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								      本發(fā)明提供了一種工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的設(shè)備故障預(yù)測(cè)與診斷系統(tǒng)，涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)采集模塊、狀態(tài)感知模塊、預(yù)測(cè)分析模塊和故障診斷模塊；所述數(shù)據(jù)采集模塊用于采集設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，所述狀態(tài)感知模塊用于監(jiān)控設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，所述預(yù)測(cè)分析模塊用于預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于多點(diǎn)量測(cè)信息的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型電網(wǎng)故障辨識(shí)方法及裝置，涉及電網(wǎng)故障分析技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：搭建含新能源接入的電網(wǎng)仿真模型；在m文件中利用sim函數(shù)運(yùn)行Simulink模型，基于編輯器與循環(huán)嵌套模型的交互，將不同模型參數(shù)傳遞到...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種信號(hào)處理方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括：獲取具有非線性損傷的均衡后信號(hào)，并對(duì)均衡后信號(hào)進(jìn)行歸一化處理，生成目標(biāo)輸入信號(hào)；將目標(biāo)輸入信號(hào)輸入至改進(jìn)后的多任務(wù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行非線性補(bǔ)償，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的雙有源橋變換器開(kāi)路故障預(yù)測(cè)方法及設(shè)備，通過(guò)構(gòu)建雙有源橋變換器等效電路仿真模型，基于雙有源橋變換器等效電路仿真模型的開(kāi)路檢測(cè)信號(hào)和對(duì)應(yīng)的開(kāi)路故障結(jié)果，創(chuàng)建開(kāi)路故障預(yù)測(cè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；構(gòu)建雙有源橋變換器開(kāi)路故障預(yù)測(cè)模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于人工智能的計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng)，系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)偏向識(shí)別模塊、歸屬校正模塊、張力修正模塊、標(biāo)簽頻率分析模塊、語(yǔ)義偏移調(diào)整模塊。本發(fā)明中，通過(guò)構(gòu)建局部窗口集合并分析維度間差異波動(dòng)，精準(zhǔn)識(shí)別持續(xù)性偏向特征的關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種林草植被退化早期預(yù)警信號(hào)識(shí)別方法，包括：獲取研究區(qū)域的地理數(shù)據(jù)；基于地理數(shù)據(jù)根據(jù)植被指數(shù)得到植被顯著退化區(qū)域；基于植被顯著退化區(qū)域識(shí)別植被負(fù)突變點(diǎn)；基于識(shí)別的植被負(fù)突變點(diǎn)結(jié)合植被指數(shù)篩選出影響植被負(fù)突變的關(guān)鍵影響因子；將關(guān)鍵影...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種模型訓(xùn)練方法、嵌入生成方法、推薦方法及相關(guān)產(chǎn)品。該模型訓(xùn)練方法，包括：獲取第一語(yǔ)言模型，第一語(yǔ)言模型包括狀態(tài)空間模型。獲取第一物品嵌入的第一序列，第一物品嵌入包括與第一對(duì)象產(chǎn)生過(guò)交互的第一交互物品的嵌入。將第一序列輸入至第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法，屬于機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：步驟S1：VMD參數(shù)優(yōu)化；步驟S2：有效IMF分量篩選；步驟S3：特征提取及降維；步驟S4：故障診斷。本發(fā)明利用變分模態(tài)分解降低振動(dòng)信號(hào)中的噪聲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于單模態(tài)模型聯(lián)合嵌入的多模態(tài)缺失預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，包括：通過(guò)獨(dú)立的單模態(tài)編碼器對(duì)輸入的模態(tài)進(jìn)行特征提取，并根據(jù)得到的現(xiàn)有模態(tài)的特征生成所述現(xiàn)有模態(tài)的提示嵌入；其中，所述輸入的模態(tài)包括：圖像或文字；基于所述現(xiàn)有模態(tài)的提示嵌入，...
								
            
							
            
							
						
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								      用于光固化3D打印精密陶瓷的全鏈條性能評(píng)價(jià)方法、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備，屬于陶瓷3D打印技術(shù)領(lǐng)域。為了解決目前還沒(méi)有一種針對(duì)3D打印精密陶瓷的全鏈條性能評(píng)價(jià)方法的問(wèn)題。本發(fā)明以3D打印全鏈條性能指標(biāo)評(píng)價(jià)值作為目標(biāo)層，將每個(gè)一級(jí)指標(biāo)包含的性能指標(biāo)作為...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于動(dòng)態(tài)權(quán)重融合與多模態(tài)分解的庫(kù)岸滑坡位移預(yù)測(cè)方法，包括S1數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理；S2最佳輸入特征優(yōu)選：基于位移演化機(jī)理構(gòu)建多源異構(gòu)特征集，利用MIC和RF算法篩選最佳輸入特征；S3多因素多尺度分解重構(gòu)：采用MEMD算法將滑坡累...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于軌跡大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的航空器出界時(shí)間預(yù)測(cè)方法。包括以下步驟：S1，航空器軌跡數(shù)據(jù)集預(yù)處理；S2，數(shù)據(jù)集特征提取；S3，模型構(gòu)建；S4，航空器出界時(shí)間預(yù)測(cè)。本發(fā)明通過(guò)注意力機(jī)制挖掘航空器當(dāng)前位...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N非末道次軋制力預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及軋制工藝技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：獲取數(shù)據(jù)集；根據(jù)數(shù)據(jù)集的時(shí)序特征，獲取級(jí)聯(lián)指標(biāo)；基于數(shù)據(jù)集和級(jí)聯(lián)指標(biāo)，得到訓(xùn)練集；訓(xùn)練集包括：數(shù)據(jù)集中與非末道次軋制力相關(guān)聯(lián)的特征；利用訓(xùn)練集對(duì)待訓(xùn)練模型進(jìn)行訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多源數(shù)據(jù)的食品保質(zhì)期預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，包括修復(fù)食品多源數(shù)據(jù)獲得修正食品數(shù)據(jù)，進(jìn)行異常檢測(cè)獲得食品異常因素，進(jìn)行異常演化確定保質(zhì)期影響度，將所述修正食品數(shù)據(jù)輸入食品影響函數(shù)獲得食品內(nèi)外影響度，將所述修正食品數(shù)據(jù)輸入食品基礎(chǔ)保...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的人群畫(huà)像興趣圖譜增強(qiáng)建模方法，S1.生成人群畫(huà)像興趣圖譜圖快照序列；S2.得到性能評(píng)價(jià)結(jié)果集合；S3.根據(jù)適應(yīng)度評(píng)估結(jié)果選擇最優(yōu)池化超參數(shù)配置；S4.輸出時(shí)間窗口層次化結(jié)構(gòu)向量集合；S5.將時(shí)間窗口層次化結(jié)構(gòu)向...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種標(biāo)定參數(shù)的補(bǔ)全方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方案包括：對(duì)待補(bǔ)全的目標(biāo)標(biāo)定表進(jìn)行切分和向量化處理，得到表示待補(bǔ)全的目標(biāo)標(biāo)定表的目標(biāo)輸入張量；將所述目標(biāo)輸入張量視作時(shí)間序列數(shù)據(jù)輸入預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行補(bǔ)全處理，得到補(bǔ)全后的目標(biāo)標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了用于智慧校園的創(chuàng)業(yè)指導(dǎo)交互方法，涉及智慧校園技術(shù)領(lǐng)域，針對(duì)智慧校園創(chuàng)業(yè)指導(dǎo)，通過(guò)以下內(nèi)容：一是多源數(shù)據(jù)融合與預(yù)處理，標(biāo)簽化整合學(xué)業(yè)、社團(tuán)、競(jìng)賽等信息；二是聚類與深度學(xué)習(xí)挖掘顯隱特征并構(gòu)建多維畫(huà)像；三是在線學(xué)習(xí)機(jī)制實(shí)時(shí)更新畫(huà)像與權(quán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N向量檢索方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法通過(guò)在檢索過(guò)程中維護(hù)和管理處于執(zhí)行狀態(tài)的、用于從存儲(chǔ)介質(zhì)中讀取指定向量節(jié)點(diǎn)的鄰居向量節(jié)點(diǎn)的I/O操作，將異步執(zhí)行地I/O操作的讀取鄰居向量節(jié)點(diǎn)的過(guò)程與基于鄰居向量節(jié)點(diǎn)的距離計(jì)算與候...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種著作權(quán)案件客體保護(hù)范圍的鑒別方法。本方法為：1)獲取多個(gè)著作權(quán)侵權(quán)案件并對(duì)其進(jìn)行標(biāo)注，得到著作權(quán)侵權(quán)案件數(shù)據(jù)集；標(biāo)注信息包括作品所屬領(lǐng)域范圍、作品客體形式以及作品獨(dú)創(chuàng)性；2)建立著作權(quán)客體保護(hù)范圍判定模型，用于預(yù)測(cè)作品所屬領(lǐng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于多模態(tài)信息與大語(yǔ)言模型的情感分析方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于自然語(yǔ)言處理與多模態(tài)計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題為如何克服現(xiàn)有技術(shù)中數(shù)據(jù)分布差異、模態(tài)可信度偏差及生成數(shù)據(jù)質(zhì)量低的缺陷，提高跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)增強(qiáng)的情感分析的準(zhǔn)確性...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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