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								      本發(fā)明公開一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的深海采礦VTS構(gòu)型優(yōu)化設(shè)計方法，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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于發(fā)動機(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...
								
            
							
            
							
						
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								      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：從多個數(shù)據(jù)源獲取目標(biāo)領(lǐng)域的多個第一數(shù)據(jù)，并獲取預(yù)設(shè)的多個目標(biāo)查詢；對多個第一數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到多個第二數(shù)據(jù)，其中，預(yù)處理至少包括：隱私信息去標(biāo)識化處理；對于每個目標(biāo)查詢，基于多個第二數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的可信數(shù)據(jù)動態(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，分配獲得多個主體的多個靜態(tài)貢獻(xiàn)度；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種移動硬盤的Teensy病毒識別與防護(hù)方法，涉及病毒識別與防護(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態(tài)協(xié)議響應(yīng)結(jié)合，有效識別高仿真攻擊設(shè)備，突破傳統(tǒng)依賴單一特征檢測的局限；同時協(xié)議狀態(tài)遷移概率模型采用隱馬爾可...
								
            
							
            
							
						
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								      一種風(fēng)險檢測方法及裝置，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)練集包括日志級別為第一級別的日志、且不包括日志級別為第二級別的日志，日志訓(xùn)練集中第一級別的日志包括用于表示存在錯誤事件但不影響程序繼續(xù)運(yùn)行的日志，第二級別低于第一級...
								
            
							
            
							
						
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								      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)險系數(shù)和用戶指令進(jìn)程信息。本發(fā)明通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)Informer時空特征融合的風(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)...
								
            
							
            
							
						
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								      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)計材料本構(gòu)驅(qū)動的GAN架構(gòu)，其生成器通過可微分有限元分析層計算生成裂縫的應(yīng)力分布并與ABAQUS...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N電表箱全生命周期的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法，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別瞬時溫升斑塊區(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，通過時空匹配關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      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)時監(jiān)測的腦表面位移場為輸入，深部組織位移值為標(biāo)簽...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于倉儲物流技術(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、倉儲環(huán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于時空軌跡數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于圖注意力與時序特征融合的時空軌跡相似度計算方法，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。...
								
            
							
            
							
						
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								      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)組振動信號，選擇時頻變換方法將一維振動信號轉(zhuǎn)換為二維時頻圖像，增強(qiáng)信號特征維度，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...
								
            
							
            
							
						
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								      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。所建立的基于時空特征耦合的CovTE?BiLSTM混合模型...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于振動傳感數(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：采集大壩振動數(shù)據(jù)，對大壩振動數(shù)據(jù)進(jìn)行基于動態(tài)窗口的自適應(yīng)歸一化處理...
								
            
							
            
							
						
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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)對初始湖泊水動力模型進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，提升模型對湖泊動態(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，...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及環(huán)境管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于協(xié)同過濾算法的廢物回收處置服務(wù)商的智能推薦方法及裝置。所述方法包括：獲取多個產(chǎn)廢企業(yè)各自的產(chǎn)廢特征信息，多個產(chǎn)廢企業(yè)包括目標(biāo)產(chǎn)廢企業(yè)和多個參考產(chǎn)廢企業(yè)；根據(jù)多個產(chǎn)廢企業(yè)各自的產(chǎn)廢特征信息，計算目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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