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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明涉及一種工業(yè)過程無源域適應(yīng)性故障診斷方法和裝置、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)，方法包括：基于源域故障數(shù)據(jù)集，監(jiān)督訓(xùn)練源域模型；基于訓(xùn)練后的源域模型參數(shù)，初始化目標域模型；利用訓(xùn)練后的源域模型和初始化后的目標域模型，對無標簽的目標域數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理，...
								
            
							
            
							
						
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								      一種集成圖像上下文特征的鋼軌內(nèi)部傷損識別方法及系統(tǒng)，屬于鐵路軌道探傷技術(shù)領(lǐng)域，涉及解決如何提高復(fù)雜場景下的鋼軌傷損檢測精度并增強模型泛化性的問題，本發(fā)明使用GAN網(wǎng)絡(luò)模型對B顯圖像進行波形實例擴增操作，劃分為訓(xùn)練集和測試集；利用不重疊滑窗的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種浮標觀測數(shù)據(jù)自動化比測檢修方法，包括：根據(jù)海流變化趨勢，融合浮標實時位置數(shù)據(jù)與海流預(yù)測數(shù)據(jù)，計算浮標位置偏差量；若位置偏差量超過預(yù)設(shè)閾值，通過傳感器校準獲取高精度實時位置數(shù)據(jù)，采用優(yōu)化算法生成推力控制參數(shù)；通過結(jié)構(gòu)完整性檢測獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于SSD?PCA和網(wǎng)格搜索的風(fēng)機故障診斷方法及相關(guān)裝置，屬于風(fēng)機故障診斷領(lǐng)域，所述方法包括以下步驟：采集風(fēng)機振動信號并通過奇異譜分解得到若干奇異譜分量；計算各所述奇異譜分量的峭度值，并篩選所述峭度值最大的奇異譜分量，對所述峭度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及設(shè)備故障檢測領(lǐng)域，公開了一種基于位置?特征的分布式光纖聲發(fā)射的設(shè)備故障診斷方法、設(shè)備及介質(zhì)，包括：構(gòu)建位置?特征矢量庫；采集分布式光纖沿線被監(jiān)控設(shè)備的位置信息與聲音信號；根據(jù)位置信息、聲音信號與位置?特征矢量庫，得到對應(yīng)被監(jiān)控設(shè)備...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了富水復(fù)合地層隧道圍巖變形判識方法，涉及隧道工程技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：收集地質(zhì)勘查階段的地層信息、水文數(shù)據(jù)，以及施工階段的現(xiàn)場監(jiān)測數(shù)據(jù)，對這些數(shù)據(jù)進行清洗、歸一化處理后，構(gòu)建隨機森林模型的訓(xùn)練集，利用所述訓(xùn)練集對隨機森林模型進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于創(chuàng)業(yè)指導(dǎo)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于隨機森林與遷移學(xué)習(xí)的分布式機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練性能預(yù)測方法，包括如下步驟：S1、性能預(yù)測目標選擇；S2、特征參數(shù)選擇；S3、性能樣本采集；S4、性能預(yù)測模型訓(xùn)練；S5、性能模型跨集群遷移。本申請實施例提供...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種管道環(huán)境智能監(jiān)測方法及系統(tǒng)，本發(fā)明涉及管道監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過從管道歷史數(shù)據(jù)隨機抽取40％的樣本，組織管道領(lǐng)域?qū)＜疫M行等級判定，歸入到S重、S中、S輕、S正中，從每個集合劃分等數(shù)量樣本到G1和G2，根據(jù)G1構(gòu)建四個判別矩...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于混合機器學(xué)習(xí)的剩余電流異常檢測與風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)采集單元收集電氣系統(tǒng)中的剩余電流信號；數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取單元采用連續(xù)小波變換和主成分分析對電流信號進行時頻分析和特征降維，并通過主成分分析減少數(shù)據(jù)集復(fù)雜度；混合機器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多傳感器的時間配準方法、系統(tǒng)、設(shè)備與介質(zhì)，涉及傳感器信息融合技術(shù)領(lǐng)域，包括步驟：獲取多個傳感器的量測數(shù)據(jù)；將每個傳感器獲取的量測數(shù)據(jù)和對應(yīng)的采樣時間傳遞給融合中心；將固定滑窗設(shè)置為融合中心的一個融合周期，并設(shè)置密度聚類算法的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于多模態(tài)腦機接口信號處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于腦電與功能近紅外信號的時間對齊與動態(tài)融合方法。該方法包括：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)置：設(shè)置特征解耦模塊，用于將腦電特征和功能近紅外特征解耦為共享特征和特定特征；設(shè)置可變形時間對齊模塊，基于可學(xué)習(xí)偏...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務(wù)場景中，公開了一種基于多源數(shù)據(jù)融合的服務(wù)處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：獲取來自多源監(jiān)測設(shè)備的異構(gòu)數(shù)據(jù)，進行異常檢測并生成包含異常類型標識符和嚴重程度參數(shù)的異常預(yù)警信號，基于這些...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于隧道監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，提供了隧道地下水流量監(jiān)測及智能控制方法，包括以下步驟：基于傳感器采集得到實測地下水流量、圍巖應(yīng)變數(shù)據(jù)、溫度數(shù)據(jù)以及裂縫開度；構(gòu)建三維動態(tài)滲透率場模型，根據(jù)三維動態(tài)滲透率場模型確定滲透率變化率峰值，基于滲透率變化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例公開了一種對象身份驗證方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)，其中，方法包括：獲取目標對象的待識別手掌圖像以及參考手掌圖像；其中，所述待識別手掌圖像為從任一角度對所述目標對象的手掌拍攝的圖像；參考手掌圖像為所述目標對象的手掌感興趣區(qū)域的模板...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種代碼文本的處理方法及程序產(chǎn)品。該方法包括：獲取目標代碼文本，確定與所述目標代碼文本對應(yīng)的代碼文本特征，以及，根據(jù)所述目標代碼文本生成抽象語法樹和控制流圖；以所述目標代碼文本中的多個代碼語句為節(jié)點，根據(jù)所述代碼文本特征、所述抽...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電機鐵芯模具軸孔配合面加工系統(tǒng)誤差預(yù)測方法及系統(tǒng)；所述系統(tǒng)包括三坐標測量機、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、曲面回歸模塊和相關(guān)性分析模塊。數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊用于去除點云數(shù)據(jù)中的異常點，并濾除點云數(shù)據(jù)測量誤差中的隨機誤差。所述曲面回歸模塊用于根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及裝飾裝修設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種裝飾裝修軟件中基于戶型的全屋水電布線系統(tǒng)和方法；通過用戶需求解析模塊支持多模態(tài)輸入與自然語言處理，動態(tài)捕獲用戶個性化需求并生成結(jié)構(gòu)化標簽庫，結(jié)合規(guī)則引擎、成本估算及遺傳算法，實現(xiàn)基于戶型數(shù)據(jù)與用戶...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于改進差分進化算法的光伏模型未知參數(shù)估計方法，涉及光伏模型參數(shù)估計技術(shù)領(lǐng)域。該方法提供一種基于改進差分進化算法的光伏模型未知參數(shù)估計方法，通過為每個個體分配一個身份標簽，以記錄在其生成過程中使用的變異策略和控制參數(shù)，利用身...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及飛行器技術(shù)領(lǐng)域，公開了三維交互的飛行器全流程自動化氣動仿真云平臺及方法，通過構(gòu)建飛行器壁面氣流的摩擦速度分析模型，可根據(jù)不同飛行器的特性和仿真需求，自動調(diào)整邊界層網(wǎng)格劃分的參數(shù)及外推形成體網(wǎng)格，確保網(wǎng)格劃分能夠真實反映飛行器邊界層...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的低階精度結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格穩(wěn)態(tài)流場修正方法。所述方法包括：首先，獲取流場數(shù)據(jù)集并進行預(yù)處理；之后，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建流場修正模型，所述模型包括條件參數(shù)擴展層、多級卷積編碼層、殘差特征融合層、隨機失活正則化層、流場殘差投...
								
            
							
            
							
						
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