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								      本發(fā)明提供了基于信道狀態(tài)信息的人體行為識別方法及系統(tǒng)，涉及行為識別領域，包括對采集的多天線CSI數據進行預處理得到可用于人體行為識別的CSI數據；通過動作捕捉得到與各類行為動作對應的CSI數據片段；提取CSI數據片段中的時域特征、頻域特征、...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N跨域時序數據分類方法、裝置、設備、介質及程序產品，涉及邊緣計算技術領域。該方法包括：根據目標域訓練的目標模型對所述目標域的待測試時序數據進行分類，獲得所述待測試時序數據的分類結果；其中，所述目標模型是根據源域的源模型參數和目標...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種電力的連鎖故障路徑分類方法、裝置、設備及介質，涉及電力安全防護技術領域，包括基于電力系統(tǒng)的連續(xù)時間軸構建時間窗口集合，利用所述時間窗口集合和所述電力系統(tǒng)的有序靜態(tài)快照集合構建用于描述連鎖故障路徑的各時序圖；將各所述時序圖映射...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明一種用于智能電表的數據特征分析方法及系統(tǒng)，涉及數據處理分析技術領域，方法包括：采集目標區(qū)域中所有用電用戶在預設時間段內的日用電量數據并進行預處理，得到相應的日用電量時間序列和日用電量曲線；計算每個用戶相鄰日用電量曲線之間的相似度，獲取...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種服務器配置匹配方法、裝置、設備及存儲介質，涉及服務器測試技術領域，由于獲取在歷史測試中服務器的各組配置數據分別對應的多維特征向量，進一步，基于目標配置數據對應的多維目標特征向量以及各組配置數據分別對應的多維特征向量，計算各組...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種結合高分辨率測井數據的活動斷層鉆孔地層對比方法，涉及地層比對技術領域，包括：首先分別獲取測試斷層區(qū)域以及測試底層區(qū)域；基于電成像測井進行實時數據采集，并建立差異化分析模型；對差異化分析模型進行優(yōu)化，得到地斷層對比模型；基于地...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數據處理方法、裝置、計算機設備及存儲介質，所述數據處理方法包括：獲取待處理的原始數據，其中，所述待處理的原始數據包括質量檢測數據、原材料批次信息、生產工藝參數和設備運行狀態(tài)信息；將所述待處理的原始數據存儲于預設的分布式文件系統(tǒng)中；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于盲源分離的水電濾油機故障診斷系統(tǒng)及方法，涉及故障診斷技術領域，系統(tǒng)包括數據采集模塊、自適應預處理模塊、診斷引擎模塊、數字孿生模型庫和應用模塊。數據采集模塊同步采集多源異構觀測信號；自適應預處理模塊采用基于智能優(yōu)化算法的自適應...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于擾動恢復增強與跨域適配機制的鋰電池健康狀態(tài)估計方法及系統(tǒng)，涉及鋰電池技術領域，對帶SOH標簽的原始數據進行模擬退化再生，生成高保真擴展樣本，構建增強數據集以解決原始標注數據稀缺難題；對增強數據實施層級解析，挖掘鋰電池運行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于小波解耦與因果卷積注意力的增量式航發(fā)壽命預測方法，包括：步驟1，獲得原始時域振動信號：將原始時域振動信號作為輸入；步驟2，劃分訓練集：將原始時域振動信號按比例分割為訓練集和測試集；步驟3，進行多重串聯幅相混合增強；步驟4...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于振動無線傳感的旋轉機械健康態(tài)勢感知系統(tǒng)，屬于設備監(jiān)測分析技術領域；用于解決現有方案數據處理和系統(tǒng)魯棒性不佳的技術問題；通過從原始振動信號采集到高質量特征輸入的可靠轉換，顯著提升了系統(tǒng)對早期故障的感知靈敏度；通過構建特征動...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于CEEMDAN?ESPRIT算法的寬頻振蕩信號參數辨識方法，屬于新型電力系統(tǒng)寬頻振蕩參數辨識技術領域，首先利用CEEMDAN算法完成對含噪聲的寬頻振蕩信號的降噪、重構，得到重構后的寬頻振蕩波形；其次利用ESPRIT算法對重構后的寬頻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種冬小麥抗旱節(jié)水品種鑒選方法、系統(tǒng)及裝置，方法包括：獲取多源多時序的小麥遙感數據；對非圖像數據進行預處理；將經過預處理的非圖像數據分別劃分為用于生物量預測、LAI和產量預測的非圖像訓練集和非圖像測試集，將圖像數據劃分為用于倒伏...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于風速波動模式聚類劃分的超短期風速預測方法，包括：步驟1，收集風場數據采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)記錄的歷史實測風速數據；步驟2，利用離散小波變換將原始序列分解為低頻序列和高頻序列，并用改進的完全自適應噪聲集合經驗模態(tài)分解對高頻序列...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多任務學習的鉆井多參數協同預測方法和裝置，該方法包括：從目標井的多維鉆井參數中選取預測目標和輸入參數組合，根據預測目標構建任務集，任務集包括多個針對預測目標的預測任務，各預測任務存在關聯；將各預測任務的輸入參數組合輸入至...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種救援直升機的健康狀態(tài)評估方法及系統(tǒng)，涉及航空工程技術領域，所述方法包括：步驟1，建立集成化的數據匯聚平臺，同步采集飛行運行參數、檢修檔案、異常事件記錄及周邊環(huán)境監(jiān)測指標，全面覆蓋旋翼裝置、動力傳輸單元、推進裝置及海域氣候條件關...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于子空間壓縮與字典優(yōu)化的稀疏貝葉斯波達方向估計方法，屬于陣列信號處理領域。本發(fā)明通過子空間壓縮技術降低數據維度，提高抗噪性；結合稀疏貝葉斯模型自動估計信號功率與噪聲功率，避免依賴信源數信息；通過支持集自適應剪枝策略提升計算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數據處理技術領域，尤其涉及一種基于多模態(tài)數據的人機交互方法，該方法實時獲取多模態(tài)交互數據；針對任一模態(tài)交互數據，獲取任一模態(tài)交互數據的數據質量性能評估值和實時響應性能評估值，得到任一模態(tài)交互數據的最優(yōu)性能補償值；利用最優(yōu)性能補償值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數據處理領域，尤其涉及用于軸承檢測的示波器信號數據處理方法及系統(tǒng)，通過示波器采集軸承振動數據，提取第一時刻數據進行頻域分析，獲得其功率譜進行頻率劃分得到第一頻率序列；同理，對第二時刻數據得到第二頻率序列，對齊兩個頻率序列得到頻率匹...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種超導線臨界電流數據處理方法及數據自動處理系統(tǒng)，涉及超導線臨界電流測量技術領域，其中方法包括以下步驟：獲取超導線U?I測量數據，生成初始U?I曲線；根據初始U?I曲線確定背底電壓線性數據段并進行擬合，生成背底函數直線；采用初始...
								
            
							
            
							
						
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