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								      本發(fā)明公開了壓裂裂縫長短軸差異擴(kuò)展的評價與控制方法，包括獲取壓裂地區(qū)的工作參數(shù)以及壓裂工藝，其中，工作參數(shù)包括工程參數(shù)和地質(zhì)參數(shù)；根據(jù)工作參數(shù)以及壓裂工藝建立壓裂層位的物理模型，并基于物理模型對裂縫長短軸差異擴(kuò)展建立數(shù)值模擬模型；通過數(shù)值模...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書一個或多個實(shí)施例提供一種虛擬附件的仿真固定方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括：獲取虛擬附件上的附件固定點(diǎn)，所述附件固定點(diǎn)至少有兩個，每個所述附件固定點(diǎn)均位于所述虛擬附件上的一個附件網(wǎng)格中；針對每個附件固定點(diǎn)，獲取虛擬對象...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的髖部外骨骼運(yùn)動模式識別方法及系統(tǒng)。該方法包括：數(shù)據(jù)采集與處理：通過髖部外骨骼的慣性測量單元和關(guān)節(jié)電機(jī)獲取異構(gòu)傳感器數(shù)據(jù)；對數(shù)據(jù)進(jìn)行離線/實(shí)時標(biāo)定和時間同步，結(jié)合運(yùn)動標(biāo)簽構(gòu)建數(shù)據(jù)集；模型構(gòu)建與訓(xùn)練：拼接多模態(tài)傳感...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種風(fēng)機(jī)盤管異常狀態(tài)診斷方法及系統(tǒng)，獲取風(fēng)機(jī)電流波形和盤管振動信號，基于電機(jī)負(fù)載變化特征與換熱管振動模式建立換熱效率基準(zhǔn)；識別效率突降區(qū)域并定位換熱死區(qū)擴(kuò)張范圍，生成傳熱系數(shù)躍變數(shù)據(jù)確定換熱異常位置表；獲取供回水溫差和水閥開度變...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于多模態(tài)傳感器的疲勞步態(tài)模式識別設(shè)備及識別方法，基于多模態(tài)傳感器采集多模態(tài)傳感數(shù)據(jù)，預(yù)處理后進(jìn)行步態(tài)分割，獲得步態(tài)分割后的數(shù)據(jù)樣本，包括多模態(tài)傳感數(shù)據(jù)及對應(yīng)的數(shù)據(jù)特征；構(gòu)建改進(jìn)的特征融合模型，以數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練至模型穩(wěn)定；采集多模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于鄰域限制廣義自編碼器的牽引系統(tǒng)故障檢測方法，屬于故障診斷技術(shù)領(lǐng)域。針對現(xiàn)有高速列車牽引系統(tǒng)故障檢測方法中存在的信息損失大、潛在變量解釋性不足以及對非線性動態(tài)系統(tǒng)適應(yīng)性差等缺陷，所提方法通過離線學(xué)習(xí)和在線檢測兩個階段實(shí)現(xiàn)高...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于數(shù)據(jù)標(biāo)注協(xié)同的問答智能體模型訓(xùn)練方法及系統(tǒng)，屬于模型訓(xùn)練的技術(shù)領(lǐng)域，方法包括對歷史訓(xùn)練集、外循環(huán)優(yōu)化數(shù)據(jù)以及分級標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)集整理；將增量數(shù)據(jù)集對待訓(xùn)練問答智能體模型進(jìn)行模型參數(shù)優(yōu)化；基于優(yōu)化模型參數(shù)進(jìn)行模型部署與場...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及信息技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種指令數(shù)據(jù)的篩選方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。方法包括：根據(jù)預(yù)訓(xùn)練的輕量級通用語言模型和目標(biāo)樣本集，確定第一困惑度和第二困惑度；第一困惑度，用于表征在有指令條件下的預(yù)測困惑度；第二困惑度，用于表征在無指令條件下的預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，公開了一種工程咨詢數(shù)智化管理的數(shù)據(jù)分析方法，包括：通過時空網(wǎng)格劃分將多項(xiàng)目異構(gòu)數(shù)據(jù)映射至統(tǒng)一三維時空網(wǎng)格，形成網(wǎng)格映射數(shù)據(jù)集；基于鄰域相關(guān)性分析檢測數(shù)據(jù)格式與屬性沖突，通過動態(tài)權(quán)重分配校準(zhǔn)數(shù)據(jù)；利用時間序列自回歸模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多特征融合的多要素海洋觀測數(shù)據(jù)預(yù)測方法，屬于海洋觀測數(shù)據(jù)智能處理技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：收集多要素海洋觀測數(shù)據(jù)并預(yù)處理，創(chuàng)建分析數(shù)據(jù)集；提取數(shù)據(jù)特征、時序特征和頻域特征；分別采用時間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及海洋數(shù)據(jù)插值填補(bǔ)技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于上下文關(guān)聯(lián)與物理引導(dǎo)的時空缺失填補(bǔ)方法及系統(tǒng)。方法包括：獲取海水溶解氧數(shù)據(jù)和上下文數(shù)據(jù)；基于獲取的海水溶解氧數(shù)據(jù)和上下文數(shù)據(jù)進(jìn)行多變量時空依賴提取；基于獲取海水溶解氧數(shù)據(jù)進(jìn)行高斯噪聲擴(kuò)散...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N噪聲消除方法、信號測試設(shè)備及計(jì)算機(jī)設(shè)備，屬于信號測試的領(lǐng)域，方法包括：對接收到的待測信號進(jìn)行噪聲濾除處理，獲得第一信號；根據(jù)待測信號和第一信號，得到全量噪聲信號；計(jì)算全量噪聲信號在時序上多個位置的均方根值；基于多個均方根值，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種通用的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)索引構(gòu)建方法、裝置及介質(zhì)，適用于圖片、視頻、文本等多模態(tài)數(shù)據(jù)。該方法包括：針對不同模態(tài)數(shù)據(jù)分別采用適配的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行特征提取；基于自動錨點(diǎn)選擇與超平面劃分的遞歸聚類方法，實(shí)現(xiàn)多層次聚類簇結(jié)構(gòu)的構(gòu)建；利用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種日志異常檢測方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及日志處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：確定目標(biāo)日志序列中每個目標(biāo)日志的初始詞元序列；通過預(yù)訓(xùn)練SBERT子模型對目標(biāo)日志序列中每個初始詞元序列進(jìn)行向量化、通過特征提取子模型確定目標(biāo)日志序列...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及期刊審校技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種期刊審校流程的自動優(yōu)化方法和系統(tǒng)，當(dāng)接收到新稿件時，根據(jù)新稿件的投稿信息自動匹配與投稿信息對應(yīng)的期刊，并將新稿件發(fā)送至期刊對應(yīng)的期刊終端；期刊終端獲得初始審稿人集合；根據(jù)新稿件的稿件特征及其與每個候選審...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種時間要素抽取方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟：基于預(yù)訓(xùn)練語言模型對目標(biāo)文本進(jìn)行通用領(lǐng)域下的時序語義特征提取，以得到包含時序語義的上下文向量；基于上下文感知解析算法，將提取到的上下文向量與目標(biāo)文本所屬領(lǐng)域的時間規(guī)則進(jìn)行語義融合，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括：獲取與統(tǒng)計(jì)任務(wù)關(guān)聯(lián)的斷點(diǎn)記錄，所述斷點(diǎn)記錄包含斷點(diǎn)標(biāo)識及對應(yīng)的斷點(diǎn)時間值；基于所述斷點(diǎn)記錄確定統(tǒng)計(jì)起始時間，當(dāng)所述斷點(diǎn)記錄存在時，所述統(tǒng)計(jì)起始時間為所述斷點(diǎn)時間值；當(dāng)所述斷點(diǎn)記錄不存在時，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)修復(fù)方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)修復(fù)領(lǐng)域，該方法包括：對多源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并標(biāo)記預(yù)處理后的多源數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)；所述多源數(shù)據(jù)包括傳感器數(shù)據(jù)以及設(shè)備工況參數(shù)；將所述預(yù)處理后的多源數(shù)據(jù)輸入至數(shù)據(jù)修...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于知識圖譜構(gòu)建的交易鏈路風(fēng)險智能監(jiān)控方法及系統(tǒng)，方法包括：以交易鏈路中各交易平臺為監(jiān)測節(jié)點(diǎn)構(gòu)建知識圖譜；基于交易成功率連接監(jiān)測節(jié)點(diǎn)形成圖譜邊；根據(jù)被圖譜邊連接的數(shù)量確定臨時節(jié)點(diǎn)；根據(jù)臨時節(jié)點(diǎn)的交易頻率和目標(biāo)訪問頻率確定關(guān)注節(jié)點(diǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N任務(wù)調(diào)度方法、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，涉及云計(jì)算與大數(shù)據(jù)任務(wù)調(diào)度。所述方法包括：接收第一任務(wù)；獲取所述第一任務(wù)的CPU利用率，確定接納第一任務(wù)后的各個主機(jī)的第一CPU利用率；計(jì)算接納第一任務(wù)后各個主機(jī)的第一功耗；選擇出...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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