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          • 本發(fā)明提供了一種隧道覆巖三維結(jié)構(gòu)特征分析方法及系統(tǒng),涉及隧道結(jié)構(gòu)分析技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括步驟:提取裂隙網(wǎng)絡(luò)模型中各裂隙單元的幾何特征和拓?fù)涮卣?;根?jù)幾何特征和拓?fù)涮卣鳎_定各裂隙單元的工程重要等級;根據(jù)各裂隙單元的工程重要等級,對三維裂隙網(wǎng)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于做法庫的房間建筑面層生成方法、設(shè)備及介質(zhì),屬于建筑設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域,用于解決在現(xiàn)有的建筑面層設(shè)計中,存在效率低下、相關(guān)信息不完整,難以進(jìn)行信息的集成與更新,比較高度依賴人工操作的技術(shù)問題。方法包括:將當(dāng)前設(shè)計文件進(jìn)行建筑面層...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N剪力墻邊緣構(gòu)件縱筋配置方法、系統(tǒng)及設(shè)備,屬于工程設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域。該方法基于邊緣構(gòu)件輪廓線,生成多個鋼筋布置點(diǎn)位;將邊緣構(gòu)件拆分為至少一個矩形區(qū)域;基于各矩形區(qū)域所覆蓋墻肢的二維幾何屬性及預(yù)設(shè)分類規(guī)則,確定各覆蓋墻肢的配筋方式,...
          • 本發(fā)明公開了一種數(shù)字孿生驅(qū)動的鐵路邊坡位移預(yù)測方法及系統(tǒng),方法包括:首先構(gòu)建鐵路邊坡數(shù)字孿生模型,然后融合鐵路邊坡多源監(jiān)測數(shù)據(jù)與鐵路邊坡數(shù)字孿生模型,通過變分模態(tài)分解生成趨勢項、周期項和隨機(jī)項組成的鐵路邊坡位移數(shù)據(jù)集;根據(jù)鐵路邊坡位移數(shù)據(jù)集...
          • 本發(fā)明提供了一種巖溶地區(qū)樁基智能定位與精準(zhǔn)施工方法,包括獲取目標(biāo)工程區(qū)域的巖溶發(fā)育特征數(shù)據(jù)集,包括三維地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)組和巖溶屬性數(shù)據(jù)組。對數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理,得到巖溶預(yù)處理數(shù)據(jù)集。基于特征提取模型,對預(yù)處理后的三維地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)組進(jìn)行特征提取,生...
          • 本發(fā)明提供基于非結(jié)構(gòu)化元數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)與訪問控制方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括獲取多個數(shù)據(jù)源節(jié)點(diǎn)的待處理時序元數(shù)據(jù),計算敏感度特征和得分,劃分敏感度等級;根據(jù)敏感度等級分配差分隱私預(yù)算進(jìn)行處理;設(shè)置分級訪問權(quán)限并對訪問者信息脫敏;分...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)存儲技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種水表計量數(shù)據(jù)加密存儲方法,所述方法應(yīng)用于智能水表管理系統(tǒng),所述智能水表管理系統(tǒng)與預(yù)設(shè)的加密存儲中心存在通信連接,所述方法包括:響應(yīng)于接收到的水表計量數(shù)據(jù)上傳請求,從所述加密存儲中心獲取的生物特征模板創(chuàng)建...
          • 本發(fā)明公開了基于聚類處理的隱私數(shù)據(jù)安全保護(hù)方法及系統(tǒng),方法包括登錄信息獲取、登錄模式單元生成、常規(guī)登錄模式組區(qū)分、常規(guī)登錄模式組合并、邊緣登錄模式風(fēng)險等級判定和隱私保護(hù)。本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)保護(hù)領(lǐng)域,具體是指基于聚類處理的隱私數(shù)據(jù)安全保護(hù)方法及系...
          • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,提供一種道路工程低碳數(shù)據(jù)可信交互方法及系統(tǒng),包括構(gòu)建全生命周期階段劃分模型,依據(jù)各階段的業(yè)務(wù)活動生成對應(yīng)的低碳數(shù)據(jù),并為所述低碳數(shù)據(jù)附加階段標(biāo)識、時間戳和空間位置標(biāo)簽;基于預(yù)設(shè)的工程邏輯、數(shù)據(jù)因果關(guān)系與碳排放因子模型...
          • 本說明書實(shí)施例公開了一種基于空間鄰近度的小麥條銹病動態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng)。其中,小麥條銹病監(jiān)測方法包括獲取小麥的空間分布范圍、以及空間分布范圍對應(yīng)的多時相遙感影像數(shù)據(jù)和農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù);基于時間序列諧波分析與有效積溫法,根據(jù)多時相遙感影像數(shù)據(jù)和農(nóng)業(yè)...
          • 本申請公開了一種面向柔性手術(shù)器械的多源感知數(shù)據(jù)自適應(yīng)融合方法及相關(guān)裝置。該方法包括:在工作環(huán)境中基于時間戳同步技術(shù)采集光學(xué)、力學(xué)、位姿多模態(tài)感知數(shù)據(jù);對多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行時鐘補(bǔ)償及基于器械運(yùn)動學(xué)模型的空間坐標(biāo)變換,完成時空配準(zhǔn);將配準(zhǔn)后的數(shù)據(jù)輸...
          • 本申請公開了一種基于多模態(tài)感知的腔道環(huán)境實(shí)時監(jiān)測方法及相關(guān)裝置。該方法包括:同步采集腔道視覺、接觸力與電磁定位數(shù)據(jù);對三類數(shù)據(jù)分別進(jìn)行精煉處理;對精煉后的視覺數(shù)據(jù)提取YOLO特征,對接觸力數(shù)據(jù)利用mamba模型輸出動態(tài)觸覺特征,對定位數(shù)據(jù)經(jīng)...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種人工智能輔助下的消防平臺數(shù)字孿生體構(gòu)建方法,包括:獲取采集源點(diǎn)在各時刻的各項源數(shù)據(jù);篩選各項源數(shù)據(jù)獲得差異化源點(diǎn)及其在各時刻的消防事件向量;通過消防事件向量的偏離情況得到獨(dú)立檢驗(yàn)事件向量,利用消防事件...
          • 本發(fā)明屬于變壓器監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于多物理量特征的電力變壓器故障識別方法及系統(tǒng),本發(fā)明從可聽聲信號中提取50Hz奇偶倍頻比、峰值幅度和短時傅里葉變換時頻譜圖;從超聲信號中提取小波能量熵和目標(biāo)頻帶能量占比,從特高頻信號中提取特高頻PR...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于云計算的智能電能表誤差校驗(yàn)方法及系統(tǒng)。方法包括步驟:采集電網(wǎng)中的電壓誤差數(shù)據(jù)以及電流誤差數(shù)據(jù),獲取每個時刻的電壓誤差數(shù)據(jù)段的直觀波動程度;獲取每個時刻的電壓誤差數(shù)據(jù)段中每個電壓誤差數(shù)據(jù)的相似數(shù)據(jù);根據(jù)...
          • 本發(fā)明涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于多源數(shù)據(jù)融合的柴油機(jī)故障預(yù)警方法,包括:獲取柴油機(jī)的歷史故障樣本集以及目標(biāo)窗口數(shù)據(jù);獲取各維度的歷史運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)與各類型故障之間的故障關(guān)聯(lián);獲取單維度BPA函數(shù);對單維度BPA函數(shù)進(jìn)行融合,...
          • 本發(fā)明公開了一種基于屬性增強(qiáng)的金融交易信息的異常節(jié)點(diǎn)檢測方法,本申請通過根據(jù)所述圖數(shù)據(jù)得到鄰接矩陣及對角矩陣及標(biāo)準(zhǔn)化鄰接矩陣;結(jié)合節(jié)點(diǎn)集合中的每個當(dāng)前節(jié)點(diǎn)確定連接強(qiáng)度;根據(jù)頻率權(quán)重和連接強(qiáng)度確定每個當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的采樣概率;根據(jù)圖數(shù)據(jù)和采樣概率確...
          • 本發(fā)明涉及風(fēng)險預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于無線傳感器的高空作業(yè)在線監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)及方法。所述方法包括以下步驟:對高空作業(yè)平臺部署多類型無線傳感器陣列采集結(jié)構(gòu)應(yīng)力數(shù)據(jù)、環(huán)境溫濕度和人員狀態(tài)數(shù)據(jù),構(gòu)建多源標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集;對多源標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行時空對齊...
          • 本發(fā)明公開一種基于多尺度頻感動態(tài)增強(qiáng)的軸承故障診斷方法,包括:采集軸承運(yùn)行狀態(tài)下的振動信號,對其進(jìn)行預(yù)處理得到時頻矩陣,隨后將時頻矩陣劃分為訓(xùn)練集和測試集;搭建多尺度頻率網(wǎng)絡(luò)感知模型,將訓(xùn)練集中的時頻矩陣輸入該模型實(shí)現(xiàn)多尺度特征的提取,隨后...
          • 本發(fā)明公開了協(xié)作學(xué)習(xí)下基于注意力機(jī)制的多模態(tài)情感識別方法,獲取樣本和對應(yīng)的情緒狀態(tài),基于樣本生成訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、以及測試集;構(gòu)建協(xié)作學(xué)習(xí)多模態(tài)情感識別模型;定義協(xié)作學(xué)習(xí)多模態(tài)情感識別模型的損失函數(shù);基于訓(xùn)練集對協(xié)作學(xué)習(xí)多模態(tài)情感識別模型訓(xùn)練...
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