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          • 本發(fā)明公開了一種基于AI技術(shù)的融媒體稿件傳播效果預(yù)測方法,其讀取待預(yù)測稿件并且將待預(yù)測稿件按照文本稿件、視頻稿件和音頻稿件進行分類并處理,將處理得到的特征數(shù)據(jù)經(jīng)歸一化處理后得到結(jié)構(gòu)化特征向量;根據(jù)結(jié)構(gòu)化特征向量,在知識庫中基于主題相似度檢索...
          • 本發(fā)明公開了一種基于AI技術(shù)和媒體行業(yè)數(shù)據(jù)要素的融媒體選題策劃方法,其通過API接口和分布式爬蟲,從融媒體平臺中實時獲取融媒體數(shù)據(jù)并進行數(shù)據(jù)清洗、對齊和多模態(tài)數(shù)據(jù)標準化,然后提取關(guān)鍵特征并構(gòu)建動態(tài)知識圖譜;用戶輸入關(guān)鍵詞并且選擇報題類型,提...
          • 本說明書提供一種基于信息安全維度的模型訓(xùn)練優(yōu)化方法及裝置,根據(jù)包括安全樣本數(shù)據(jù)和風險樣本數(shù)據(jù)的多模態(tài)樣本數(shù)據(jù),通過第一大模型自動化生成訓(xùn)練第一多模態(tài)大模型所需的安全訓(xùn)練數(shù)據(jù)和風險訓(xùn)練數(shù)據(jù)。進而,基于安全訓(xùn)練數(shù)據(jù)和風險訓(xùn)練數(shù)據(jù),采用偏好學(xué)習(xí)方...
          • 本發(fā)明涉及風機葉片疲勞損傷預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域。提供一種風機葉片疲勞損傷預(yù)測方法及系統(tǒng)。步驟如下:基于葉片各向異性參數(shù)構(gòu)建耦合有限元模型;實時獲取葉片表面三維應(yīng)變場數(shù)據(jù),以及葉片振動加速度信號、環(huán)境溫濕度和風速風向數(shù)據(jù),構(gòu)建多維監(jiān)測數(shù)據(jù)集;基于多維...
          • 本申請涉及一種管道異常檢測方法、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及管道技術(shù)領(lǐng)域,旨在提高管道異常的檢測效率。該方法包括:獲取管道所處的待檢測區(qū)域的環(huán)境信息;環(huán)境信息包括:待檢測區(qū)域的區(qū)域圖像和傳感器數(shù)據(jù);傳感器數(shù)據(jù)包括:溫度數(shù)據(jù)、煙霧數(shù)據(jù)、...
          • 本發(fā)明提出了一種滾動軸承小樣本開集故障診斷方法,屬于故障診斷領(lǐng)域。解決現(xiàn)有滾動軸承數(shù)據(jù)稀缺導(dǎo)致故障特征提取能力不足以及開集閾值策略僵化的問題。方法包括:構(gòu)建小樣本閉集分類模塊,所述模塊通過融合密集連接網(wǎng)絡(luò)和原型網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)故障特征提取與分類;設(shè)...
          • 本發(fā)明涉及智能監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,具體為綜合能源站智能診斷系統(tǒng)及方法,系統(tǒng)包括:動態(tài)軌跡捕捉模塊、滯后響應(yīng)分析模塊、失配行為診斷模塊、故障鏈定位模塊。本發(fā)明中,采用動態(tài)時間規(guī)整算法處理滑動窗口時序數(shù)據(jù)并計算軌跡斜率差異,增強對瞬時擾動特征的捕捉精...
          • 本申請公開了一種信號變點檢測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及信號處理技術(shù)領(lǐng)域。其中方法包括:獲取待檢測信號,待檢測信號由多個時序上連續(xù)的信號點組成;分別確定任一信號點與任一信號點間的徑向基函數(shù)值;對于多個時長中的任一時長,根據(jù)時長內(nèi)任一信號點與...
          • 本發(fā)明涉及一種航道整治建筑物保護方法及裝置,屬于水上交通安全與航道管理技術(shù)領(lǐng)域,方法包括通過多類傳感器實時采集船舶的動態(tài)信息,采用分層式自適應(yīng)濾波對船舶的動態(tài)信息進行融合,獲得融合后的船舶行為數(shù)據(jù);基于融合后的船舶行為數(shù)據(jù)對船舶行為進行實時...
          • 本申請涉及圖紙審核技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種審查變電站CAD圖紙的人工智能助手。審查變電站CAD圖紙的人工智能方法包括:通過統(tǒng)一接口獲取DWG圖紙和審查規(guī)范PDF文件,使用pyautocad或ezdxf庫解析圖元并提取設(shè)備信息與拓撲關(guān)系,構(gòu)建基于...
          • 本發(fā)明公開了一種陸上油氣管道目標可靠度確定方法,包括以下步驟:獲取油氣管道數(shù)據(jù)集并構(gòu)建油氣管道的若干種典型設(shè)計工況;計算每種典型設(shè)計工況下油氣管道的極端極限狀態(tài)失效概率;根據(jù)油氣管道失效事故的不同影響,建立油氣管道的總失效后果計算模型;將典...
          • 本發(fā)明提供一種基于離散狀態(tài)空間的風電場并網(wǎng)動態(tài)聚合等值建模方法,包括:整合風電場內(nèi)各機組離散狀態(tài)空間模型,構(gòu)建對角塊矩陣聯(lián)合模型;基于集電網(wǎng)絡(luò)線路電抗離散方程與實對稱矩陣Xw,通過線性疊加生成初次等值電抗模型;對Xw進行特征值分解,生成模態(tài)...
          • 本公開涉及電解水制氫技術(shù)領(lǐng)域,包括堿性電解槽的裝配質(zhì)量評估方法、裝置、及存儲介質(zhì)。通過基于裝配完成的堿性電解槽的機械?電耦合模型、以及堿性電解槽的尺寸公差,確定運行階段每個電解小室的面接觸電阻的第一允許波動范圍;基于電解小室的每種輸入電流值...
          • 本發(fā)明公開了一種整體式汽車底盤結(jié)構(gòu)性能評價方法,包括(1)建立包含剛度、強度、模態(tài)頻率和輕量化系數(shù)的多維度評價指標體系;(2)構(gòu)建參數(shù)化有限元仿真模型進行多物理場耦合分析;(3)結(jié)合動態(tài)載荷譜分析確定指標權(quán)重分配;(4)對試制樣車在閉環(huán)系統(tǒng)...
          • 本發(fā)明涉及半導(dǎo)體器件測試技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種SiC MOSFET功率循環(huán)測試方法,包括以下步驟:S1、搭建復(fù)合環(huán)境測試平臺配置動態(tài)測試參數(shù),自動計算物理邊界,并實時采集傳感器數(shù)據(jù);S2、基于所述物理邊界與傳感器數(shù)據(jù)建立有限元仿真模型,輸出...
          • 本發(fā)明公開了一種基于兩階段維納過程的退化設(shè)備壽命預(yù)測方法,涉及設(shè)備壽命預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,包括兩階段維納過程建模;兩階段確定參數(shù)維納過程壽命預(yù)測;兩階段隨機參數(shù)維納過程壽命預(yù)測;兩階段模型參數(shù)極大似然估計;預(yù)測模型訓(xùn)練優(yōu)化;預(yù)測模型在線更新,本發(fā)...
          • 本申請公開了一種多語言翻譯方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),包括:基于待翻譯文件中的標準化翻譯數(shù)據(jù)生成待翻譯文件對應(yīng)的初始翻譯文件,待翻譯文件基于至少一種語言生成;確定初始翻譯文件中缺失翻譯文本對應(yīng)的目標翻譯數(shù)據(jù);基于目標翻譯數(shù)據(jù)生成待翻譯文件對...
          • 本發(fā)明涉及單分子電輸運領(lǐng)域,且公開了一種基于融合注意力機制的單分子電學(xué)數(shù)據(jù)分析方法;方法包括:步驟1,獲取單分子電導(dǎo)軌跡訓(xùn)練集;步驟2,構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);步驟3,訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);步驟4,對單分子混合溶液進行檢測;通過設(shè)有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),有利...
          • 本申請公開了一種模型訓(xùn)練方法、裝置及數(shù)據(jù)生成方法。其中,該模型訓(xùn)練方法包括:獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,其中,訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中包括多個訓(xùn)練數(shù)據(jù),每個訓(xùn)練數(shù)據(jù)中均包括缺失值;在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中隨機選取多個目標訓(xùn)練數(shù)據(jù);利用目標訓(xùn)練數(shù)據(jù)以及目標訓(xùn)練數(shù)據(jù)對應(yīng)的掩碼矩...
          • 本申請?zhí)峁┗谌哂嘁种频漠悩?gòu)知識遷移方法和系統(tǒng),方法為:將輸入圖像分別送入異構(gòu)的教師網(wǎng)絡(luò)和學(xué)生網(wǎng)絡(luò),抽取各自網(wǎng)絡(luò)的特征向量,得到教師特征向量和第一學(xué)生特征向量;將第一學(xué)生特征向量送入解耦模塊,獲得與教師特征向量維度一致的第二學(xué)生特征向量,將...
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