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								      本發(fā)明涉及一種頁巖儲(chǔ)層油氣運(yùn)移能力的評(píng)價(jià)方法，以巖石對流體吸附抑制指數(shù)與孔徑貢獻(xiàn)指數(shù)的算術(shù)平方根作為油氣運(yùn)移能力指數(shù)，用以評(píng)價(jià)油氣運(yùn)移能力；0<油氣運(yùn)移能力指數(shù)≤0.35時(shí)，油氣運(yùn)移能力為III類，油氣運(yùn)移能力差；0.35<油氣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及發(fā)電機(jī)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種水輪發(fā)電機(jī)組在線狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng)，包括：采集數(shù)據(jù)，通過輕量化TinyML推理模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；通過PCA對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，對降維后的數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)歸一化；通過特征提取模塊對歸一化后的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于UUSGSR的數(shù)控機(jī)床動(dòng)力刀座降噪方法，屬于數(shù)控機(jī)床伺服刀架動(dòng)力刀座監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明方法具體步驟包括：對監(jiān)測的刀架動(dòng)力刀座內(nèi)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行希爾伯特變換和橢圓濾波預(yù)處理；構(gòu)建非飽和放縮型高斯勢隨機(jī)共振模型處理信號(hào)；提...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于局部徘徊活動(dòng)場景的船舶軌跡預(yù)測方法，屬于智能海事監(jiān)管技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取AIS數(shù)據(jù)后進(jìn)行預(yù)處理，并劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集；構(gòu)建混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型；將訓(xùn)練集輸入到混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型中通過MSE和Adam進(jìn)行訓(xùn)練優(yōu)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N乘員損傷預(yù)測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：根據(jù)獲取到的原始工況碰撞脈沖確定脈沖曲線中兩個(gè)階段的間斷位置，以生成對應(yīng)多種碰撞工況的重構(gòu)碰撞脈沖曲線；將重構(gòu)碰撞脈沖曲線進(jìn)行二階半正弦波擬合處理，以得到二階半正弦簡化脈沖曲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于深度學(xué)習(xí)的薄片類部件性能快速預(yù)測方法，采集多工況仿真數(shù)據(jù)生成訓(xùn)練樣本，構(gòu)建并編碼網(wǎng)格拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)提取多維特征，經(jīng)特征融合與自注意力機(jī)制處理后，輸入感知機(jī)預(yù)測應(yīng)力并評(píng)估誤差。本發(fā)明中，通過引入仿真信息構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，尤其涉及一種鋰電池充電數(shù)據(jù)監(jiān)測方法及系統(tǒng)。方法包括步驟：獲取歷史充電數(shù)據(jù)點(diǎn)的特征序列，在所有歷史充電數(shù)據(jù)點(diǎn)的特征序列中獲取任意一維度的特征數(shù)據(jù)，計(jì)算各維度的特征數(shù)據(jù)與其他維度的特征數(shù)據(jù)的類別一致性，根據(jù)類別一致性確定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于深度學(xué)習(xí)的電站設(shè)備狀態(tài)趨勢預(yù)測方法，包括如下步驟：S1、獲取電站設(shè)備歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理；S2、利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，基于電站設(shè)備歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)構(gòu)建趨勢預(yù)警模型、溫度時(shí)序預(yù)測子模型和振動(dòng)時(shí)序預(yù)測子模型；S3、通過模型依次輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種模型訓(xùn)練方法、數(shù)據(jù)分類方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。模型訓(xùn)練方法包括：獲取帶有樣本標(biāo)簽的訓(xùn)練樣本集，并確定每個(gè)訓(xùn)練樣本的類內(nèi)密度，其中，樣本標(biāo)簽用于表征訓(xùn)練樣本的類型，類內(nèi)密度用于表征每類訓(xùn)練樣本內(nèi)的樣本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種低壓電流互感器在線檢測方法及系統(tǒng)，其方法包括：將低壓電流互感器各時(shí)刻參數(shù)數(shù)據(jù)與環(huán)境數(shù)據(jù)構(gòu)成特征向量并聚類，根據(jù)分布優(yōu)勢劃分大簇與小簇。對參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行周期性分析，將數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分為不同周期。針對目標(biāo)數(shù)據(jù)點(diǎn)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種電力用戶聚類方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。所述方法包括：獲取電力用戶歷史用電的時(shí)間序列數(shù)據(jù)；采用最小?最大歸一化方式，將所述歷史用電的時(shí)間序列數(shù)據(jù)映射至預(yù)設(shè)值域；從歸一化處理后的歷史用電的時(shí)間序列...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及火災(zāi)預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，具體的是一種識(shí)別火災(zāi)發(fā)生電力預(yù)警阻斷方法；基于獲取的電力預(yù)警信號(hào)，持續(xù)接收部署在各電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的傳感器上傳的電氣參數(shù)數(shù)據(jù)，對電氣參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常波動(dòng)檢測，判定電力參數(shù)數(shù)據(jù)的異常類型，設(shè)置電氣參數(shù)數(shù)據(jù)的預(yù)警參數(shù)集合；判...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及英語語言能力評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種英語語言能力評(píng)估方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟：收集學(xué)生上傳的寫作文本，并分析其文體類別和句式結(jié)構(gòu)，得到內(nèi)容文體類別句式結(jié)構(gòu)；接著，基于這些結(jié)構(gòu)識(shí)別文本中的邏輯關(guān)系偏差，并進(jìn)行聚類，進(jìn)一步量...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的用戶用電量數(shù)據(jù)分析建模方法及系統(tǒng)，屬于電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析與預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域；解決了現(xiàn)有技術(shù)中數(shù)據(jù)檢驗(yàn)準(zhǔn)確性低、特性關(guān)聯(lián)度偏差大等問題；該方法包括以下步驟：基于用戶用電量特性數(shù)據(jù)和氣候特性數(shù)據(jù)，采用圖卷積網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建半監(jiān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能城市管理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種智能排水管網(wǎng)管理系統(tǒng)，系統(tǒng)包括排水管網(wǎng)數(shù)據(jù)監(jiān)測模塊、局部健康評(píng)估模塊、智能流量調(diào)整模塊、異常故障識(shí)別模塊、運(yùn)行狀態(tài)優(yōu)化模塊。本發(fā)明中，通過對水流速度、管道壓力、流體溫度、管壁振動(dòng)頻率和數(shù)據(jù)傳輸狀態(tài)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種小流域泥石流啟動(dòng)累計(jì)降雨量閾值計(jì)算方法，涉及泥石流監(jiān)測預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：步驟一：通過現(xiàn)場勘測以及測量獲得泥石流物源區(qū)堆積體的坡度
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，是一種油浸式變壓器多物理場數(shù)據(jù)融合的動(dòng)態(tài)校準(zhǔn)方法及系統(tǒng)，其系統(tǒng)包括，數(shù)據(jù)校準(zhǔn)單元，對變壓器的多物理場數(shù)據(jù)采用跨物理場耦合校準(zhǔn)模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)校準(zhǔn)，并基于目標(biāo)函數(shù)評(píng)估校準(zhǔn)效果；其中，多物理場數(shù)據(jù)包括溫度數(shù)據(jù)、振動(dòng)數(shù)據(jù)、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及施工安全管理技術(shù)，其公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的施工安全隱患自動(dòng)識(shí)別方法及系統(tǒng)，提高對施工安全隱患識(shí)別的效率和準(zhǔn)確性。該發(fā)明包括：對歷史施工異常信息進(jìn)行特征提取，得到時(shí)間期特征、人員行為特征、環(huán)境參數(shù)特征以及設(shè)備運(yùn)行特征，對預(yù)設(shè)施工異...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于空間數(shù)據(jù)的移動(dòng)支付交易行為分析方法，包括：獲取不同地理區(qū)域交易金額的時(shí)序數(shù)據(jù)，進(jìn)行特征提取，形成交易金額波動(dòng)特征集合；根據(jù)波動(dòng)周期和鄰近區(qū)域敏感度，根據(jù)區(qū)域間交易強(qiáng)度的時(shí)空變化特征校正時(shí)空異質(zhì)性的權(quán)重值，確定適應(yīng)性空間權(quán)重...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電力設(shè)備安全狀態(tài)評(píng)估方法及系統(tǒng)、設(shè)備、可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及電力設(shè)備評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，包括，采集電力設(shè)備通信交互數(shù)據(jù)流，進(jìn)行時(shí)間同步和離群值剔除，構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)矩陣；將異常概率評(píng)分與異常概率閾值進(jìn)行評(píng)估，獲取異常狀態(tài)標(biāo)志，并結(jié)合初步...
								
            
							
            
							
						
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