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          • 本發(fā)明公開了一種湖泊水位與水面面積轉(zhuǎn)換方法及裝置本發(fā)明通過實(shí)測水面數(shù)據(jù)對初始湖泊水動(dòng)力模型進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,提升模型對湖泊動(dòng)態(tài)變化過程的擬合精度和模擬能力,克服了傳統(tǒng)水位面積轉(zhuǎn)換方法中僅依賴靜態(tài)地形數(shù)據(jù)或單一水位記錄而導(dǎo)致精度不足的問題;同時(shí),...
          • 本發(fā)明公開了基于振動(dòng)傳感數(shù)據(jù)的大壩安全監(jiān)測與裂縫預(yù)測方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有大壩安全監(jiān)測存在的數(shù)據(jù)采集不全、數(shù)據(jù)處理滯后、預(yù)測能力不足的問題,方案要點(diǎn)是:采集大壩振動(dòng)數(shù)據(jù),對大壩振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行基于動(dòng)態(tài)窗口的自適應(yīng)歸一化處理...
          • 本發(fā)明屬于風(fēng)電功率預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,且公開了基于信號(hào)分解與參數(shù)優(yōu)化的超短期風(fēng)電功率預(yù)測模型構(gòu)建方法,具體步驟如下:S1:原始風(fēng)電功率數(shù)據(jù)處理,采用自適應(yīng)噪聲完備集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法(CEEMDAN)對原始風(fēng)電功率數(shù)據(jù)進(jìn)行分解。本發(fā)明通過構(gòu)建融合...
          • 本發(fā)明提供的一種基于深度學(xué)習(xí)混合模型的船舶軌跡預(yù)測方法,涉及船舶軌跡預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,通過對船舶AIS數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,使得處理后的船舶軌跡能夠更貼近真實(shí)的船舶航行軌跡,具有較高的可信度。所建立的基于時(shí)空特征耦合的CovTE?BiLSTM混合模型...
          • 本申請公開了一種水電機(jī)組運(yùn)行故障數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法及裝置,首先采集機(jī)組振動(dòng)信號(hào),選擇時(shí)頻變換方法將一維振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為二維時(shí)頻圖像,增強(qiáng)信號(hào)特征維度,之后構(gòu)建擴(kuò)散特征遷移模型,通過正向擴(kuò)散逐步擾動(dòng)數(shù)據(jù)分布至高斯噪聲,再逆向去噪生成與真實(shí)故障樣本高度...
          • 本發(fā)明屬于時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于圖注意力與時(shí)序特征融合的時(shí)空軌跡相似度計(jì)算方法,本發(fā)明結(jié)合層次分區(qū)樹,提出多種地圖遷移策略,降低跨地圖模型訓(xùn)練成本,解決了在實(shí)際應(yīng)用中,跨城市地圖場景下模型需要重新訓(xùn)練,訓(xùn)練成本過高的問題。...
          • 本發(fā)明屬于倉儲(chǔ)物流技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于托盤BOM和匹配規(guī)則的精準(zhǔn)匹配方法,包括下列步驟:(一)托盤BOM數(shù)據(jù)構(gòu)建:在托盤安裝傳感器,進(jìn)行多維度信息采集,并基于采集的數(shù)據(jù)形成托盤的BOM數(shù)據(jù);(二)匹配規(guī)則制定:基于貨物綜合特性、倉儲(chǔ)環(huán)...
          • 本發(fā)明提供一種手術(shù)進(jìn)程管理方法和系統(tǒng),涉及手術(shù)進(jìn)程管理技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明利用非剛性配準(zhǔn)算法融合DTI、fMRI和3D?T1WI影像數(shù)據(jù),生成三維腦網(wǎng)絡(luò)圖譜,其次構(gòu)建LSTM深度學(xué)習(xí)模型,以術(shù)中實(shí)時(shí)監(jiān)測的腦表面位移場為輸入,深部組織位移值為標(biāo)簽...
          • 本申請?zhí)峁┮环N電表箱全生命周期的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法,包括:獲取電表箱內(nèi)部紅外熱成像數(shù)據(jù),基于幀間差分與圖像分割識(shí)別瞬時(shí)溫升斑塊區(qū)域,得到溫度異常二維空間分布圖;提取二維空間分布圖的溫升強(qiáng)度,若溫升強(qiáng)度超預(yù)設(shè)溫升閾值則判定存在熱異常,通過時(shí)空匹配關(guān)...
          • 本發(fā)明涉及司法數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)的司法文書分類方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì),包括:采集司法案件數(shù)據(jù)并對司法案件數(shù)據(jù)進(jìn)行特征強(qiáng)化處理;對司法案件數(shù)據(jù)進(jìn)行侵權(quán)事實(shí)層級(jí)化解析,以得到司法案件數(shù)據(jù)的侵權(quán)類型和侵權(quán)行為嚴(yán)重性;對司法案件...
          • 本發(fā)明涉及一種基于機(jī)器視覺的建筑物損傷智能檢測方法,包括以下步驟:多模態(tài)數(shù)據(jù)采集;預(yù)處理與特征增強(qiáng):對視覺數(shù)據(jù)以及聲學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理;損傷檢測:設(shè)計(jì)材料本構(gòu)驅(qū)動(dòng)的GAN架構(gòu),其生成器通過可微分有限元分析層計(jì)算生成裂縫的應(yīng)力分布并與ABAQUS...
          • 本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)Informer時(shí)空特征融合的風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測方法,屬于風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:S1、采集風(fēng)電機(jī)組在實(shí)際運(yùn)行過程中的原始SCADA數(shù)據(jù);S2、將采集到的原始SCADA數(shù)據(jù)通過重采樣、降噪與變量選擇等預(yù)...
          • 本發(fā)明公開了一種資源隔離的泛在操作系統(tǒng)加固方法及系統(tǒng),涉及計(jì)算機(jī)安全技術(shù)領(lǐng)域,包括獲取泛在操作系統(tǒng)信息,根據(jù)泛在操作系統(tǒng)信息,基于輕量級(jí)硬件輔助虛擬化技術(shù),獲取執(zhí)行環(huán)境信息,根據(jù)用戶指令信息,獲取用戶操作風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)和用戶指令進(jìn)程信息。本發(fā)明通...
          • 一種風(fēng)險(xiǎn)檢測方法及裝置,該方法包括:獲取網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行無故障的日志訓(xùn)練集,該日志訓(xùn)練集包括日志級(jí)別為第一級(jí)別的日志、且不包括日志級(jí)別為第二級(jí)別的日志,日志訓(xùn)練集中第一級(jí)別的日志包括用于表示存在錯(cuò)誤事件但不影響程序繼續(xù)運(yùn)行的日志,第二級(jí)別低于第一級(jí)...
          • 本發(fā)明公開了一種移動(dòng)硬盤的Teensy病毒識(shí)別與防護(hù)方法,涉及病毒識(shí)別與防護(hù)技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明通過復(fù)合設(shè)備指紋構(gòu)建,將硬件紋波特征與動(dòng)態(tài)協(xié)議響應(yīng)結(jié)合,有效識(shí)別高仿真攻擊設(shè)備,突破傳統(tǒng)依賴單一特征檢測的局限;同時(shí)協(xié)議狀態(tài)遷移概率模型采用隱馬爾可...
          • 本發(fā)明涉及基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的可信數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)脫敏訪問方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,通過獲取基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)脫敏處理智能體;根據(jù)多個(gè)樣本脫敏數(shù)據(jù)集內(nèi)K類脫敏數(shù)據(jù)的數(shù)量占比,以及P類用戶權(quán)限的脫敏數(shù)據(jù)的數(shù)量占比,分配獲得多個(gè)主體的多個(gè)靜態(tài)貢獻(xiàn)度;...
          • 本申請公開了一種數(shù)據(jù)發(fā)布方法及裝置。其中,該方法包括:從多個(gè)數(shù)據(jù)源獲取目標(biāo)領(lǐng)域的多個(gè)第一數(shù)據(jù),并獲取預(yù)設(shè)的多個(gè)目標(biāo)查詢;對多個(gè)第一數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,得到多個(gè)第二數(shù)據(jù),其中,預(yù)處理至少包括:隱私信息去標(biāo)識(shí)化處理;對于每個(gè)目標(biāo)查詢,基于多個(gè)第二數(shù)...
          • 本發(fā)明屬于發(fā)動(dòng)機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,提出一種可調(diào)靜子葉片角度判斷方法及系統(tǒng),方法包括:將可調(diào)靜子葉片繞旋轉(zhuǎn)軸轉(zhuǎn)到指定狀態(tài),計(jì)量可調(diào)靜子葉片在設(shè)定高度的葉型點(diǎn)云數(shù)據(jù),形成葉型實(shí)測曲線;獲取可調(diào)靜子葉片的設(shè)計(jì)參數(shù)和設(shè)定閾值,確定可調(diào)靜子葉片在設(shè)定高度和指...
          • 本發(fā)明公開一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的深海采礦VTS構(gòu)型優(yōu)化設(shè)計(jì)方法,屬于深海采礦工程及優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,首先通過VFIFE方法構(gòu)建VTS的力學(xué)響應(yīng)模型,結(jié)合VTS結(jié)構(gòu)參數(shù)和所受外力計(jì)算力學(xué)響應(yīng);然后基于CPO?BP生成預(yù)測代理模型,實(shí)現(xiàn)VTS的構(gòu)型設(shè)計(jì)...
          • 本發(fā)明公開了不等剛度彈性支承梁在移動(dòng)荷載下的動(dòng)力學(xué)響應(yīng)計(jì)算方法,涉及涉及橋梁支座剛度退化分析技術(shù)領(lǐng)域,針對單個(gè)移動(dòng)荷載和系列移動(dòng)荷載的情況,通過理論建模與數(shù)值求解相結(jié)合的方式,系統(tǒng)解決了支座剛度不對稱對橋梁振動(dòng)的影響問題。核心步驟包括:單個(gè)...
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