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          • 本申請(qǐng)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(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù),每個(gè)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(jī)選取多個(gè)目標(biāo)訓(xùn)練數(shù)據(jù);利用目標(biāo)訓(xùn)練數(shù)據(jù)以及目標(biāo)訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的掩碼矩...
          • 本發(fā)明涉及單分子電輸運(yùn)領(lǐng)域,且公開了一種基于融合注意力機(jī)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(duì)單分子混合溶液進(jìn)行檢測(cè);通過設(shè)有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),有利...
          • 本申請(qǐng)公開了一種多語言翻譯方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),包括:基于待翻譯文件中的標(biāo)準(zhǔn)化翻譯數(shù)據(jù)生成待翻譯文件對(duì)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(duì)應(yīng)的目標(biāo)翻譯數(shù)據(jù);基于目標(biāo)翻譯數(shù)據(jù)生成待翻譯文件對(duì)...
          • 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(cè)方法,涉及設(shè)備壽命預(yù)測(cè)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(cè);兩階段隨機(jī)參數(shù)維納過程壽命預(yù)測(cè);兩階段模型參數(shù)極大似然估計(jì);預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練優(yōu)化;預(yù)測(cè)模型在線更新,本發(fā)...
          • 本發(fā)明涉及半導(dǎo)體器件測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種SiC MOSFET功率循環(huán)測(cè)試方法,包括以下步驟:S1、搭建復(fù)合環(huán)境測(cè)試平臺(tái)配置動(dòng)態(tài)測(cè)試參數(shù),自動(dòng)計(jì)算物理邊界,并實(shí)時(shí)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)明公開了一種整體式汽車底盤結(jié)構(gòu)性能評(píng)價(jià)方法,包括(1)建立包含剛度、強(qiáng)度、模態(tài)頻率和輕量化系數(shù)的多維度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系;(2)構(gòu)建參數(shù)化有限元仿真模型進(jìn)行多物理場(chǎng)耦合分析;(3)結(jié)合動(dòng)態(tài)載荷譜分析確定指標(biāo)權(quán)重分配;(4)對(duì)試制樣車在閉環(huán)系統(tǒng)...
          • 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(píng)估方法、裝置、及存儲(chǔ)介質(zhì)。通過基于裝配完成的堿性電解槽的機(jī)械?電耦合模型、以及堿性電解槽的尺寸公差,確定運(yùn)行階段每個(gè)電解小室的面接觸電阻的第一允許波動(dòng)范圍;基于電解小室的每種輸入電流值...
          • 本發(fā)明提供一種基于離散狀態(tài)空間的風(fēng)電場(chǎng)并網(wǎng)動(dòng)態(tài)聚合等值建模方法,包括:整合風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)各機(jī)組離散狀態(tài)空間模型,構(gòu)建對(duì)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(shí)對(duì)稱矩陣Xw,通過線性疊加生成初次等值電抗模型;對(duì)Xw進(jìn)行特征值分解,生成模態(tài)...
          • 本發(fā)明公開了一種陸上油氣管道目標(biāo)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(jì)工況;計(jì)算每種典型設(shè)計(jì)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(jì)算模型;將典...
          • 本申請(qǐng)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?fù)潢P(guān)系,構(gòu)建基于...
          • 本發(fā)明涉及一種航道整治建筑物保護(hù)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(shí)時(shí)采集船舶的動(dòng)態(tài)信息,采用分層式自適應(yīng)濾波對(duì)船舶的動(dòng)態(tài)信息進(jìn)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(duì)船舶行為進(jìn)行實(shí)時(shí)...
          • 本申請(qǐng)公開了一種信號(hào)變點(diǎn)檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域。其中方法包括:獲取待檢測(cè)信號(hào),待檢測(cè)信號(hào)由多個(gè)時(shí)序上連續(xù)的信號(hào)點(diǎn)組成;分別確定任一信號(hào)點(diǎn)與任一信號(hào)點(diǎn)間的徑向基函數(shù)值;對(duì)于多個(gè)時(shí)長(zhǎng)中的任一時(shí)長(zhǎng),根據(jù)時(shí)長(zhǎng)內(nèi)任一信號(hào)點(diǎn)與...
          • 本發(fā)明涉及智能監(jiān)測(cè)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(dòng)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(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法處理滑動(dòng)窗口時(shí)序數(shù)據(jù)并計(jì)算軌跡斜率差異,增強(qiáng)對(duì)瞬時(shí)擾動(dòng)特征的捕捉精...
          • 本發(fā)明提出了一種滾動(dòng)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(dòng)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(shí)現(xiàn)故障特征提取與分類;設(shè)...
          • 本申請(qǐng)涉及一種管道異常檢測(cè)方法、電子設(shè)備、存儲(chǔ)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(cè)效率。該方法包括:獲取管道所處的待檢測(cè)區(qū)域的環(huán)境信息;環(huán)境信息包括:待檢測(cè)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)明涉及風(fēng)機(jī)葉片疲勞損傷預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。提供一種風(fēng)機(jī)葉片疲勞損傷預(yù)測(cè)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(shí)時(shí)獲取葉片表面三維應(yīng)變場(chǎng)數(shù)據(jù),以及葉片振動(dòng)加速度信號(hào)、環(huán)境溫濕度和風(fēng)速風(fēng)向數(shù)據(jù),構(gòu)建多維監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集;基于多維...
          • 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(fēng)險(xiǎn)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(dòng)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(fēng)險(xiǎn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。進(jìn)而,基于安全訓(xùn)練數(shù)據(jù)和風(fēng)險(xiǎn)訓(xùn)練數(shù)據(jù),采用偏好學(xué)習(xí)方...
          • 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(tái)中實(shí)時(shí)獲取融媒體數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、對(duì)齊和多模態(tài)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化,然后提取關(guān)鍵特征并構(gòu)建動(dòng)態(tài)知識(shí)圖譜;用戶輸入關(guān)鍵詞并且選擇報(bào)題類型,提...
          • 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(cè)方法,其讀取待預(yù)測(cè)稿件并且將待預(yù)測(cè)稿件按照文本稿件、視頻稿件和音頻稿件進(jìn)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(shí)庫中基于主題相似度檢索...
          • 本發(fā)明提供了一種考慮地理分區(qū)優(yōu)化和圖論搜索理論的關(guān)鍵輸電斷面快速識(shí)別方法,涉及電力系統(tǒng)關(guān)鍵輸電斷面識(shí)別領(lǐng)域,步驟為:首先,按地理分區(qū)優(yōu)化規(guī)則對(duì)現(xiàn)有的電網(wǎng)地理分區(qū)進(jìn)行優(yōu)化,并根據(jù)優(yōu)化后的電網(wǎng)地理分區(qū),構(gòu)建電網(wǎng)分區(qū)的狀態(tài)圖。接著,基于所得電網(wǎng)分...
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