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          • 本發(fā)明公開了一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)與隱私計算的多廠商電梯故障診斷模型聯(lián)合訓(xùn)練方法及系統(tǒng),通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架實現(xiàn)跨廠商數(shù)據(jù)協(xié)同訓(xùn)練。各廠商本地節(jié)點(diǎn)對振動信號、視頻流等多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,采用差分隱私與同態(tài)加密技術(shù)保護(hù)數(shù)據(jù)隱私,中心服務(wù)器根據(jù)數(shù)據(jù)量...
          • 本發(fā)明提供一種VOI桌面的安全數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)及方法,涉及虛擬化技術(shù)領(lǐng)域。系統(tǒng)包括虛擬化存儲管理模塊,用于根據(jù)項目的緊急類別設(shè)置多個VOI桌面用戶的存儲優(yōu)先級,并根據(jù)業(yè)務(wù)類別設(shè)置存儲副本數(shù),利用AES?256算法和SM4國密算法,對存儲優(yōu)先級、...
          • 本發(fā)明提供了一種基于虛實數(shù)據(jù)驅(qū)動的MSWI過程表征方法,涉及MSWI過程技術(shù)領(lǐng)域。包括:基于注意力機(jī)制的魯棒記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和真實過程數(shù)據(jù)的相關(guān)變量構(gòu)建第一全流程表征模型;基于模糊森林集成方法,根據(jù)真實過程數(shù)據(jù)和虛擬數(shù)據(jù)構(gòu)建第二全流程表征模型;...
          • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,可應(yīng)用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務(wù)場景中,公開了一種基于因素權(quán)重優(yōu)化的數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),包括:接收結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并提取數(shù)據(jù)中的基礎(chǔ)關(guān)鍵因素集合與監(jiān)測標(biāo)的信息生成數(shù)據(jù)特征集合;基于數(shù)據(jù)特征集合...
          • 本發(fā)明提出了綜合交通樞紐客流智能分析與動態(tài)預(yù)警方法,所述方法專門適用于多運(yùn)輸方式接駁區(qū)域、立體化通道及高密度客流節(jié)點(diǎn)的綜合交通樞紐場景,所述方法包括如下步驟:在綜合交通樞紐的立體空間內(nèi)布設(shè)多模態(tài)感知網(wǎng)絡(luò),包括在垂直交通節(jié)點(diǎn)部署三維激光掃描陣...
          • 本發(fā)明提供了一種用于超長文本處理的數(shù)據(jù)集構(gòu)建方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)分割技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:獲取待輸入文件并將所述文件轉(zhuǎn)化為txt格式,得到格式文件;將所述格式文件進(jìn)行第一次清洗,得到第一清洗文件;統(tǒng)計所述清洗文件中高頻詞匯并進(jìn)行高頻詞匯的符號...
          • 本發(fā)明公開了基于多模態(tài)學(xué)習(xí)行為分析驅(qū)動的學(xué)習(xí)設(shè)備輔助優(yōu)化系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)增強(qiáng)與反饋技術(shù)領(lǐng)域,包括:構(gòu)建分布式學(xué)習(xí)框架,在本地設(shè)備端進(jìn)行特征提取;動態(tài)調(diào)整各模態(tài)的權(quán)重分配;構(gòu)建時空連續(xù)的認(rèn)知狀態(tài)圖譜;將數(shù)學(xué)公式和物理定律結(jié)構(gòu)化為符號規(guī)則;記錄學(xué)...
          • 本申請涉及生物安全實驗室的技術(shù)領(lǐng)域,公開一種基于物聯(lián)網(wǎng)的生物安全實驗室數(shù)字化分析方法及系統(tǒng),方法步驟如下:先依據(jù)當(dāng)前檢測場景的第一、二傳感器匹配檢測步驟;接著分別通過兩個傳感器獲取第一、二關(guān)鍵對象的狀態(tài)數(shù)據(jù),且第一關(guān)鍵對象處于第二關(guān)鍵對象前...
          • 本發(fā)明公開了一種智能坐便器的故障診斷方法、智能坐便器及存儲介質(zhì),所述智能坐便器的故障診斷方法包括:實時采集傳感器數(shù)據(jù),并通過滑動窗口得到窗口內(nèi)的傳感器數(shù)據(jù);計算窗口內(nèi)傳感器數(shù)據(jù)的統(tǒng)計數(shù)據(jù),所述統(tǒng)計數(shù)據(jù)包括均值和標(biāo)準(zhǔn)方差;根據(jù)計算得到的統(tǒng)計數(shù)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于歷史注意力機(jī)制的多視角信息缺失處理方法,包括以下步驟:S1:持續(xù)存儲多視角的歷史有效觀測數(shù)據(jù),并根據(jù)預(yù)設(shè)更新策略動態(tài)更新所緩存的歷史有效觀測數(shù)據(jù);S2:獲取當(dāng)前視角數(shù)據(jù),并根據(jù)當(dāng)前視角數(shù)據(jù)與緩存的歷史有效觀測數(shù)據(jù)的差異度...
          • 本發(fā)明涉及一種系統(tǒng)故障概率計算方法,包括以下步驟:獲取系統(tǒng)的故障模式,進(jìn)而將系統(tǒng)故障狀態(tài)表示為包含所有故障模式的二元向量;對任一所述故障模式,計算該故障模式的先驗概率、以及該故障模式下各檢測節(jié)點(diǎn)的觸發(fā)概率;基于貝葉斯定理,根據(jù)系統(tǒng)故障狀態(tài)包...
          • 本申請公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及智能駕駛技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:獲取待處理智能駕駛數(shù)據(jù)集,其中,所述待處理智能駕駛數(shù)據(jù)集包括至少一有效數(shù)據(jù)片段;對所述至少一有效數(shù)據(jù)片段進(jìn)行分析,確定所述至少一有效數(shù)據(jù)片段中的異常幀...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N自動換刀機(jī)構(gòu)的運(yùn)維方法、設(shè)備及存儲介質(zhì),該方法包括:對自動換刀機(jī)構(gòu)采集原始圖像數(shù)據(jù)與音頻信號;依據(jù)目標(biāo)圖像特征對原始圖像數(shù)據(jù)執(zhí)行分類操作與語義分割操作;依據(jù)區(qū)域圖像數(shù)據(jù)生成自動換刀機(jī)構(gòu)在更換刀具時執(zhí)行的第二候選動作;依據(jù)第一...
          • 本發(fā)明公開了一種用于鈍性沖擊的失能評估測試方法,屬于失能測試方法技術(shù)領(lǐng)域,具體步驟如下:步驟S1:獲取鈍性沖擊設(shè)備的物理指標(biāo)數(shù)據(jù);步驟S2:通過行為采集設(shè)備采集沖擊位置的物理變化數(shù)據(jù)和生物靶標(biāo)行為數(shù)據(jù),并分別計算鈍性沖擊能量值和對抗失能屬性...
          • 本發(fā)明涉及智能決策技術(shù)領(lǐng)域,可應(yīng)用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務(wù)場景中,公開了一種基于策略優(yōu)化的決策方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),包括:接收策略集合,并根據(jù)預(yù)設(shè)的分類標(biāo)識生成初始分類策略集合;通過與目標(biāo)對象數(shù)據(jù)匹配生成決策結(jié)果,獲取與目標(biāo)對象數(shù)據(jù)對應(yīng)...
          • 本發(fā)明提供大數(shù)據(jù)人工智能AI綜合腐蝕采集算力平臺方法及系統(tǒng),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,包括通過分布式腐蝕傳感器采集數(shù)據(jù)并進(jìn)行時空標(biāo)記,計算時空相關(guān)性矩陣實現(xiàn)異構(gòu)數(shù)據(jù)自適應(yīng)融合;構(gòu)建基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腐蝕環(huán)境知識遷移框架,建立跨環(huán)境知識遷移;將融合...
          • 本申請涉及金融領(lǐng)域以及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、介質(zhì)及設(shè)備。其中,方法包括:獲取用于進(jìn)行模型訓(xùn)練的原始數(shù)據(jù)集,所述原始數(shù)據(jù)集中包含用于進(jìn)行模型訓(xùn)練的若干初始數(shù)據(jù)塊;從各所述初始數(shù)據(jù)塊中確定若干參考數(shù)據(jù)塊;基于各所述參...
          • 本發(fā)明公開了一種基于信道制圖的大空間定位系統(tǒng)及方法,其中系統(tǒng)包括:預(yù)處理模塊、三角測量模塊、特征優(yōu)化模塊、特征融合模塊和輸出模塊;預(yù)處理模塊用于對接收到的無線信道狀態(tài)信息進(jìn)行預(yù)處理,得到處理后信息;三角測量模塊用于基于處理后信息,進(jìn)行初步定...
          • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,可應(yīng)用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務(wù)場景中,公開了一種時間序列數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),包括:獲取原始時間序列數(shù)據(jù);對原始時間序列數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作以生成增強(qiáng)時間序列數(shù)據(jù);基于增強(qiáng)時間序列數(shù)據(jù)采用對比學(xué)習(xí)方式...
          • 本發(fā)明屬于儲氫容器性能測試技術(shù)領(lǐng)域,具體提供了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)挖掘的儲氫容器壽命評估方法及系統(tǒng),方法主要包括:獲取儲氫容器在連續(xù)循環(huán)測試中的動態(tài)參數(shù)集合;根據(jù)動態(tài)參數(shù)集合生成壓力特征向量組和流量波動特征組;根據(jù)壓力特征向量組生成當(dāng)前循環(huán)的...
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