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								      本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)分析和供應(yīng)鏈管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種液體包裝桶的傳感器數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)及方法。所述方法包括以下步驟：獲取智能芯片共享桶的原始傳感數(shù)據(jù)；對(duì)原始傳感數(shù)據(jù)進(jìn)行桶狀態(tài)判斷，得到狀態(tài)事件數(shù)據(jù)；對(duì)狀態(tài)事件數(shù)據(jù)進(jìn)行本地緩存與傳輸，得到實(shí)時(shí)感...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多源數(shù)據(jù)資源關(guān)鍵信息挖掘方法及系統(tǒng)，包括：獲取各形式類型的多源數(shù)據(jù)，并預(yù)處理；根據(jù)數(shù)據(jù)類型進(jìn)行劃分；對(duì)文字類數(shù)據(jù)進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)及詞語(yǔ)關(guān)聯(lián)性分析，對(duì)數(shù)字類數(shù)據(jù)通過上下文語(yǔ)義關(guān)聯(lián)提取其數(shù)值含義；基于各數(shù)據(jù)類型關(guān)鍵信息數(shù)據(jù)集構(gòu)建跨模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種智能化尾礦壩位移預(yù)測(cè)預(yù)警方法，屬于安全預(yù)測(cè)預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，其內(nèi)容包括：獲取尾礦壩在線監(jiān)測(cè)歷史數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；構(gòu)建GRU主預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)主預(yù)測(cè)位移；通過實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和主預(yù)測(cè)位移得到誤差序列；通過PSO?VMD?TOPSIS將誤...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于多通道數(shù)據(jù)重構(gòu)的鋼絲繩異常檢測(cè)方法和系統(tǒng)，屬于鋼絲繩異常檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括在確定鋼絲繩的檢測(cè)位置后獲取檢測(cè)位置的歷史狀態(tài)信息，并對(duì)歷史狀態(tài)信息進(jìn)行預(yù)處理，獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；構(gòu)建檢測(cè)模型，并通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)檢測(cè)模型進(jìn)行模型訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的加工數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)及方法，涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，本方法包括以下步驟：獲取多源加工數(shù)據(jù)并按照時(shí)間進(jìn)行排序，對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)值進(jìn)行空值和合理性檢測(cè)并進(jìn)行相應(yīng)標(biāo)記；使用孤立森林算法分析數(shù)據(jù)向量，輸出全局異常得分并分解為局...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及海洋異常檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于多模感知與時(shí)空推理的海洋生態(tài)異常預(yù)警方法及系統(tǒng)。包括獲取原始多模態(tài)數(shù)據(jù)，包括圖像數(shù)據(jù)和時(shí)序數(shù)據(jù)；對(duì)獲取的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行全局上下文編碼，對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)演化編碼，并通過特征歸一化進(jìn)行多模態(tài)特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種多臺(tái)機(jī)器狗協(xié)同作業(yè)異常檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及機(jī)器狗異常檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括：建立多臺(tái)機(jī)器狗與主控節(jié)點(diǎn)的連接，分配初始角色并同步全局地圖與任務(wù)列表；對(duì)初始狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征融合；進(jìn)行分層異常檢測(cè)；建立全局檢測(cè)模型，通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于RL?GPNet的直升機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)故障信息抽取方法，涉及直升機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)故障技術(shù)領(lǐng)域，包括基于全局指針網(wǎng)絡(luò)的實(shí)體識(shí)別，通過全局歸一化和相對(duì)位置編碼機(jī)制，有效捕獲故障描述文本中的長(zhǎng)距離依賴關(guān)系和復(fù)雜語(yǔ)義信息；同時(shí)，結(jié)合PPO算...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種交警執(zhí)法監(jiān)管方法及裝置，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。所述交警執(zhí)法監(jiān)管方法包括：獲取待監(jiān)督執(zhí)法數(shù)據(jù)集以及待監(jiān)督處罰數(shù)據(jù)集；獲取并對(duì)HFIDE?XGBoost模型進(jìn)行訓(xùn)練、獲取并對(duì)LSTM時(shí)序預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練；將所述待監(jiān)督執(zhí)法數(shù)據(jù)集以...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)Vision Transformer地形物理約束的分鐘級(jí)山地臨近降水預(yù)報(bào)方法及系統(tǒng)，包括：基于復(fù)雜山地區(qū)域多源氣象觀測(cè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)和地形特征數(shù)據(jù)，構(gòu)建模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；基于位置自適應(yīng)動(dòng)態(tài)卷積網(wǎng)絡(luò)和無雨掩碼特征提取策略改進(jìn)V...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種測(cè)井相解釋結(jié)果分析方法、設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品，涉及油氣勘探測(cè)井資料處理解釋方法領(lǐng)域，其技術(shù)方案要點(diǎn)是：通過預(yù)先訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型提取待分析測(cè)井樣本的第一相特征；通過預(yù)設(shè)的每位專家的特征映射向量對(duì)第一相特征進(jìn)行線性映射，得到第二...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及設(shè)備故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種柔性全自動(dòng)拉鉚裝置的故障診斷方法及系統(tǒng)，所述方法包括獲取回轉(zhuǎn)角和振動(dòng)信號(hào)；將振動(dòng)信號(hào)分解為頻譜；若頻譜存在尖峰則提取幅度峰值判斷，若幅度峰值超過嚙合閾值則判定磨損，若幅度峰值超過損壞閾值則判定松動(dòng)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N通用碼頭水平運(yùn)輸環(huán)節(jié)的環(huán)境感知能力量化方法及裝置，該方法包括：通過傳感器采集設(shè)備受遮擋的實(shí)際有效感知范圍面積與理論預(yù)設(shè)面積比值，以及受干擾的正確識(shí)別目標(biāo)數(shù)與總檢測(cè)目標(biāo)數(shù)比值。當(dāng)理論預(yù)設(shè)面積為零或總檢測(cè)目標(biāo)數(shù)為零時(shí)，分別強(qiáng)制設(shè)定...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的偏差訂正方法和偏差訂正系統(tǒng)，本方法通過獲取目標(biāo)區(qū)域的初始預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)；從目標(biāo)區(qū)域的初始預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)中提取目標(biāo)區(qū)域的海陸邊界特征，得到目標(biāo)區(qū)域的海岸掩碼和沿岸掩碼；將初始預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)和目標(biāo)區(qū)域的沿岸掩碼輸入至偏差訂正模型，得到偏...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種應(yīng)用于火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的人員探測(cè)方法及系統(tǒng)，先獲取火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的多源信號(hào)數(shù)據(jù)集合，此多源信號(hào)數(shù)據(jù)集合包含不同位置采集的具有時(shí)間標(biāo)記的通信信號(hào)單元，接著對(duì)多源信號(hào)數(shù)據(jù)集合進(jìn)行信號(hào)特征提取處理，得到通信信號(hào)單元的空間分布特征和時(shí)序變化特征，然...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種NetCDF多源電離層數(shù)據(jù)重構(gòu)方法及裝置，屬于GNSS衛(wèi)星電離層技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括接收多源電離層數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；創(chuàng)建數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)體InfTR以及InfSP；判斷預(yù)處理后的多源電離層數(shù)據(jù)類型，并按數(shù)據(jù)類型分別存儲(chǔ)至數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)體...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種高時(shí)空分辨率乘用車的排放量計(jì)算方法、裝置及介質(zhì)，屬于空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。其方法包括：獲取車輛軌跡數(shù)據(jù)；將車輛軌跡數(shù)據(jù)映射至網(wǎng)格單元，計(jì)算每公里網(wǎng)格單元內(nèi)每小時(shí)的平均車速；根據(jù)平均車速得到網(wǎng)格化速度校正因子，根據(jù)網(wǎng)格化速度校...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了數(shù)據(jù)處理方法、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及光計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，本申請(qǐng)的方法中，按照不同矩陣運(yùn)算任務(wù)之間的屬性相似度，將屬性相似度最大的矩陣運(yùn)算任務(wù)排列在任務(wù)隊(duì)列的相鄰位置后，相當(dāng)于任務(wù)隊(duì)列中相鄰兩個(gè)矩陣運(yùn)算任務(wù)的屬性相似度可以較高。在按照任...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種類案推薦方法及系統(tǒng)，該方法通過獲取檢察業(yè)務(wù)中各歷史案件的多模態(tài)數(shù)據(jù)；采用LMM模型和LLM模型對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取，得到各歷史案件的元素集合；構(gòu)建各歷史案件的時(shí)序超圖；將時(shí)序超圖轉(zhuǎn)換為綜合嵌入向量，并構(gòu)建歷史案件...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實(shí)施例公開了一種大模型輸出結(jié)果檢測(cè)方法，該方法將基于標(biāo)注有輸出結(jié)果是否正確的訓(xùn)練樣本，以及確定待檢測(cè)的大模型LLM在推理過程中神經(jīng)元的激活狀態(tài)，得到輸出結(jié)果的正確與否與神經(jīng)元激活狀態(tài)之間的關(guān)系，用以訓(xùn)練一個(gè)檢測(cè)分類器，則在待檢測(cè)的L...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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