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          • 本發明公開一種基于數據驅動的深海采礦VTS構型優化設計方法,屬于深海采礦工程及優化技術領域,首先通過VFIFE方法構建VTS的力學響應模型,結合VTS結構參數和所受外力計算力學響應;然后基于CPO?BP生成預測代理模型,實現VTS的構型設計...
          • 本發明屬于發動機技術領域,提出一種可調靜子葉片角度判斷方法及系統,方法包括:將可調靜子葉片繞旋轉軸轉到指定狀態,計量可調靜子葉片在設定高度的葉型點云數據,形成葉型實測曲線;獲取可調靜子葉片的設計參數和設定閾值,確定可調靜子葉片在設定高度和指...
          • 本申請公開了一種數據發布方法及裝置。其中,該方法包括:從多個數據源獲取目標領域的多個第一數據,并獲取預設的多個目標查詢;對多個第一數據進行預處理,得到多個第二數據,其中,預處理至少包括:隱私信息去標識化處理;對于每個目標查詢,基于多個第二數...
          • 本發明涉及基于聯邦學習的可信數據動態脫敏訪問方法及系統,涉及數據處理領域,通過獲取基于聯邦學習訓練的數據脫敏處理智能體;根據多個樣本脫敏數據集內K類脫敏數據的數量占比,以及P類用戶權限的脫敏數據的數量占比,分配獲得多個主體的多個靜態貢獻度;...
          • 本發明公開了一種移動硬盤的Teensy病毒識別與防護方法,涉及病毒識別與防護技術領域,本發明通過復合設備指紋構建,將硬件紋波特征與動態協議響應結合,有效識別高仿真攻擊設備,突破傳統依賴單一特征檢測的局限;同時協議狀態遷移概率模型采用隱馬爾可...
          • 一種風險檢測方法及裝置,該方法包括:獲取網絡運行無故障的日志訓練集,該日志訓練集包括日志級別為第一級別的日志、且不包括日志級別為第二級別的日志,日志訓練集中第一級別的日志包括用于表示存在錯誤事件但不影響程序繼續運行的日志,第二級別低于第一級...
          • 本發明公開了一種資源隔離的泛在操作系統加固方法及系統,涉及計算機安全技術領域,包括獲取泛在操作系統信息,根據泛在操作系統信息,基于輕量級硬件輔助虛擬化技術,獲取執行環境信息,根據用戶指令信息,獲取用戶操作風險系數和用戶指令進程信息。本發明通...
          • 本發明公開了一種基于改進Informer時空特征融合的風電機組狀態監測方法,屬于風電機組狀態監測技術領域,包括以下步驟:S1、采集風電機組在實際運行過程中的原始SCADA數據;S2、將采集到的原始SCADA數據通過重采樣、降噪與變量選擇等預...
          • 本發明涉及一種基于機器視覺的建筑物損傷智能檢測方法,包括以下步驟:多模態數據采集;預處理與特征增強:對視覺數據以及聲學數據進行處理;損傷檢測:設計材料本構驅動的GAN架構,其生成器通過可微分有限元分析層計算生成裂縫的應力分布并與ABAQUS...
          • 本發明涉及司法數據處理技術領域,尤其涉及一種基于大數據的司法文書分類方法、裝置及存儲介質,包括:采集司法案件數據并對司法案件數據進行特征強化處理;對司法案件數據進行侵權事實層級化解析,以得到司法案件數據的侵權類型和侵權行為嚴重性;對司法案件...
          • 本申請提供一種電表箱全生命周期的數據驅動方法,包括:獲取電表箱內部紅外熱成像數據,基于幀間差分與圖像分割識別瞬時溫升斑塊區域,得到溫度異常二維空間分布圖;提取二維空間分布圖的溫升強度,若溫升強度超預設溫升閾值則判定存在熱異常,通過時空匹配關...
          • 本發明提供一種手術進程管理方法和系統,涉及手術進程管理技術領域,本發明利用非剛性配準算法融合DTI、fMRI和3D?T1WI影像數據,生成三維腦網絡圖譜,其次構建LSTM深度學習模型,以術中實時監測的腦表面位移場為輸入,深部組織位移值為標簽...
          • 本發明屬于倉儲物流技術領域,具體涉及一種基于托盤BOM和匹配規則的精準匹配方法,包括下列步驟:(一)托盤BOM數據構建:在托盤安裝傳感器,進行多維度信息采集,并基于采集的數據形成托盤的BOM數據;(二)匹配規則制定:基于貨物綜合特性、倉儲環...
          • 本發明屬于時空軌跡數據挖掘技術領域,具體為一種基于圖注意力與時序特征融合的時空軌跡相似度計算方法,本發明結合層次分區樹,提出多種地圖遷移策略,降低跨地圖模型訓練成本,解決了在實際應用中,跨城市地圖場景下模型需要重新訓練,訓練成本過高的問題。...
          • 本申請公開了一種水電機組運行故障數據增強方法及裝置,首先采集機組振動信號,選擇時頻變換方法將一維振動信號轉換為二維時頻圖像,增強信號特征維度,之后構建擴散特征遷移模型,通過正向擴散逐步擾動數據分布至高斯噪聲,再逆向去噪生成與真實故障樣本高度...
          • 本發明提供的一種基于深度學習混合模型的船舶軌跡預測方法,涉及船舶軌跡預測技術領域,通過對船舶AIS數據進行預處理,使得處理后的船舶軌跡能夠更貼近真實的船舶航行軌跡,具有較高的可信度。所建立的基于時空特征耦合的CovTE?BiLSTM混合模型...
          • 本發明屬于風電功率預測技術領域,且公開了基于信號分解與參數優化的超短期風電功率預測模型構建方法,具體步驟如下:S1:原始風電功率數據處理,采用自適應噪聲完備集合經驗模態分解算法(CEEMDAN)對原始風電功率數據進行分解。本發明通過構建融合...
          • 本發明公開了基于振動傳感數據的大壩安全監測與裂縫預測方法及系統,涉及數據處理技術領域,解決了現有大壩安全監測存在的數據采集不全、數據處理滯后、預測能力不足的問題,方案要點是:采集大壩振動數據,對大壩振動數據進行基于動態窗口的自適應歸一化處理...
          • 本發明公開了一種湖泊水位與水面面積轉換方法及裝置本發明通過實測水面數據對初始湖泊水動力模型進行參數優化,提升模型對湖泊動態變化過程的擬合精度和模擬能力,克服了傳統水位面積轉換方法中僅依賴靜態地形數據或單一水位記錄而導致精度不足的問題;同時,...
          • 本公開涉及環境管理技術領域,尤其涉及一種基于協同過濾算法的廢物回收處置服務商的智能推薦方法及裝置。所述方法包括:獲取多個產廢企業各自的產廢特征信息,多個產廢企業包括目標產廢企業和多個參考產廢企業;根據多個產廢企業各自的產廢特征信息,計算目標...
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