據、環境溫濕度和人員狀態數據，構建多源標準數據集；對多源標準數據集進行時空對齊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于屬性增強的金融交易信息的異常節點檢測方法，本申請通過根據所述圖數據得到鄰接矩陣及對角矩陣及標準化鄰接矩陣；結合節點集合中的每個當前節點確定連接強度；根據頻率權重和連接強度確定每個當前節點的采樣概率；根據圖數據和采樣概率確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及電數字數據處理技術領域，具體涉及一種基于多源數據融合的柴油機故障預警方法，包括：獲取柴油機的歷史故障樣本集以及目標窗口數據；獲取各維度的歷史運行狀態數據與各類型故障之間的故障關聯；獲取單維度BPA函數；對單維度BPA函數進行融合，...
								
            
							
            
							
						
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