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          • 本發(fā)明涉及計算機輔助設計領域,目的是提供一種CAD軟件融合Web應用方法,以使用戶無需離開CAD環(huán)境即可訪問在線資源和服務,從而提升工作效率和用戶體驗。技術方案包括:遠程Web端,在Web頁面打開后臺服務器的圖形并進行標注;后臺服務器,用于...
          • 本發(fā)明涉及結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測與動態(tài)載荷識別技術領域,公開了一種結(jié)合動態(tài)時間彎曲與載荷重構(gòu)的沖擊載荷識別方法,該方法以多傳感器采集的結(jié)構(gòu)加速度響應為基礎,利用動態(tài)時間彎曲(DTW)算法實現(xiàn)響應序列的非線性時間對齊,完成沖擊位置的魯棒識別;在此基礎上...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理與管理技術領域,公開一種部門數(shù)據(jù)資源調(diào)度管理方法及系統(tǒng),該方法包括:數(shù)據(jù)節(jié)點主動廣播包含其內(nèi)生信譽積分與權(quán)威更新時間戳的數(shù)據(jù)信譽信標,數(shù)據(jù)需求方終端則通過對接收的信標進行初步排序,并結(jié)合對權(quán)威候選數(shù)據(jù)源進行實時服務健康度探...
          • 本發(fā)明提出了面向無標簽公共數(shù)據(jù)集的聯(lián)邦學習隱私保護方法及系統(tǒng),屬于聯(lián)邦學習隱私保護技術領域;包括:服務器向多個客戶端下發(fā)聯(lián)邦學習任務和無標簽公共數(shù)據(jù)集,并通知輔助節(jié)點生成同態(tài)加密密鑰對;根據(jù)客戶端上報的本地私有數(shù)據(jù)量對客戶端進行劃分;客戶端...
          • 本公開實施例提供了一種邊緣計算任務卸載方法及相關設備,涉及計算機技術領域,方法應用于終端時包括:確定計算任務數(shù)據(jù),包括:任務圖像數(shù)據(jù)、隱私等級;利用加密區(qū)域選擇模型識別任務圖像數(shù)據(jù),確定任務圖像數(shù)據(jù)中的加密區(qū)域;對加密區(qū)域進行特征提取,得到...
          • 本申請公開了一種數(shù)據(jù)權(quán)限的管理方法、裝置、設備以及可讀存儲介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)安全技術領域,包括首先,在檢測到用戶的訪問操作時,基于用戶的賬號信息確定用戶的操作日志。其中,操作日志至少包括用戶在歷史時間段內(nèi)執(zhí)行訪問操作時的歷史操作屬性信息。然后,...
          • 本發(fā)明公開了一種多維度大模型測試評價方法及系統(tǒng),屬于人工智能測試技術領域,融合基礎模型、平臺能力與應用性能實現(xiàn)多維度大模型測試評價,包括:基礎模型能力評價,包括敏感詞庫+BERT語義雙引擎安全檢測和上下文依賴測試鏈;模型平臺能力評價,包括預...
          • 本發(fā)明公開了基于多污染物協(xié)同與時空特征融合的污染物異常檢測方法,包括以下步驟:S1、構(gòu)建多污染物傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集;S2、對研究區(qū)域內(nèi)多污染物傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集進行清洗與預處理;S3、對多污染物傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集通過貝葉斯變分推斷學習單污染物傳感...
          • 本發(fā)明提供了一種基于自適應傅里葉神經(jīng)過程的海洋多源數(shù)據(jù)融合方法,涉及數(shù)據(jù)融合技術領域,具體包括如下步驟:對海洋變量場數(shù)據(jù)進行預處理。針對任意時間點自適應生成集合背景場。將背景場、真值和觀測值組織成標準化、用于自適應傅里葉神經(jīng)過程模型訓練的數(shù)...
          • 本發(fā)明涉及航空發(fā)動機技術領域,公開了一種面向壓氣機整體葉盤加工的多傳感器數(shù)據(jù)融合方法,本發(fā)明對各傳感器數(shù)據(jù)信號進行濾波與時間對齊,并對數(shù)據(jù)進行了歸一化,然后通過時頻域雙流輸入BiLSTM特征提取模塊對振動信號和功率信號進行特征提取,采用具有...
          • 本發(fā)明提供一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的環(huán)境噪聲監(jiān)測方法,涉及環(huán)境監(jiān)測技術領域,包括以下步驟:S1:同步采集環(huán)境中的多模態(tài)數(shù)據(jù),多模態(tài)數(shù)據(jù)包括原始聲學信號、氣象數(shù)據(jù)及視頻圖像數(shù)據(jù);S2:數(shù)據(jù)處理與特征提取;S3:基于頻譜圖的信噪比與時域方差動態(tài)調(diào)整自...
          • 本發(fā)明涉及醫(yī)療信息化領域。本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的甲狀腺癌電子病歷系統(tǒng),其包括多模態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊采集患者文本、超聲影像、基因、生化指標及臨床數(shù)據(jù)并標準化校準生成標準數(shù)據(jù);多模態(tài)特征提取模塊通過多技術提取各標準數(shù)據(jù)的語義、結(jié)構(gòu)、突...
          • 本發(fā)明公開了一種應用于證據(jù)污染平臺的智能管理系統(tǒng)及方法,涉及智能管理技術領域,本發(fā)明通過采集平臺歷史數(shù)據(jù),經(jīng)預處理后,基于歷史數(shù)據(jù),構(gòu)建證據(jù)價值評估模型和污染風險評估模型;證據(jù)價值評估模型融合結(jié)合PageRank算法和加權(quán)線性回歸算法,生成...
          • 本發(fā)明提供一種基于卷積流對抗網(wǎng)絡的智能異常檢測方法及系統(tǒng),涉及異常檢測技術領域,該方法包括采集設備全生命周期振動信號,處理為時頻圖,分正常訓練集與全周期測試集;構(gòu)建含生成器和判別器的卷積流對抗網(wǎng)絡;預訓練生成器,再交替優(yōu)化判別器和生成器;以...
          • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)分析技術領域,本發(fā)明公開了一種基于軌道交通大模型數(shù)據(jù)分析的網(wǎng)絡智能中心;所述智能中心包括:設備狀態(tài)預測模塊、韌性決策構(gòu)建模塊、資源動態(tài)平衡模塊、因果推理機制模塊和人機混合評估模塊,對特征向量進行分析,得到量化和反饋軌道安全的軌...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)特征的飛行器舵面故障在線探測方法,涉及飛行器故障在線探測技術領域,其通過實時跟蹤故障關聯(lián)參數(shù)的變化,結(jié)合統(tǒng)計檢驗和數(shù)據(jù)特征分析等手段獲得故障發(fā)生時刻、故障類型識別結(jié)果以及故障參數(shù)在線估計結(jié)果。本發(fā)明相較于直接硬件探測...
          • 本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的電容器質(zhì)量檢測方法及系統(tǒng),涉及電力設備智能監(jiān)測技術領域,包括將多源數(shù)據(jù)生成數(shù)據(jù)矩陣,提取數(shù)據(jù)矩陣中的每一列,表示為標量函數(shù),使用非對稱熱擴散方程模擬動態(tài)演化,計算演化后的特征場值;基于演化后的特征場值,計算特征演...
          • 本發(fā)明涉及壓敏涂料技術領域,具體為一種基于壓敏涂料色差識別的結(jié)構(gòu)應力監(jiān)測系統(tǒng),系統(tǒng)包括:圖像分析模塊、頻率識別模塊、節(jié)律提取模塊、路徑對比模塊、預警判定模塊。本發(fā)明中,通過圖像色差梯度密度分析與物理響應頻率信息的結(jié)合,實現(xiàn)色差異常區(qū)域在時間...
          • 本發(fā)明公開了一種多參數(shù)的水浴鍋防腐監(jiān)測方法、系統(tǒng)、水浴鍋及存儲介質(zhì),屬于水浴鍋技術領域。本發(fā)明通過獲取水浴鍋的材料數(shù)據(jù)和所述水浴鍋中目標介質(zhì)的指標數(shù)據(jù),所述材料數(shù)據(jù)包括:材料類型、材料厚度以及對所述材料類型在腐蝕介質(zhì)接觸下的腐蝕速率跳變值;...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術領域,尤其涉及一種用于電氣設備的監(jiān)控方法及系統(tǒng),該方法將電氣設備的任一監(jiān)測指標的實時數(shù)據(jù),以及歷史時段內(nèi)的歷史數(shù)據(jù)組成數(shù)據(jù)序列,根據(jù)數(shù)據(jù)序列中每個數(shù)據(jù)在不同情況下的變化規(guī)律,得到每個數(shù)據(jù)的三種異常特征值;針對任一種異常...
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