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								      本發(fā)明公開了一種基于對抗擾動學習的電纜絕緣損傷自適應檢測方法，包括如下步驟：S1、采集電纜運行過程中的原始電氣信號；S2、對電氣信號序列進行預處理，劃分為若干等長信號片段；S3、構建DeiT檢測模型，并構建輸入向量；S4、輸入多層Trans...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于病蟲害監(jiān)測的森林防控方法，屬于林業(yè)防治技術領域，方法包括：將目標森林按植被類型劃區(qū)，采集歷史多源數(shù)據(jù)并填補缺失，分析時序與因果關系構建時序因果圖，結合當前數(shù)據(jù)模擬病蟲害時空動態(tài)，確定各區(qū)域防控風險等級與關鍵誘發(fā)因子，依此...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及水利工程安全監(jiān)測技術領域，具體公開了一種水利工程大壩安全監(jiān)測預警方法及系統(tǒng)，通過復合傳感技術和智能分析算法實現(xiàn)了大壩結構健康狀態(tài)的全面感知與精準預警；采用微機械諧振傳感器與分布式光纖傳感器的協(xié)同部署，構建了界面與結構一體化的立體監(jiān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能監(jiān)測技術領域，公開了一種鍛件生產(chǎn)的智能監(jiān)測方法及系統(tǒng)。本發(fā)明包括：對風電法蘭鍛件進行溫度數(shù)據(jù)采集和極坐標轉換，得到極坐標溫度場數(shù)據(jù)；將極坐標溫度場數(shù)據(jù)輸入環(huán)形熱場梯度分解網(wǎng)絡進行特征提取，得到溫度場特征向量；對溫度場特征向量進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)采集領域，尤其涉及一種全站儀測量數(shù)據(jù)采集方法及系統(tǒng)，包括：通過對全站儀原始測量數(shù)據(jù)進行三維坐標解算與整理，獲取帶時序標簽的原始測量數(shù)據(jù)集；通過對原始測量數(shù)據(jù)點的局部鄰域距離進行綜合分析，獲取各點的自適應鄰域半徑；通過對測點局部...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于模型蒸餾的企業(yè)財務數(shù)據(jù)異常檢測方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，包括：獲得企業(yè)的多個窗口財務數(shù)據(jù)集，并根據(jù)財務異常多維因子進行觸發(fā)梳理，建立多個窗口財務異常觸發(fā)向量；進行多源訓練，建立財務異常檢測架構，包括償債異常檢測模型集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種意圖理解方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟：對用戶輸入數(shù)據(jù)進行意圖特征提取以得到包含輸入文本、主意圖、實體集、主意圖置信度和用戶特征的任務包。確定主意圖置信度的級別，若為高置信度，調(diào)用相應子智能體處理任務包；若為中置信度，確定主意圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種保障數(shù)字圖像唯一性的NFT生成方法，包括步驟一、獲取用戶在區(qū)塊鏈上的用戶信息B；步驟二、通過哈希算法F對用戶信息B進行編碼，生成哈希值H；步驟三、加載雙模塊生成模型C1；步驟四、通過雙模塊生成模型C1中的編碼器模塊從NFT數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      基于鍵盤敲擊的用戶注冊、登錄方法，涉及用戶身份的識別和驗證技術領域，解決了現(xiàn)有技術在實用性、部署效率、用戶數(shù)據(jù)安全性以及跨設備適應能力等方面的問題。包括以下步驟：步驟S1，采集用戶鍵盤敲擊事件數(shù)據(jù)集；步驟S2，從采集到的用戶鍵盤敲擊事件數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種目標語言模型安全評測方法及電子設備，可以應用于網(wǎng)絡空間安全技術領域。該方法包括：基于安全等級分類標準，對多個安全領域進行安全等級分類，得到分類結果；針對多個安全等級的每個安全等級，對至少一個安全領域進行測試題庫構建，得到測試...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及船舶制造智能化管理技術領域，具體涉及一種船舶管路設計出圖階段管理的方法及系統(tǒng)，通過獲取并結構化處理生產(chǎn)日程與工藝規(guī)范數(shù)據(jù)，構建標準化輸入集，利用多目標優(yōu)化引擎進行沖突消解、進度與成本優(yōu)化，并結合四維模型、語義驗證及動態(tài)調(diào)度生成初步...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)建模與隨機模擬相關技術領域，并公開了一種基于貪心學習高斯混合模型的時序數(shù)據(jù)隨機模擬方法。該方法包括下列步驟：S1構建包含K個高斯分量的高斯混合模型并初始化所述高斯分量的參數(shù)集；S2將二維向量劃分為與高斯分量一一對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及玻璃瓶生產(chǎn)技術領域，尤其涉及一種輕量化玻璃瓶生產(chǎn)數(shù)字化模具的三維仿真設計方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟：對玻璃瓶模具構建數(shù)字化模具幾何模型；根據(jù)數(shù)字化模具幾何模型識別氣泡逸出優(yōu)先路徑，構建玻璃瓶數(shù)字化仿真模型；基于玻璃瓶數(shù)字化仿...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及復合體空間碎片的偏振度計算方法，具體涉及一種基于微面元pBRDF模型的復合體空間碎片偏振度計算方法，解決了現(xiàn)有偏振度計算方法真實性和準確性較差的技術問題。本發(fā)明提供的基于微面元pBRDF模型的復合體空間碎片偏振度計算方法針對復合體...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種真空密封泄漏率預測方法、裝置、設備及介質(zhì)，所述方法包括：根據(jù)法蘭密封面的加工方式構建法蘭密封面的三維微觀形貌模型；基于三維微觀形貌模型建立不同接觸狀態(tài)下密封接觸界面間的泄漏微通道并分析通道特性，確定不同接觸狀態(tài)的泄漏微通道中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于氣泡注意力機制的管道內(nèi)多相流壓力特征預測方法，屬于氣液多相流壓力預測技術領域。本發(fā)明的預測方法包括步驟：獲取若干壓力時間序列數(shù)據(jù)并劃分為訓練集、測試集；將壓力時間序列數(shù)據(jù)分解為低波動、高波動序列；建立由低波動序列ARIM...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于增強型地熱系統(tǒng)熱流固化多場耦合建模方法，屬于油氣田開采技術領域，包括生成兩組隨機數(shù)作為裂縫中心位置，并根據(jù)裂縫中心位置、跡長以及方向確定隨機裂縫端點坐標，根據(jù)確定的隨機裂縫端點坐標形成初始光滑裂縫網(wǎng)格；根據(jù)所述初始光滑裂...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供?一種基于增量學習的多模態(tài)通專模型自演進方法及系統(tǒng)，通過接收當前目標任務和當前目標任務對應的多模態(tài)數(shù)據(jù)，確定對應的已訓練的目標通專模型；提取多模態(tài)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征，得到多模態(tài)數(shù)據(jù)特征，通過目標專用模型處理多模態(tài)數(shù)據(jù)特征和多模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種基于聯(lián)邦學習的多模態(tài)通專模型協(xié)同訓練方法，通過接收待檢索數(shù)據(jù)，提取待檢索數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征，并基于數(shù)據(jù)特征建立多模態(tài)數(shù)據(jù)索引；基于多模態(tài)數(shù)據(jù)索引，通過注意力機制處理數(shù)據(jù)特征，并得到融合數(shù)據(jù)特征；將融合數(shù)據(jù)特征輸入至檢索通用模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種跨媒體檢索中的多模態(tài)知識圖譜構建方法，方法包括：通過線性變換層將提取到的多模態(tài)特征映射到多模態(tài)特征空間；在多模態(tài)特征空間中，根據(jù)自注意力機制計算各模態(tài)特征的模態(tài)內(nèi)注意力權重，根據(jù)交叉注意力機制計算不同模態(tài)特征的跨模態(tài)注意...
								
            
							
            
							
						
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