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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于時(shí)序知識(shí)圖譜補(bǔ)全的診療路徑預(yù)測(cè)方法，包括獲取診療知識(shí)圖譜快照序列；根據(jù)時(shí)間先后與臨床路徑特征將診療知識(shí)圖譜快照序列劃分為長(zhǎng)期、中期和短期三類診療信息子圖，并對(duì)三類診療信息子圖進(jìn)行結(jié)構(gòu)編碼，得到不...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于XGBoost的打葉復(fù)烤過程參數(shù)智能化預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：S1、構(gòu)建打葉復(fù)烤過程的參數(shù)智能化預(yù)測(cè)模塊，S2、采集PLC控制系統(tǒng)中的時(shí)序工藝數(shù)據(jù)，同時(shí)將數(shù)據(jù)導(dǎo)出為表格，S3、對(duì)導(dǎo)出的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，使用Python透視...
								
            
							
            
							
						
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								      基于人工智能驅(qū)動(dòng)的濕地系統(tǒng)塑料污染智能降解系統(tǒng)，涉及生態(tài)環(huán)境保護(hù)與人工智能融合領(lǐng)域。解決了現(xiàn)有濕地系統(tǒng)缺乏對(duì)微塑料遷移行為的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)能力，微生物降解技術(shù)與濕地系統(tǒng)的結(jié)合不夠緊密，難以實(shí)現(xiàn)微塑料的高效降解的問題。本發(fā)明系統(tǒng)采用AI行為路...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種一體化無線振動(dòng)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，屬于機(jī)械振動(dòng)或聲波測(cè)量的技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取無線振動(dòng)傳感信號(hào)，對(duì)監(jiān)測(cè)對(duì)象進(jìn)行振動(dòng)監(jiān)測(cè)，與云端服務(wù)器建立數(shù)據(jù)交互，將振動(dòng)特征向量和多源傳感數(shù)據(jù)的時(shí)間序列進(jìn)行拼接，得到拼接特征向量，將拼接特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了一種水體富營(yíng)養(yǎng)化評(píng)價(jià)方法、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：基于決策指標(biāo)及其對(duì)應(yīng)的待評(píng)價(jià)水體的檢測(cè)數(shù)據(jù)生成樣本數(shù)據(jù)集，并根據(jù)樣本數(shù)據(jù)集構(gòu)建對(duì)象矩陣，其中，決策指標(biāo)包括總氮、總磷、葉綠素a、高錳酸鹽指數(shù)和透明度；根據(jù)對(duì)象矩陣構(gòu)建目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種標(biāo)簽分級(jí)消息傳遞的知識(shí)圖譜節(jié)點(diǎn)重要性評(píng)價(jià)方法，涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法為對(duì)知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)進(jìn)行信息提取，得到語義信息和結(jié)構(gòu)信息；采用聚類算法得到新的節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽并使用新的標(biāo)簽訓(xùn)練節(jié)點(diǎn)分類器，利用節(jié)點(diǎn)分類器對(duì)語義信息和結(jié)構(gòu)信息進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種用于三相分離器的能效評(píng)估分析方法，通過監(jiān)測(cè)溫度、流量及油/水/氣濃度等參數(shù)的變化量，觸發(fā)權(quán)重動(dòng)態(tài)調(diào)整策略。針對(duì)油相、水相、氣相濃度變化，設(shè)計(jì)差異化的權(quán)重調(diào)整規(guī)則，通過設(shè)定不同參數(shù)變化閾值對(duì)應(yīng)的權(quán)重調(diào)整幅度差異(如油相變化對(duì)流...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N大模型的評(píng)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，通過獲取多任務(wù)、多場(chǎng)景下的評(píng)測(cè)集；將評(píng)測(cè)用例中的問題輸入到待評(píng)測(cè)大模型中，生成實(shí)際評(píng)測(cè)答案；基于生成的實(shí)際評(píng)測(cè)答案、預(yù)期答案及多維度評(píng)測(cè)指標(biāo)構(gòu)建評(píng)測(cè)提示詞。將評(píng)測(cè)提示詞輸入到預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種智能化消防在線數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，涉及智能消防技術(shù)領(lǐng)域，包括消防在線數(shù)據(jù)分析模塊，用于對(duì)所述預(yù)處理數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析得到第一特征系數(shù)和第二特征系數(shù)；可用性判斷模塊，用于將所述第一特征系數(shù)和第二特征系數(shù)輸入到數(shù)據(jù)驗(yàn)證模型，輸出可用性評(píng)估...
								
            
							
            
							
						
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								      一種物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與領(lǐng)域泛化結(jié)合的諧波減速器壽命預(yù)測(cè)方法，通過自注意力機(jī)制對(duì)傳感器時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，基于提取特征，一方面由多層感知機(jī)(MLP)輸出剩余使用壽命(RUL)估計(jì)，一方面計(jì)算最大均值差異(MMD)以量化不同樣本間數(shù)據(jù)分布的偏...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的表面殘余應(yīng)力智能預(yù)測(cè)方法，包括如下步驟：步驟一：通過智能制造產(chǎn)線實(shí)時(shí)采集動(dòng)態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)，構(gòu)建多物理場(chǎng)耦合的殘余應(yīng)力預(yù)測(cè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集；步驟二：基于改進(jìn)型深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述動(dòng)態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征識(shí)別，提取殘余應(yīng)力敏感...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了融合人工智能與多維類比預(yù)報(bào)的降水影響因子分離方法，涉及氣象技術(shù)領(lǐng)域，分離步驟為：S1、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)處理，從氣象再分析數(shù)據(jù)中提取多維大氣變量與降水?dāng)?shù)據(jù)，進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理與一致性處理；S2、多維相似個(gè)例選擇，基于多變量綜合相似性指數(shù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及復(fù)合絕緣子檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種超高壓線路復(fù)合絕緣子典型缺陷自主識(shí)別方法及系統(tǒng)，該方法包括：采集超高壓線路復(fù)合絕緣子的巡檢圖像；利用可見光圖像和紅外圖像中的顏色特征以及與環(huán)境濕度之間的關(guān)系，計(jì)算溫升特征系數(shù)；然后再結(jié)合復(fù)合絕緣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于大語言模型知識(shí)增強(qiáng)的跨語言實(shí)體對(duì)齊方法，屬于知識(shí)圖譜對(duì)齊領(lǐng)域。所述方法，首先，運(yùn)用大語言模型來增強(qiáng)實(shí)體和關(guān)系嵌入，提升訓(xùn)練過程中正負(fù)樣本的區(qū)分度；然后，引入適應(yīng)性融合加權(quán)來減弱各類嵌入的噪聲，并且，引入雙向柔性投票在無標(biāo)簽...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于再生資源云平臺(tái)的回收方法及系統(tǒng)，包括：基于云平臺(tái)歷史數(shù)據(jù)中的再生資源數(shù)據(jù)，獲取圖像數(shù)據(jù)；輸入至輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行資源種類識(shí)別模型訓(xùn)練；通過多源傳感器獲取廢棄物資源圖像數(shù)據(jù)、紅外光譜數(shù)據(jù)，輸入至資源種類識(shí)別模型中，識(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于人工智能的智能媒資管理系統(tǒng)，多模態(tài)數(shù)據(jù)處理模塊采用時(shí)移卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取視頻和音頻的時(shí)空特征，智能編目模塊基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化視頻鏡頭切分策略，利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模標(biāo)簽語義關(guān)系，并通過Transformer與條件隨機(jī)場(chǎng)優(yōu)化標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)大模型的海洋眾包數(shù)據(jù)質(zhì)量控制與融合方法，包括：基于多模態(tài)大模型對(duì)海洋眾包數(shù)據(jù)進(jìn)行類型識(shí)別，得到若干個(gè)類型集合；對(duì)若干個(gè)類型集合分別進(jìn)行質(zhì)量控制處理，得到各個(gè)預(yù)處理集合；對(duì)各個(gè)預(yù)處理集合進(jìn)行融合處理。準(zhǔn)確對(duì)海洋眾包數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多用戶操作行為圖的APP軟件用戶操作數(shù)據(jù)處理方法及裝置，方法包括：在各用戶操作APP軟件的過程中，依據(jù)操作順序進(jìn)行用戶操作數(shù)據(jù)的捕獲，并對(duì)捕獲的用戶操作數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，將篩選出的用戶操作數(shù)據(jù)存入第一目標(biāo)文件；依據(jù)第一目標(biāo)文...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多模態(tài)信息的云端一體化情緒識(shí)別的個(gè)性化方法，包括：S1、獲取多種模態(tài)的原始情緒數(shù)據(jù)，進(jìn)行預(yù)處理，形成多模態(tài)數(shù)據(jù)集；S2、構(gòu)建多模態(tài)特征融合網(wǎng)絡(luò)；所述多模態(tài)特征融合網(wǎng)絡(luò)由模態(tài)分支網(wǎng)絡(luò)和融合核心網(wǎng)絡(luò)組成，形成融合后的多模態(tài)特征向...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于混合網(wǎng)絡(luò)的礦井移動(dòng)群智感知真值發(fā)現(xiàn)方法，包括以下步驟：先獲取固定傳感器數(shù)據(jù)與可靠礦工的稀疏觀測(cè)數(shù)據(jù)，根據(jù)固定傳感器數(shù)據(jù)與可靠礦工的稀疏觀測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)建時(shí)空特征矩陣，再將構(gòu)建的時(shí)空特征矩陣作為輸入數(shù)據(jù)，輸入到LSTM網(wǎng)絡(luò)中，然后LSTM網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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