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								      本發(fā)明涉及人工智能技術領域，可應用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務場景中，公開了一種時間序列數據處理方法、裝置、設備及介質，包括：獲取原始時間序列數據；對原始時間序列數據執(zhí)行數據增強操作以生成增強時間序列數據；基于增強時間序列數據采用對比學習方式...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于信道制圖的大空間定位系統(tǒng)及方法，其中系統(tǒng)包括：預處理模塊、三角測量模塊、特征優(yōu)化模塊、特征融合模塊和輸出模塊；預處理模塊用于對接收到的無線信道狀態(tài)信息進行預處理，得到處理后信息；三角測量模塊用于基于處理后信息，進行初步定...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及金融領域以及計算機技術領域，具體公開了一種數據處理方法、裝置、介質及設備。其中，方法包括：獲取用于進行模型訓練的原始數據集，所述原始數據集中包含用于進行模型訓練的若干初始數據塊；從各所述初始數據塊中確定若干參考數據塊；基于各所述參...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供大數據人工智能AI綜合腐蝕采集算力平臺方法及系統(tǒng)，涉及人工智能技術領域，包括通過分布式腐蝕傳感器采集數據并進行時空標記，計算時空相關性矩陣實現異構數據自適應融合；構建基于圖神經網絡的腐蝕環(huán)境知識遷移框架，建立跨環(huán)境知識遷移；將融合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能決策技術領域，可應用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務場景中，公開了一種基于策略優(yōu)化的決策方法、裝置、設備及介質，包括：接收策略集合，并根據預設的分類標識生成初始分類策略集合；通過與目標對象數據匹配生成決策結果，獲取與目標對象數據對應...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于鈍性沖擊的失能評估測試方法，屬于失能測試方法技術領域，具體步驟如下：步驟S1：獲取鈍性沖擊設備的物理指標數據；步驟S2：通過行為采集設備采集沖擊位置的物理變化數據和生物靶標行為數據，并分別計算鈍性沖擊能量值和對抗失能屬性...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N自動換刀機構的運維方法、設備及存儲介質，該方法包括：對自動換刀機構采集原始圖像數據與音頻信號；依據目標圖像特征對原始圖像數據執(zhí)行分類操作與語義分割操作；依據區(qū)域圖像數據生成自動換刀機構在更換刀具時執(zhí)行的第二候選動作；依據第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種數據處理方法、裝置、設備、介質及產品，涉及智能駕駛技術領域，所述方法包括：獲取待處理智能駕駛數據集，其中，所述待處理智能駕駛數據集包括至少一有效數據片段；對所述至少一有效數據片段進行分析，確定所述至少一有效數據片段中的異常幀...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種系統(tǒng)故障概率計算方法，包括以下步驟：獲取系統(tǒng)的故障模式，進而將系統(tǒng)故障狀態(tài)表示為包含所有故障模式的二元向量；對任一所述故障模式，計算該故障模式的先驗概率、以及該故障模式下各檢測節(jié)點的觸發(fā)概率；基于貝葉斯定理，根據系統(tǒng)故障狀態(tài)包...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于歷史注意力機制的多視角信息缺失處理方法，包括以下步驟：S1：持續(xù)存儲多視角的歷史有效觀測數據，并根據預設更新策略動態(tài)更新所緩存的歷史有效觀測數據；S2：獲取當前視角數據，并根據當前視角數據與緩存的歷史有效觀測數據的差異度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種智能坐便器的故障診斷方法、智能坐便器及存儲介質，所述智能坐便器的故障診斷方法包括：實時采集傳感器數據，并通過滑動窗口得到窗口內的傳感器數據；計算窗口內傳感器數據的統(tǒng)計數據，所述統(tǒng)計數據包括均值和標準方差；根據計算得到的統(tǒng)計數...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及生物安全實驗室的技術領域，公開一種基于物聯網的生物安全實驗室數字化分析方法及系統(tǒng)，方法步驟如下：先依據當前檢測場景的第一、二傳感器匹配檢測步驟；接著分別通過兩個傳感器獲取第一、二關鍵對象的狀態(tài)數據，且第一關鍵對象處于第二關鍵對象前...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多模態(tài)學習行為分析驅動的學習設備輔助優(yōu)化系統(tǒng)，涉及數據增強與反饋技術領域，包括：構建分布式學習框架，在本地設備端進行特征提取；動態(tài)調整各模態(tài)的權重分配；構建時空連續(xù)的認知狀態(tài)圖譜；將數學公式和物理定律結構化為符號規(guī)則；記錄學...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種用于超長文本處理的數據集構建方法及系統(tǒng)，涉及數據分割技術領域。方法包括：獲取待輸入文件并將所述文件轉化為txt格式，得到格式文件；將所述格式文件進行第一次清洗，得到第一清洗文件；統(tǒng)計所述清洗文件中高頻詞匯并進行高頻詞匯的符號...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了綜合交通樞紐客流智能分析與動態(tài)預警方法，所述方法專門適用于多運輸方式接駁區(qū)域、立體化通道及高密度客流節(jié)點的綜合交通樞紐場景，所述方法包括如下步驟：在綜合交通樞紐的立體空間內布設多模態(tài)感知網絡，包括在垂直交通節(jié)點部署三維激光掃描陣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術領域，可應用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務場景中，公開了一種基于因素權重優(yōu)化的數據處理方法、裝置、設備及介質，包括：接收結構化數據與非結構化數據并提取數據中的基礎關鍵因素集合與監(jiān)測標的信息生成數據特征集合；基于數據特征集合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于虛實數據驅動的MSWI過程表征方法，涉及MSWI過程技術領域。包括：基于注意力機制的魯棒記憶神經網絡和真實過程數據的相關變量構建第一全流程表征模型；基于模糊森林集成方法，根據真實過程數據和虛擬數據構建第二全流程表征模型；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種VOI桌面的安全數據存儲系統(tǒng)及方法，涉及虛擬化技術領域。系統(tǒng)包括虛擬化存儲管理模塊，用于根據項目的緊急類別設置多個VOI桌面用戶的存儲優(yōu)先級，并根據業(yè)務類別設置存儲副本數，利用AES?256算法和SM4國密算法，對存儲優(yōu)先級、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于聯邦學習與隱私計算的多廠商電梯故障診斷模型聯合訓練方法及系統(tǒng)，通過聯邦學習框架實現跨廠商數據協同訓練。各廠商本地節(jié)點對振動信號、視頻流等多模態(tài)數據進行特征提取，采用差分隱私與同態(tài)加密技術保護數據隱私，中心服務器根據數據量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于齒輪加工技術領域，具體涉及一種基于時變珩削力模型與珩齒振動特性分析的工藝優(yōu)化方法。引入了工件齒輪在軸向往復運動中的換向停留時長參數，通過位移函數將換向停留時長Δt映射為軸向進給量fz，精確模擬伺服電機啟停動態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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