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          • 本發(fā)明涉及飼料智能倉(cāng)儲(chǔ)與質(zhì)量監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及飼料異常動(dòng)態(tài)檢測(cè)方法及系統(tǒng),所述方法包括:基于飼料類型劃分子圖網(wǎng)絡(luò)并提取關(guān)鍵異常特征向量;量化評(píng)估各類飼料子圖網(wǎng)絡(luò)與當(dāng)前倉(cāng)儲(chǔ)實(shí)際狀態(tài)的匹配程度,基于匹配結(jié)果選定當(dāng)前時(shí)刻圖網(wǎng)絡(luò),并提取倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于PINNs在無(wú)量綱控制方程下的橋梁阻尼比識(shí)別方法,涉及橋梁阻尼比識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,所述橋梁阻尼比識(shí)別方法,包括以下步驟:輸入變量經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射得到輸出位移;輸出位移經(jīng)過(guò)自動(dòng)微分得到各微分項(xiàng);無(wú)量綱處理各參數(shù)與微分項(xiàng),構(gòu)建含未知阻...
          • 本申請(qǐng)屬于注塑技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及螺桿最小位置與止逆環(huán)失效的預(yù)測(cè)方法及預(yù)測(cè)系統(tǒng)。螺桿最小位置預(yù)測(cè)方法包括:獲取歷史注塑參數(shù)集,所述歷史注塑參數(shù)集中包括至少一個(gè)歷史注塑參數(shù)子集,同一個(gè)注塑周期內(nèi)的至少一個(gè)注塑參數(shù)作為一個(gè)所述歷史注塑參數(shù)子集;確...
          • 本申請(qǐng)涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及一種UV標(biāo)簽紙切割設(shè)備的運(yùn)維狀態(tài)監(jiān)控方法。該方法包括:獲取歷史時(shí)間段生產(chǎn)的UV標(biāo)簽紙的推理變形量Def1;如果Def1與實(shí)際變形量Def2
          • 本發(fā)明涉及電數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,更具體地,本發(fā)明涉及一種手術(shù)機(jī)器人的工作狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng),包括:采集所述手術(shù)機(jī)器人在手術(shù)過(guò)程中的運(yùn)行參數(shù);對(duì)于任一次手術(shù),獲取該手術(shù)過(guò)程手術(shù)機(jī)器人的多個(gè)執(zhí)行動(dòng)作,以及各執(zhí)行動(dòng)作期間對(duì)應(yīng)的參數(shù)序列;對(duì)于任一種執(zhí)...
          • 本發(fā)明涉及工業(yè)設(shè)備健康監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于多源數(shù)據(jù)的離心泵智能檢測(cè)方法及系統(tǒng),其中,一種基于多源數(shù)據(jù)的離心泵智能檢測(cè)方法包括:采集離心泵多源異構(gòu)數(shù)據(jù)并預(yù)處理;提取多尺度特征并通過(guò)層次化特征選擇構(gòu)建最優(yōu)特征子集;構(gòu)建多層級(jí)動(dòng)...
          • 本發(fā)明涉及基于多模態(tài)信息融合實(shí)現(xiàn)車輛急動(dòng)態(tài)行為分析方法及系統(tǒng),涉及交通數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取當(dāng)前急剎車行為的多模態(tài)信息;基于當(dāng)前急剎車行為的多模態(tài)信息,確定車輛急剎車行為的發(fā)生原因;基于當(dāng)前行駛軌跡的道路信息、氣象信息、每次歷史...
          • 本發(fā)明提供了提出了一種基于時(shí)空?qǐng)D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的氣溫?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量控制方法,包括:步驟1,針對(duì)目標(biāo)站點(diǎn),在預(yù)設(shè)歷史范圍內(nèi)預(yù)設(shè)時(shí)距的各歷史時(shí)間點(diǎn),獲取目標(biāo)氣象站點(diǎn)以及相距目標(biāo)站點(diǎn)預(yù)設(shè)距離內(nèi)所有氣象站點(diǎn)的日平均氣溫?cái)?shù)據(jù),并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;步驟2,構(gòu)建改進(jìn)...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種交通流量特征處理方法及裝置,通過(guò)創(chuàng)新性地構(gòu)建多源數(shù)據(jù)預(yù)處理機(jī)制,通過(guò)時(shí)序插值和異常值檢測(cè),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量的有效提升。設(shè)計(jì)基于隨機(jī)森林的智能特征提取模型,結(jié)合信息增益分裂和主成分分析,將高維稀疏特征轉(zhuǎn)化為低維稠密表示。引入多...
          • 本發(fā)明涉及太陽(yáng)輻照度預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于數(shù)據(jù)融合的太陽(yáng)輻照度預(yù)測(cè)方法與系統(tǒng),所述方法包括:獲取云層灰度圖像、風(fēng)速矢量、地形高程、坡度傾角、太陽(yáng)方位角與高度角,基于云層圖像與風(fēng)速矢量計(jì)算云層移動(dòng)速度與方向,得到云運(yùn)動(dòng)軌跡分布,結(jié)合地形...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于根際微生物數(shù)據(jù)鑒定的桑樹(shù)生長(zhǎng)環(huán)境評(píng)估方法,通過(guò)在桑樹(shù)種植區(qū)域按根系距離布設(shè)監(jiān)測(cè)點(diǎn),采集歷史周期內(nèi)各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的根際微生物鑒定數(shù)據(jù)及環(huán)境參數(shù);采用多周期參數(shù)提取構(gòu)建數(shù)據(jù)項(xiàng)集,利用FP?Growth算法挖掘微生物?環(huán)境關(guān)聯(lián)項(xiàng);基...
          • 本發(fā)明涉及防偽水印技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于開(kāi)源鴻蒙的數(shù)智水務(wù)表單文本防偽水印生成方法,包括以下步驟,獲取字段差異與重復(fù)頻率,篩選抖動(dòng)字段生成擾動(dòng)表,分段索引標(biāo)記敏感段,建立權(quán)重結(jié)構(gòu)與位寬調(diào)整,排序節(jié)點(diǎn)生成綁定清單,構(gòu)建水印路徑鏈,匹配軌跡一致性...
          • 本發(fā)明提供的一種基于旁支網(wǎng)絡(luò)的模型指紋注入與驗(yàn)證方法及設(shè)備,屬于人工智能安全領(lǐng)域,所述方法包括:主模型與旁支網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、觸發(fā)器樣本構(gòu)造、聯(lián)合訓(xùn)練優(yōu)化和指紋驗(yàn)證四個(gè)核心階段;通過(guò)引入輕量化旁支網(wǎng)絡(luò),主模型中間層輸出與旁支網(wǎng)絡(luò)輸入動(dòng)態(tài)耦合,共享特...
          • 本發(fā)明涉及腦眼信息傳感管理系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了基于芯片級(jí)加密的腦眼信息傳感管理系統(tǒng),該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、加密處理模塊、特征提取模塊、綜合管理模塊和安全驗(yàn)證模塊。數(shù)據(jù)采集模塊通過(guò)傳感節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)采集腦電信號(hào)和眼動(dòng)特征數(shù)據(jù);加密處理模塊采用對(duì)稱...
          • 本發(fā)明屬于AI與容器技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種針對(duì)AI鏡像的精簡(jiǎn)去重與安全增強(qiáng)系統(tǒng)及方法。本發(fā)明記錄容器對(duì)文件系統(tǒng)的訪問(wèn)事件,進(jìn)行文件裁剪;基于內(nèi)容分塊算法將鏡像文件進(jìn)行分塊并存儲(chǔ);對(duì)索引結(jié)構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化,以提高數(shù)據(jù)檢索效率;當(dāng)用戶請(qǐng)求容器鏡像時(shí),...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種業(yè)財(cái)一體化智能管控與分析管理系統(tǒng),屬于企業(yè)財(cái)務(wù)管理技術(shù)領(lǐng)域,包括系統(tǒng)用戶登錄模塊、存儲(chǔ)有用戶特征信息的特征中心、具有日志記錄功能的系統(tǒng)文件管理模塊、系統(tǒng)密鑰管理模塊及系統(tǒng)追蹤模塊,系統(tǒng)用戶登錄模塊包括用戶和管理用戶,相比傳統(tǒng)訪...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于多源數(shù)據(jù)的農(nóng)資平臺(tái)臺(tái)賬系統(tǒng),包括:臺(tái)賬數(shù)據(jù)庫(kù);密鑰生成模塊,用以基于歷史臺(tái)賬數(shù)據(jù)生成對(duì)應(yīng)的臺(tái)賬密鑰;數(shù)據(jù)融合模塊,用以獲取農(nóng)資平臺(tái)各數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù),根據(jù)各數(shù)據(jù)源中數(shù)據(jù)的屬性標(biāo)簽進(jìn)行分類以生成若干數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明提供一種變截面橋梁構(gòu)件參數(shù)化建模與施工管控方法及系統(tǒng),涉及工程實(shí)體數(shù)字建模技術(shù)領(lǐng)域。該系統(tǒng)通過(guò)多源傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)采集物理層數(shù)據(jù),這些傳感器的數(shù)據(jù)通過(guò)時(shí)空動(dòng)態(tài)綁定模塊處理,將空間坐標(biāo)與施工時(shí)間戳融合生成唯一構(gòu)件ID,建立傳感器數(shù)據(jù)與變截...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于AI的端拾器設(shè)計(jì)方法及裝置。其中,該方法包括:利用訓(xùn)練完成的AI識(shí)別模型對(duì)目標(biāo)車身零件進(jìn)行識(shí)別,確定與目標(biāo)車身零件最匹配的參考車身零件;基于參考車身零件,確定參考車身零件的參考吸盤(pán)定位點(diǎn)和與參考吸盤(pán)定位點(diǎn)對(duì)應(yīng)的支桿結(jié)構(gòu)類...
          • 本發(fā)明涉及一種基于3D打印的再生冷卻發(fā)動(dòng)機(jī)異常槽道傳熱評(píng)估方法,包括:確定出推力室的過(guò)熱區(qū)域,獲得過(guò)熱位置的節(jié)點(diǎn)過(guò)熱溫度;開(kāi)展推力室的正常冷卻槽道的傳熱計(jì)算并獲得過(guò)熱位置的燃?xì)鈧?cè)理論正常壁溫;假定過(guò)熱位置冷卻劑流量初值,開(kāi)展異常冷卻槽道傳熱...
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