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								      本發(fā)明涉及監(jiān)測預警技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于異常分析技術(shù)的消火栓監(jiān)測智能預警系統(tǒng)，系統(tǒng)包括流速異常識別模塊、節(jié)點協(xié)同壓差檢驗?zāi)K、壓差趨勢獨立性判別模塊、節(jié)點退化特征提取模塊和風險等級生成模塊。本發(fā)明，通過流速偏移與控制信號的關(guān)聯(lián)判斷，對異常...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N電力設(shè)備故障診斷方法及系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)，屬于電力設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷領(lǐng)域，該方法包括：將目標電力設(shè)備的多維度數(shù)據(jù)輸入第一模型，確定所述目標電力設(shè)備的工作狀態(tài)；若所述目標電力設(shè)備處于異常狀態(tài)，則將第一電力設(shè)備的多維度數(shù)據(jù)輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及泄洪隧洞檢測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種泄洪隧洞自動巡檢和蝕損缺陷智能檢測方法。該方法采集泄洪隧洞內(nèi)部的結(jié)構(gòu)狀態(tài)數(shù)據(jù)并標準化處理；再按預設(shè)水文工況區(qū)間劃分標準分類數(shù)據(jù)，提取各區(qū)間多模態(tài)傳感特征生成工況特征集合；監(jiān)測水文工況區(qū)間切換頻次，超...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及航空安全監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的飛行人員操作狀態(tài)識別方法和系統(tǒng)，解決現(xiàn)有技術(shù)中誤判率高、環(huán)境適應(yīng)性差的問題。本申請方法包括：同步采集飛行人員的腦電信號、頭部慣性測量單元角速度、眼動軌跡及飛行器的俯仰角與滾轉(zhuǎn)角參數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及氣象觀測技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于水凝物分類結(jié)果的地面冰雹識別方法及系統(tǒng)，方法包括：通過時空匹配算法，對多源冰雹數(shù)據(jù)進行時空關(guān)聯(lián)，得到時空匹配的冰雹事件數(shù)據(jù)集；通過動態(tài)隸屬函數(shù)優(yōu)化算法，對雙偏振雷達數(shù)據(jù)進行自適應(yīng)相態(tài)識別，得到包含雨冰...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例涉及一種基于SVM的火電廠機組故障研判方法及裝置，該方法包括步驟：對火電廠機組的狀態(tài)轉(zhuǎn)換事件進行監(jiān)測；當監(jiān)測到狀態(tài)轉(zhuǎn)換事件觸發(fā)時，提取該狀態(tài)轉(zhuǎn)換事件的多維特征數(shù)據(jù)；將所述多維特征數(shù)據(jù)與預設(shè)數(shù)據(jù)庫中歷史故障事件的多維特征數(shù)據(jù)進行匹...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明具體為一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)分析的真空斷路器評估系統(tǒng)，涉及電力設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，包括：多模態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊；多模態(tài)特征提取與選擇模塊；故障概率分析模塊；故障匹配與評估模塊。本發(fā)明中，從海量數(shù)據(jù)中精準篩選關(guān)鍵特征，動態(tài)閾值調(diào)整機...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于誤差外推與推理鏈分析的訓練數(shù)據(jù)合成方法、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，包括：獲取初始樣本集合；利用小語言模型對每個任務(wù)樣本的問題進行多次采樣推理，生成多個推理鏈；基于預設(shè)誤差評估規(guī)則計算每個推理鏈的整體誤差評分，確定待修正推理鏈；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于半監(jiān)督學習的設(shè)備故障診斷模型訓練方法及裝置，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：對預設(shè)場景下的設(shè)備振動數(shù)據(jù)采集后，基于對應(yīng)目標特征向量中的目標樣本與預設(shè)訓練樣本集之間的特征相似性，生成目標樣本對應(yīng)的偽標簽。將有限的高質(zhì)量標注樣本...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N手術(shù)器械消毒方法和系統(tǒng)，涉及醫(yī)療器械消毒領(lǐng)域，包括：持續(xù)采集消毒倉內(nèi)壓力數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述壓力數(shù)據(jù)計算得到壓力變化速度和壓力波動幅度；預設(shè)理想壓力變化路徑；將所述壓力變化速度與所述理想壓力變化路徑中對應(yīng)的理想壓力變化速度進行比...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于邊緣聯(lián)邦的復雜環(huán)境下多源設(shè)備健康協(xié)同運維方法，涉及設(shè)備協(xié)同運維技術(shù)領(lǐng)域，在邊緣網(wǎng)關(guān)將振動聲發(fā)射電流波形映射統(tǒng)一時頻網(wǎng)格并生成加密稀疏索引上傳；中心以圖正則基座網(wǎng)絡(luò)結(jié)合梯度方向與分布距離訓練全局模型，利用新工況保護門注入故障信...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種HRTF生成方法、設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì)，涉及空間音頻技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取用戶的用戶生理參數(shù)集；基于用戶生理參數(shù)集確定預設(shè)個性化數(shù)據(jù)庫中各個體生理參數(shù)集對應(yīng)的目標權(quán)重系數(shù)，其中，預設(shè)個性化數(shù)據(jù)庫用于存儲具有對應(yīng)關(guān)系的個...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種HRTF生成方法、設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì)，涉及空間音頻技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取用戶的用戶生理參數(shù)集；在預設(shè)個性化數(shù)據(jù)庫中查找與用戶生理參數(shù)集匹配的目標生理參數(shù)集，其中，預設(shè)個性化數(shù)據(jù)庫用于存儲具有對應(yīng)關(guān)系的個體生理參數(shù)集與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于知識圖譜與對比學習融合的意圖感知推薦方法，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法通過融合知識圖譜和對比學習技術(shù)來優(yōu)化節(jié)點表示，從而提升推薦系統(tǒng)對長尾項目的推薦精度。同時，在數(shù)據(jù)增強的基礎(chǔ)上，結(jié)合用戶意圖擴充對比學習中的正樣本選擇，進一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于大語言模型的網(wǎng)站數(shù)據(jù)收集策略分析系統(tǒng)和方法，屬于網(wǎng)站數(shù)據(jù)收集策略分析技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明讀取目標網(wǎng)站域名和預定義的數(shù)據(jù)收集條款，識別并爬取相關(guān)頁面內(nèi)容作為候選頁面，以抽取高置信度數(shù)據(jù)收集策略頁面；然后基于大語言模型的網(wǎng)站數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于因果推斷的時序知識圖譜聯(lián)邦協(xié)同優(yōu)化方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，其通過實時接入多領(lǐng)域異構(gòu)數(shù)據(jù)流并執(zhí)行時空對齊操作，生成帶因果標記的增強型知識單元；通過計算新舊知識沖突評分，通過決策樹機制實現(xiàn)沖突解決與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的一種數(shù)據(jù)庫內(nèi)核的索引優(yōu)化方法及系統(tǒng)，屬于數(shù)據(jù)庫技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取當前查詢請求，對當前查詢請求進行預處理，以得到處理后的查詢請求，根據(jù)處理后的查詢請求以及預測模型，獲取當前查詢請求對應(yīng)目標索引，監(jiān)控數(shù)據(jù)庫的性能指標，若性能指標不...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種用于GPU編譯器的內(nèi)存訪問安全性檢查方法，將GPU代碼轉(zhuǎn)換為高級別IR指令；根據(jù)高級別IR指令中的元數(shù)據(jù)信息，提取每一塊內(nèi)存分配的邊界，將高級別IR指令轉(zhuǎn)換為低級別IR指令；基于傳遞函數(shù)的范圍分析方法，在編譯器后端中，對低級別...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于多模態(tài)的服務(wù)器故障預測方法、裝置及設(shè)備，應(yīng)用于故障預測技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括采集節(jié)點服務(wù)器的多模態(tài)數(shù)據(jù)。多模態(tài)數(shù)據(jù)包括熱像圖、系統(tǒng)日志、GPU利用率、功率消耗、溫度、風扇轉(zhuǎn)速和風扇音頻中的至少兩種。從多模態(tài)數(shù)據(jù)中分別提取出...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種圖形處理單元監(jiān)測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取圖形處理單元GPU顯存的狀態(tài)參數(shù)；基于狀態(tài)參數(shù)，生成GPU顯存的融合特征數(shù)據(jù)；融合特征數(shù)據(jù)包括GPU的顯存使用率、顯存帶寬占用率和顯存使用率波...
								
            
							
            
							
						
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