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								      本發(fā)明涉及故障預警技術領域，尤其涉及一種網箱船故障預警系統(tǒng)，包括：數據采集模塊，包括用以采集網箱船各采集點的運行數據的采集單元和與所述采集單元相連用以將所述運行數據轉換為通信信號并傳輸至監(jiān)控中心的數據傳輸單元；數據處理模塊，其與所述數據采集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種港口理貨車輛監(jiān)控管理方法及系統(tǒng)，涉及港口自動化管理技術領域，其方法包括通過物聯網感知網絡采集港口理貨車輛的多維理貨特征數據并進行預處理；提取多維理貨特征向量，結合港口交通態(tài)勢，構建動態(tài)加權有向圖模型；基于動態(tài)加權有向圖模型為車...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及交通控制系統(tǒng)技術領域，具體為三維地形測繪融合車路協同的交通能效控制系統(tǒng)，系統(tǒng)包括：三維路網地形感知模塊，通過路側單元與車載單元接收車輛位置、速度信息和周邊環(huán)境原始點云數據，為路網中每個路段賦予坡度和曲率坐標，生成車輛地形關聯拓撲圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及停車場交通疏導技術領域，具體涉及一種便于交通疏導的停車場無線通信方法及設備，該方法包括：評估當前時刻下各待泊車輛的可引導度；比較當前時刻與其前一時刻下各待泊車輛的鄰域內共有待泊車輛與該待泊車輛在方向上的差異，并結合當前時刻下各待泊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于航行數據預測技術領域，提供一種沿海航道內船舶漂移預測方法、裝置、終端及存儲介質。該方法包括：獲取在目標沿海航道內航行的各個船舶的歷史航行軌跡數據以及同一時段影響歷史航行軌跡數據的環(huán)境數據；對歷史航行軌跡數據進行特征提取，獲得各個...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向陸空通話場景基于增量學習的語音識別方法，包括：步驟1：構建語音識別模型的詞表，在詞表中預留槽位；步驟2：計算模型參數重要性矩陣，生成模型參數訓練掩碼；步驟3：根據需要添加的新專有名詞，采集并標注少量新通話片段作為訓練數據...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及信息交互技術領域。基于多模態(tài)交互的酒店智能語音對話方法，包括：獲取用戶在酒店語音對話中的多模態(tài)數據，其中，所述多模態(tài)數據包括語音數據、面部表情視頻數據和文本交互數據；根據所述語音數據獲取用戶聲學特征，并根據所述用戶聲學特征獲取語音...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能語音設備的信號處理技術領域，公開了音頻設備Chirp調制信號的均衡方法及系統(tǒng)，其中音頻設備Chirp調制信號的均衡方法包括：利用信息幾何映射算法分析Chirp調制信號的非平穩(wěn)特性，生成非平穩(wěn)復雜度映射；應用多尺度熵分析算法處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力電纜故障檢測定位技術領域，提出了一種基于多特性融合的電力電纜故障放電聲音識別方法及系統(tǒng)，包括如下步驟：獲取電力電纜的聲音信號，根據周期峰值進行自適應分幀加窗處理；計算聲音信號的包絡方差，以及局部極大值衰減系數；提取聲音信號的高...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及內存監(jiān)測技術領域，提供了一種基于粒子群算法的DDR3內存芯片集成電路測試方法和系統(tǒng)。一種基于粒子群算法的DDR3內存芯片集成電路測試方法包括：S1：預先配置檢測環(huán)境，將待測芯片布置于檢測環(huán)境內；S2：對待測芯片通電，獲取待測芯片輸...
								
            
							
            
							
						
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								      基于遺傳頻控池的冠豪豬算法在GWAS數據上檢測SNP組合方法，屬于計算機數據處理與遺傳學交叉技術領域，設計了四種不同的個體生成策略，分別為全局引導策略、協同擾動策略、局部探索策略和收斂加速策略；引入了帶頻率抑制機制的基因采樣模塊，即遺傳頻控...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及病毒數據處理技術領域，具體涉及一種基于深度學習的呼吸道病毒新變異體的預警方法，通過變異特征提取，將呼吸道病毒最容易變異的三個節(jié)點作為變異特征進行提取，即RNA本身不穩(wěn)定產生的變異、核苷酸翻譯為氨基酸時產生的錯誤產生的變異以及基因片...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及協同預測技術領域，尤其是涉及一種基于聯邦圖神經網絡的植物多基因抗逆性協同預測方法及系統(tǒng)。方法包括：根據獲取的植物基因組數據建模多層異構圖；構建基于時序感知的動態(tài)圖神經網絡模型；利用多層異構圖訓練動態(tài)圖神經網絡模型，其中，利用聯邦圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用材料科學技術領域，提供了一種基于強化學習的聚集誘導發(fā)光分子生成方法、裝置及設備，該方法包括：對分子訓練集中化學分子的SMILES表達式進行預處理，生成以SELFIES表示的Token序列，根據Token序列，利用分子生成模型生成候...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種阻燃纖維面料的性能控制方法、系統(tǒng)及裝置，涉及面料性能檢測技術領域。該阻燃纖維面料的性能控制方法、系統(tǒng)及裝置，包括以下步驟：S1,獲取阻燃面料穿著狀態(tài)數據，并對阻燃面料穿著狀態(tài)數據進行預處理；S2,基于網格綁定預處理后的阻燃面...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于機器學習的鈦合金動態(tài)再結晶組織形態(tài)的分析方法、系統(tǒng)及介質，屬于金屬材料微觀組織定量表征的技術領域，對待測鈦合金進行處理Gleeble熱壓縮試驗并采集多模態(tài)數據，基于DRX分割模型，輸出DRX概率圖，進而提取DRX的特征。將D...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種促進社會參與的多模態(tài)癡呆風險降低干預系統(tǒng)，屬于癡呆干預技術領域，具體包括：用戶行為采集模塊，用于采集并修正用戶的基礎行為集合；行為符號轉換模塊，用于將基礎行為集合轉換為由標準化行為符號構成的行為編碼序列；干預路徑生成模塊，用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種鼻過敏預防與管理系統(tǒng)，涉及醫(yī)學數據處理的技術領域，包括：數據采集模塊、數據分析模塊、過敏預測模塊和終端管理模塊；數據采集模塊用于獲取測試者的個人數據集、鼻部超聲多普勒圖像和鼻部近紅外圖像；數據分析模塊用于對測試者的個人數據集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大模型的肺結節(jié)風險預測方法、系統(tǒng)、設備及介質，屬于人工智能技術領域，其目的在于解決現有技術中網絡模型泛化能力不足、對肺結節(jié)多任務預測效果差的技術問題。其包括：獲取包括醫(yī)學影像、基因檢測以及人口學資料在內的多種模態(tài)的樣本數...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學影像組學技術領域，具體涉及基于可解釋性機器模型的胰腺癌早期復發(fā)預測方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：在CT影像中提取出腫瘤內外影像組學特征；在身體成分參數和臨床病理數據中進行單因素分析以及多變量邏輯回歸分析得到臨床特征；通過六種機器學...
								
            
							
            
							
						
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