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          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種流量分類方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括:通過(guò)對(duì)原始流量按照相同的五元組劃分為至少兩個(gè)數(shù)據(jù)流,并對(duì)所述至少兩個(gè)數(shù)據(jù)流進(jìn)行預(yù)處理,生成模型訓(xùn)練所需的目標(biāo)數(shù)據(jù);對(duì)所述目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類,并將聚類后的目標(biāo)數(shù)據(jù)輸入至預(yù)設(shè)決...
          • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域,且公開(kāi)了高速人體運(yùn)動(dòng)軌跡動(dòng)作模式識(shí)別系統(tǒng);本發(fā)明通過(guò)多模態(tài)傳感器融合與自適應(yīng)時(shí)空注意力網(wǎng)絡(luò)(ASTAN),有效克服傳統(tǒng)光學(xué)系統(tǒng)對(duì)標(biāo)記點(diǎn)的依賴及IMU累積誤差問(wèn)題,顯著提升高速運(yùn)動(dòng)軌跡重建精度與環(huán)境適應(yīng)性;結(jié)合自...
          • 一種基于人工智能的儲(chǔ)能電池故障預(yù)警及安全防護(hù)方法,涉及電池管理技術(shù)領(lǐng)域;設(shè)置不同的監(jiān)測(cè)單元并獲取各個(gè)子電池的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),對(duì)各個(gè)子電池的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行測(cè)試以獲取運(yùn)行系數(shù),獲取同一儲(chǔ)能電池內(nèi)部不同子電池之間的連接關(guān)系、連接距離、連接系數(shù),獲取不同儲(chǔ)...
          • 一種識(shí)別白酒酒齡的方法,包括如下步驟:S1、使用氣相色譜?質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)對(duì)不同酒齡的醬香型白酒標(biāo)準(zhǔn)樣品進(jìn)行檢測(cè),獲取風(fēng)味物質(zhì)的原始檢測(cè)數(shù)據(jù);S2、基于隨機(jī)森林模型的變量重要性分析,從風(fēng)味物質(zhì)中篩選出關(guān)鍵特征物質(zhì),對(duì)篩選后的特征物質(zhì)含量進(jìn)行歸一...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于人工智能大模型的軟件源代碼安全漏洞檢測(cè)方法,屬于信息安全和源代碼檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,包括如下步驟:進(jìn)行用戶注冊(cè)登錄,上傳文件,判斷是否靜態(tài)分析,判斷是否動(dòng)態(tài)分析,引入AI大模型,生成檢測(cè)報(bào)告;本發(fā)明中,該方法通過(guò)多層次技術(shù)整合...
          • 本發(fā)明提供基于LLM和RTL語(yǔ)義壓縮的硬件木馬檢測(cè)方法及系統(tǒng),方法包括:準(zhǔn)備待測(cè)的包含粗粒度硬件木馬的模塊化RTL設(shè)計(jì)電路;適用PyVerilog生成AST并存儲(chǔ);根據(jù)實(shí)例電路建立樹(shù)狀拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),記錄深度信息;為每個(gè)實(shí)例電路提取端口名與位寬信...
          • 本申請(qǐng)是關(guān)于一種可視化標(biāo)題欄生成方法、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取零部件的三維模型文件、二維制圖文件以及知識(shí)庫(kù)文件;從三維模型文件中獲取零部件的三維數(shù)模,以獲取三維數(shù)模中的視圖信息;根據(jù)三維模型文件、二維...
          • 本發(fā)明涉及一種基于參數(shù)化手段的屋頂面層找坡方法,其特征在于,方法包括:S1、獲取屋頂幾何信息;S2、合并房屋外輪廓和屋面分水線,識(shí)別出多邊形及其端點(diǎn);S3、確定屋面分水線上的抬高點(diǎn),并進(jìn)行條件篩選,確定抬高點(diǎn)對(duì)應(yīng)的排水溝,得到抬高點(diǎn)對(duì)應(yīng)的待...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種機(jī)械密封端面比壓的設(shè)計(jì)計(jì)算方法,步驟為:獲取機(jī)械密封的動(dòng)靜環(huán)的材料參數(shù)、端面形貌參數(shù)、結(jié)構(gòu)參數(shù)及工況參數(shù);確定動(dòng)靜環(huán)的接觸界面間隙最大高度和初始孔隙率;確定密封界面壓縮量;根確定密封界面的變形狀態(tài);確定密封界面非逾滲臨界接觸...
          • 本發(fā)明涉及一種寬溫域下液壓閥滑閥副熱力學(xué)幾何尺寸分析計(jì)算方法,包括以下步驟:S1、確定液壓閥滑閥副參數(shù),參數(shù)包括:結(jié)構(gòu)尺寸、零件加工工藝、工作原理及工況條件;S2、依據(jù)S1確定的參數(shù)構(gòu)建滑閥副的簡(jiǎn)化金屬模型;S3、計(jì)算滑閥副的徑向間隙熱變形...
          • 一種基于免疲勞實(shí)驗(yàn)標(biāo)定內(nèi)聚力模型的界面結(jié)構(gòu)疲勞裂紋擴(kuò)展預(yù)測(cè)方法,屬于材料本構(gòu)、斷裂與損傷力學(xué)行為技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有循環(huán)內(nèi)聚力模型的參數(shù)高度依賴疲勞實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)定或擬合的問(wèn)題。包括:編寫(xiě)有限元用戶子程序,根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)確定界面結(jié)構(gòu)的斷裂...
          • 本發(fā)明提供了一種多尺度地質(zhì)模型的跨尺度嵌套與融合建模方法,屬于地質(zhì)領(lǐng)域,包括多尺度數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)融合、跨尺度嵌套與融合及動(dòng)態(tài)耦合四大步驟。這種方法能夠整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù),通過(guò)聯(lián)合概率空間、變分同化框架、模糊邏輯沖突因子和交替方向乘子法實(shí)現(xiàn)數(shù)...
          • 本發(fā)明涉及情緒識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于顱內(nèi)腦電信號(hào)的情緒解碼模型構(gòu)建方法及預(yù)測(cè)方法。本發(fā)明中,利用顱內(nèi)腦電信號(hào)進(jìn)行情緒解碼,相較于基于腦電信號(hào)的情緒解碼更具有可靠性。通過(guò)構(gòu)建預(yù)訓(xùn)練后的情緒解碼模型,僅需少量目標(biāo)用戶數(shù)據(jù)就能完成個(gè)性化微調(diào),...
          • 本發(fā)明提供一種面向軟知識(shí)的實(shí)體關(guān)系推理方法,基于多門(mén)控機(jī)制與實(shí)體對(duì)象屬性信息的交通類知識(shí)表示學(xué)習(xí)模型,專門(mén)針對(duì)軟知識(shí)表示與推理問(wèn)題。相比現(xiàn)有技術(shù),其僅利用實(shí)體自身屬性、屬性值及鄰域子圖信息,避免外部噪聲干擾;通過(guò)輸入門(mén)、輸出門(mén)、屬性值感知門(mén)...
          • 本發(fā)明實(shí)施例提供一種用于虛擬電廠的光伏發(fā)電預(yù)測(cè)系統(tǒng)及方法,屬于光伏發(fā)電預(yù)測(cè)領(lǐng)域,該系統(tǒng)包括:分布式數(shù)據(jù)庫(kù)模塊提供API接口實(shí)時(shí)查詢和批量加載;負(fù)荷預(yù)測(cè)模塊,采用不同預(yù)測(cè)時(shí)間段對(duì)應(yīng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,進(jìn)行對(duì)應(yīng)的負(fù)荷預(yù)測(cè),并通過(guò)輻照度織網(wǎng)投影系統(tǒng)展...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種儲(chǔ)物柜批量投取件系統(tǒng)及其批量投取件方法,其中,一種儲(chǔ)物柜批量投取件系統(tǒng),包括用戶端設(shè)備、中央服務(wù)器和智能儲(chǔ)物柜群,用戶端設(shè)備通過(guò)網(wǎng)絡(luò)與中央服務(wù)器進(jìn)行通訊,中央服務(wù)器通過(guò)網(wǎng)絡(luò)與智能儲(chǔ)物柜群進(jìn)行通訊。一種儲(chǔ)物柜批量投取件系統(tǒng)的投...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于FLA星算法的多機(jī)器人編隊(duì)路徑規(guī)劃方法及系統(tǒng),方法包括以下步驟:獲取預(yù)先構(gòu)建的障礙物柵格地圖;以編隊(duì)中心或參考點(diǎn)的坐標(biāo)形式設(shè)定起始點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn),基于中心點(diǎn)或參考點(diǎn)計(jì)算推導(dǎo)每個(gè)機(jī)器人具體的起始位置和目標(biāo)位置,同時(shí)明確多機(jī)器人...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于遙感影像與地面觀測(cè)數(shù)據(jù)融合的生態(tài)生物量估算方法,涉及生態(tài)生物量估算技術(shù)領(lǐng)域,包括如下步驟:獲取觀測(cè)區(qū)域的遙感影像,并對(duì)遙感影像進(jìn)行圖像預(yù)處理,得到增強(qiáng)圖像;劃分出不同的生態(tài)區(qū)域;提取地面觀測(cè)數(shù)據(jù);將相似的生態(tài)區(qū)域劃分為一組生...
          • 本發(fā)明涉及一種濱海植被護(hù)岸效能的評(píng)估方法,包括以下步驟:S1:基于進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量或使用遙感數(shù)據(jù),采集目標(biāo)海岸的氣象水文要素,及地形地貌數(shù)據(jù);S2:量化植被的關(guān)鍵特征參數(shù),包括種植方案、植被直徑、高度和形態(tài);S3:構(gòu)建潮汐水動(dòng)力?植被耦合模型,...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于知識(shí)圖譜的電廠機(jī)組狀態(tài)評(píng)估方法及系統(tǒng),涉及火力發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域,包括:采集和處理火力發(fā)電機(jī)組歷史運(yùn)行數(shù)據(jù),基于MIC相關(guān)性分析方法篩選出火力發(fā)電機(jī)組重點(diǎn)運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)并建立火力發(fā)電機(jī)組重點(diǎn)運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)庫(kù),通過(guò)過(guò)往火力發(fā)電機(jī)組運(yùn)...
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