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								      本發明公開了一種基于集成回歸模型的多源時間序列金融數據預測方法，屬于金融領域的數據分析與處理技術領域。本發明融合了1DCNN的局部特征提取能力、BiLSTM的長期依賴建模能力以及注意力機制的關鍵信息聚焦能力，能夠更全面、深入地挖掘時間序列金...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及無人機技術領域，公開了一種無人機識別方法、無人機識別模型的訓練方法及電子設備，該方法包括：獲取待識別無人機發射的射頻信號；對射頻信號進行轉換得到時頻圖像，根據時頻圖像確定射頻信號的估算信號特征，其中，信號特征包括射頻信號的調制類型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了基于多模態數據融合的目標回波分類方法及系統，涉及計算電磁學技術領域，解決了模型在噪聲環境下分類準確率下降，泛化能力受限，以及在模態數據分布變化時性能波動大的技術問題；通過B i LSTM建模時序依賴性，分析各個特征的權重，剔除特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種多平臺環境感知與融合圖譜構建方法及系統，涉及無人艇智能控制與海洋環境感知技術領域，包括同步采集多維環境數據；構建多維環境數據融合模型，得到綜合反映海域態勢的多模態融合感知信息；基于多模態融合感知信息建立多模態環境圖譜，對無人...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及時序預測領域，具體涉及一種基于深度學習的儲備池時間序列預測方法及系統；預測模型包括：卷積神經網絡，對輸入的時間序列進行空間特征提取，得到數據特征；注意力機制，對所述數據特征分配時間權重，得到加權時間特征；回聲狀態網絡對所述加權時間...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請提供了一種基于多源數據的儲能電池艙安全監測方法和裝置，涉及電池儲能系統領域。該方法包括：通過多配置于儲能電池倉的多類型傳感器獲取儲能電池倉對應的多源參數數據，以及獲取儲能電池倉周圍的環境參數數據；將多源參數數據和環境參數數據輸入至圖神...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及橋梁結構健康監測技術領域，具體地說，涉及一種基于層次化注意力Transformer的橋梁傳感器異常檢測方法，其包括以下步驟：一、數據預處理；二、數據分割；三、利用Transformer進行段內特征提取并平均池化特征；四、利用Tra...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及列車故障診斷技術領域，特別是涉及一種列車傳動系統的故障診斷方法，本發明克服了現有技術中微弱特征難以被提取而且故障特征難以被有效區分的不足，通過離散短時傅里葉變換將多模態信號編碼為時頻圖像，結合InceptionResNetV2網絡...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明屬于配電網卡頓優化技術領域，具體涉及一種配電自動化系統卡頓優化方法及裝置。該優化方法包括：采集多源異構數據，對多源異構數據進行數據融合，構建用于表征配電自動化系統運行狀態的故障狀態評分因子；基于考慮故障狀態評分因子，結合其他關鍵因子，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供了一種基于多任務線性分類器的濾波器誤差分析方法，屬于濾波器技術領域。本發明方法包括：獲取濾波器的仿真數據并構建輸入數據集；構建并訓練多任務線性分類器；利用多任務線性分類器對待測件進行誤差分析，得到加工誤差的位置及誤差值。本發明方法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開一種融合物理約束的深度學習重力衛星地下水垂向信號分離方法，包括：S1獲取并預處理基礎數據，預處理包括：通過計算得到需要垂向分離的總地下水儲量異常，將所有數據統一至預設的時空分辨率并剔除異常值；S2構建深度學習模型，其被配置為接收包...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于混合網絡的礦井移動群智感知真值發現方法，包括以下步驟：先獲取固定傳感器數據與可靠礦工的稀疏觀測數據，根據固定傳感器數據與可靠礦工的稀疏觀測數據構建時空特征矩陣，再將構建的時空特征矩陣作為輸入數據，輸入到LSTM網絡中，然后LSTM網...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了基于多模態信息的云端一體化情緒識別的個性化方法，包括：S1、獲取多種模態的原始情緒數據，進行預處理，形成多模態數據集；S2、構建多模態特征融合網絡；所述多模態特征融合網絡由模態分支網絡和融合核心網絡組成，形成融合后的多模態特征向...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于多用戶操作行為圖的APP軟件用戶操作數據處理方法及裝置，方法包括：在各用戶操作APP軟件的過程中，依據操作順序進行用戶操作數據的捕獲，并對捕獲的用戶操作數據進行篩選，將篩選出的用戶操作數據存入第一目標文件；依據第一目標文...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于多模態大模型的海洋眾包數據質量控制與融合方法，包括：基于多模態大模型對海洋眾包數據進行類型識別，得到若干個類型集合；對若干個類型集合分別進行質量控制處理，得到各個預處理集合；對各個預處理集合進行融合處理。準確對海洋眾包數...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于人工智能的智能媒資管理系統，多模態數據處理模塊采用時移卷積神經網絡提取視頻和音頻的時空特征，智能編目模塊基于深度強化學習優化視頻鏡頭切分策略，利用圖神經網絡建模標簽語義關系，并通過Transformer與條件隨機場優化標...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于再生資源云平臺的回收方法及系統，包括：基于云平臺歷史數據中的再生資源數據，獲取圖像數據；輸入至輕量化卷積神經網絡中進行資源種類識別模型訓練；通過多源傳感器獲取廢棄物資源圖像數據、紅外光譜數據，輸入至資源種類識別模型中，識...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及一種基于大語言模型知識增強的跨語言實體對齊方法，屬于知識圖譜對齊領域。所述方法，首先，運用大語言模型來增強實體和關系嵌入，提升訓練過程中正負樣本的區分度；然后，引入適應性融合加權來減弱各類嵌入的噪聲，并且，引入雙向柔性投票在無標簽...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及復合絕緣子檢測技術領域，具體涉及一種超高壓線路復合絕緣子典型缺陷自主識別方法及系統，該方法包括：采集超高壓線路復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境濕度之間的關系，計算溫升特征系數；然后再結合復合絕緣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了融合人工智能與多維類比預報的降水影響因子分離方法，涉及氣象技術領域，分離步驟為：S1、數據準備與預處理，從氣象再分析數據中提取多維大氣變量與降水數據，進行標準化處理與一致性處理；S2、多維相似個例選擇，基于多變量綜合相似性指數，...
								
            
							
            
							
						
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