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								      本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)信息技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種煙草農(nóng)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)知識(shí)圖譜構(gòu)建方法及系統(tǒng)，收集煙草農(nóng)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)；分析標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和特征，將標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)劃分為標(biāo)準(zhǔn)信息要素、標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)要素和標(biāo)準(zhǔn)條文要素三個(gè)知識(shí)單元；構(gòu)建煙草農(nóng)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)知識(shí)圖譜本體模型，包括標(biāo)準(zhǔn)信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了一種模型資產(chǎn)入庫(kù)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品。包括：對(duì)獲取的待入庫(kù)三維模型進(jìn)行預(yù)處理，確定與待入庫(kù)三維模型對(duì)應(yīng)的待入庫(kù)模型視圖集合；對(duì)待入庫(kù)模型視圖集合中各待入庫(kù)模型視圖進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別，確定目標(biāo)識(shí)別結(jié)果；根據(jù)預(yù)構(gòu)建的設(shè)備...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的自監(jiān)督細(xì)粒度表示方法，包括：基于預(yù)設(shè)粒度規(guī)則對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集進(jìn)行多級(jí)切分，得到細(xì)粒度子樣本集合；對(duì)每一子樣本生成兩種視圖增強(qiáng)數(shù)據(jù)，得到第一視圖與第二視圖；輸入共享參數(shù)的表示編碼網(wǎng)絡(luò)，獲得對(duì)應(yīng)的多層嵌入向量；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于科技成果推送技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于超圖重構(gòu)技術(shù)的科技成果潛在需求挖掘方法，包括：S1、構(gòu)建需求者?科技成果交互圖；S2、構(gòu)建需求者的超圖關(guān)聯(lián)矩陣和科技成果的超圖關(guān)聯(lián)矩陣；S3、使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)捕獲需求者間與科技成果間的直接依賴關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于平臺(tái)推薦效用刻畫實(shí)現(xiàn)社交平臺(tái)信息傳播預(yù)測(cè)的方法，包括以下步驟：生成社交內(nèi)容表征以及社交用戶表征；構(gòu)建社交平臺(tái)推薦向量；根據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)渠道預(yù)測(cè)傳播過程；融合平臺(tái)推薦渠道；解碼得到后續(xù)時(shí)刻感染用戶。本發(fā)明還涉及一種基于平臺(tái)推薦效...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于小信號(hào)放大技術(shù)的低滲油藏壓裂井快速試井分析方法，該方法包括：獲取低滲油藏壓裂井三線性流模型早期解析解；獲取低滲油藏壓裂井無限導(dǎo)流裂縫模型解析解和早期解析解；構(gòu)建低滲油藏壓裂井井底壓力影響函數(shù)；構(gòu)建低滲油藏壓裂井有限導(dǎo)流裂...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于雙向?qū)じ奶坠芫畬?dǎo)波頻散特性曲線獲取方法，采用頻率正序和倒序同時(shí)對(duì)頻散特征方程進(jìn)行尋根的策略，可準(zhǔn)確且完備的獲取套管井中所有導(dǎo)波的頻散特性曲線，避免了傳統(tǒng)方法求解導(dǎo)波頻散過程中的漏失問題，同時(shí)應(yīng)用數(shù)值外推法加速計(jì)算過程，大...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多層復(fù)合板格點(diǎn)陣超材料板固有振動(dòng)特性計(jì)算方法，基于確定的材料參數(shù)和組成單胞的板組元的局部坐標(biāo)系，計(jì)算板組元在局部坐標(biāo)系中的剛度矩陣；確定單胞板格點(diǎn)陣超材料的整體坐標(biāo)系，計(jì)算單胞板格點(diǎn)陣超材料中各獨(dú)立板組元的局部坐標(biāo)系與整體坐...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及高端裝備制造產(chǎn)業(yè)中的智能制造裝備產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的高精度五金零件連續(xù)沖壓沖床的振動(dòng)抑制方法，包括：根據(jù)振動(dòng)頻譜分布，采用峰值檢測(cè)算法識(shí)別主要振動(dòng)頻率和次要振動(dòng)頻率，確定多頻段振動(dòng)的關(guān)鍵頻點(diǎn)集合；通過預(yù)先建立的振動(dòng)模式與阻尼參數(shù)映射模型，針...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及光纖傳感技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種分布式光纖聲傳感系統(tǒng)抗混疊濾波方法及裝置，方法通過實(shí)時(shí)分析環(huán)境噪聲頻帶特性，動(dòng)態(tài)調(diào)整抗混疊濾波器截止頻率與類型，并結(jié)合分頻段能量檢測(cè)關(guān)閉無效采樣通道，顯著抑制混疊噪聲并降低數(shù)據(jù)量。進(jìn)一步引入設(shè)備故障特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于深度聚類的大數(shù)據(jù)特征提取方法，包括如下步驟：S1、對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；S2、采用Top?K相似度保留策略，生成相似度圖結(jié)構(gòu)；S3、執(zhí)行拉普拉斯嵌入，生成密度核候選區(qū)；S4、初始半徑為設(shè)定值一半提取鄰域樣本，若鄰域密度滿足核心...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于地表形變物理約束的滑坡敏感性預(yù)測(cè)方法、設(shè)備和介質(zhì)，包括將研究區(qū)滑坡清單及滑坡敏感因子作為數(shù)據(jù)集輸入訓(xùn)練模型；通過物理約束模塊將研究區(qū)地表形變速率整合到訓(xùn)練模型中；訓(xùn)練完成后，對(duì)研究區(qū)進(jìn)行滑坡敏感性預(yù)測(cè)。本發(fā)明利用MT?InS...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種智能一體化數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)預(yù)處理單元，用以實(shí)現(xiàn)對(duì)前期數(shù)據(jù)的收集、歸檔以及存儲(chǔ)；數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化單元，對(duì)預(yù)處理單元所收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化建立，并實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一篩選、分級(jí)、羅列以及合并，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一化管理；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種風(fēng)電機(jī)組主軸承故障預(yù)警方法及相關(guān)裝置，屬于風(fēng)力發(fā)電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，所述方法包括以下步驟：將時(shí)域溫度特征、工況參數(shù)特征和溫度差分特征輸入至混合預(yù)測(cè)模型的XGBoost通道，同時(shí)將溫度線性趨勢(shì)項(xiàng)輸入至混合預(yù)測(cè)模型的ARIMA通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的渦旋直接分類方法，涉及海洋渦旋技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括以下步驟：獲取CMEMS流場(chǎng)和海洋二號(hào)衛(wèi)星SLA數(shù)據(jù)產(chǎn)品；利用矢量?幾何混合算法從CMEMS流場(chǎng)數(shù)據(jù)提取半徑大于20公里的渦旋樣本；根據(jù)渦旋樣本構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種工業(yè)過程無源域適應(yīng)性故障診斷方法和裝置、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：基于源域故障數(shù)據(jù)集，監(jiān)督訓(xùn)練源域模型；基于訓(xùn)練后的源域模型參數(shù)，初始化目標(biāo)域模型；利用訓(xùn)練后的源域模型和初始化后的目標(biāo)域模型，對(duì)無標(biāo)簽的目標(biāo)域數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，...
								
            
							
            
							
						
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								      一種集成圖像上下文特征的鋼軌內(nèi)部傷損識(shí)別方法及系統(tǒng)，屬于鐵路軌道探傷技術(shù)領(lǐng)域，涉及解決如何提高復(fù)雜場(chǎng)景下的鋼軌傷損檢測(cè)精度并增強(qiáng)模型泛化性的問題，本發(fā)明使用GAN網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)B顯圖像進(jìn)行波形實(shí)例擴(kuò)增操作，劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集；利用不重疊滑窗的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種浮標(biāo)觀測(cè)數(shù)據(jù)自動(dòng)化比測(cè)檢修方法，包括：根據(jù)海流變化趨勢(shì)，融合浮標(biāo)實(shí)時(shí)位置數(shù)據(jù)與海流預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，計(jì)算浮標(biāo)位置偏差量；若位置偏差量超過預(yù)設(shè)閾值，通過傳感器校準(zhǔn)獲取高精度實(shí)時(shí)位置數(shù)據(jù)，采用優(yōu)化算法生成推力控制參數(shù)；通過結(jié)構(gòu)完整性檢測(cè)獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于SSD?PCA和網(wǎng)格搜索的風(fēng)機(jī)故障診斷方法及相關(guān)裝置，屬于風(fēng)機(jī)故障診斷領(lǐng)域，所述方法包括以下步驟：采集風(fēng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)并通過奇異譜分解得到若干奇異譜分量；計(jì)算各所述奇異譜分量的峭度值，并篩選所述峭度值最大的奇異譜分量，對(duì)所述峭度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及設(shè)備故障檢測(cè)領(lǐng)域，公開了一種基于位置?特征的分布式光纖聲發(fā)射的設(shè)備故障診斷方法、設(shè)備及介質(zhì)，包括：構(gòu)建位置?特征矢量庫(kù)；采集分布式光纖沿線被監(jiān)控設(shè)備的位置信息與聲音信號(hào)；根據(jù)位置信息、聲音信號(hào)與位置?特征矢量庫(kù)，得到對(duì)應(yīng)被監(jiān)控設(shè)備...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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