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								      本發(fā)明提供的基于知識(shí)圖譜與鄰接圖協(xié)同采樣的信息推薦方法及裝置，涉及信息推薦技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過獲取用戶歷史交互數(shù)據(jù)構(gòu)建三元組，并與項(xiàng)目屬性圖譜融合構(gòu)建協(xié)同知識(shí)圖譜；通過投影變換進(jìn)行表示對齊得到初始嵌入表示；通過有偏隨機(jī)游走進(jìn)行多跳鄰居采樣得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于GNSS軌跡處理技術(shù)領(lǐng)域，公開一種面向位置軌跡快速檢索的GNSS軌跡數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與查詢方法。用戶上傳軌跡數(shù)據(jù)經(jīng)位置轉(zhuǎn)換后，采用Redis數(shù)據(jù)庫和MySQL數(shù)據(jù)庫結(jié)合的方式存儲(chǔ)軌跡數(shù)據(jù)；Redis數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)當(dāng)日用戶軌跡數(shù)據(jù)，MySQL數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種頁面異常監(jiān)測方法、系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取采集配置信息，根據(jù)采集配置信息來執(zhí)行具體的數(shù)據(jù)采集操作，能夠通過采集配置獲取到用戶關(guān)注的且對頁面異常分析有用的信息，同時(shí)在執(zhí)行數(shù)據(jù)采集操作時(shí)，通過主執(zhí)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于底棲動(dòng)物監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種可涉水不同類型河流大型底棲無脊椎動(dòng)物監(jiān)測方法，通過河流類型進(jìn)行劃分、監(jiān)測點(diǎn)位布設(shè)、采樣區(qū)域選擇、采樣、統(tǒng)計(jì)樣品中大型底棲無脊椎動(dòng)物的種類和數(shù)量等5個(gè)主要步驟，給出一種可涉水河流大型底棲無脊椎動(dòng)物監(jiān)測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種超導(dǎo)線臨界電流數(shù)據(jù)處理方法及數(shù)據(jù)自動(dòng)處理系統(tǒng)，涉及超導(dǎo)線臨界電流測量技術(shù)領(lǐng)域，其中方法包括以下步驟：獲取超導(dǎo)線U?I測量數(shù)據(jù)，生成初始U?I曲線；根據(jù)初始U?I曲線確定背底電壓線性數(shù)據(jù)段并進(jìn)行擬合，生成背底函數(shù)直線；采用初始...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，尤其涉及用于軸承檢測的示波器信號(hào)數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，通過示波器采集軸承振動(dòng)數(shù)據(jù)，提取第一時(shí)刻數(shù)據(jù)進(jìn)行頻域分析，獲得其功率譜進(jìn)行頻率劃分得到第一頻率序列；同理，對第二時(shí)刻數(shù)據(jù)得到第二頻率序列，對齊兩個(gè)頻率序列得到頻率匹...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的人機(jī)交互方法，該方法實(shí)時(shí)獲取多模態(tài)交互數(shù)據(jù)；針對任一模態(tài)交互數(shù)據(jù)，獲取任一模態(tài)交互數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量性能評估值和實(shí)時(shí)響應(yīng)性能評估值，得到任一模態(tài)交互數(shù)據(jù)的最優(yōu)性能補(bǔ)償值；利用最優(yōu)性能補(bǔ)償值...
								
            
							
            
							
						
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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(dá)方向估計(jì)方法，屬于陣列信號(hào)處理領(lǐng)域。本發(fā)明通過子空間壓縮技術(shù)降低數(shù)據(jù)維度，提高抗噪性；結(jié)合稀疏貝葉斯模型自動(dòng)估計(jì)信號(hào)功率與噪聲功率，避免依賴信源數(shù)信息；通過支持集自適應(yīng)剪枝策略提升計(jì)算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種救援直升機(jī)的健康狀態(tài)評估方法及系統(tǒng)，涉及航空工程技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：步驟1，建立集成化的數(shù)據(jù)匯聚平臺(tái)，同步采集飛行運(yùn)行參數(shù)、檢修檔案、異常事件記錄及周邊環(huán)境監(jiān)測指標(biāo)，全面覆蓋旋翼裝置、動(dòng)力傳輸單元、推進(jìn)裝置及海域氣候條件關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的鉆井多參數(shù)協(xié)同預(yù)測方法和裝置，該方法包括：從目標(biāo)井的多維鉆井參數(shù)中選取預(yù)測目標(biāo)和輸入?yún)?shù)組合，根據(jù)預(yù)測目標(biāo)構(gòu)建任務(wù)集，任務(wù)集包括多個(gè)針對預(yù)測目標(biāo)的預(yù)測任務(wù)，各預(yù)測任務(wù)存在關(guān)聯(lián)；將各預(yù)測任務(wù)的輸入?yún)?shù)組合輸入至...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于風(fēng)速波動(dòng)模式聚類劃分的超短期風(fēng)速預(yù)測方法，包括：步驟1，收集風(fēng)場數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)記錄的歷史實(shí)測風(fēng)速數(shù)據(jù)；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(jìn)的完全自適應(yīng)噪聲集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解對高頻序列...
								
            
							
            
							
						
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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(shí)序的小麥遙感數(shù)據(jù)；對非圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；將經(jīng)過預(yù)處理的非圖像數(shù)據(jù)分別劃分為用于生物量預(yù)測、LAI和產(chǎn)量預(yù)測的非圖像訓(xùn)練集和非圖像測試集，將圖像數(shù)據(jù)劃分為用于倒伏...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于CEEMDAN?ESPRIT算法的寬頻振蕩信號(hào)參數(shù)辨識(shí)方法，屬于新型電力系統(tǒng)寬頻振蕩參數(shù)辨識(shí)技術(shù)領(lǐng)域，首先利用CEEMDAN算法完成對含噪聲的寬頻振蕩信號(hào)的降噪、重構(gòu)，得到重構(gòu)后的寬頻振蕩波形；其次利用ESPRIT算法對重構(gòu)后的寬頻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于振動(dòng)無線傳感的旋轉(zhuǎn)機(jī)械健康態(tài)勢感知系統(tǒng)，屬于設(shè)備監(jiān)測分析技術(shù)領(lǐng)域；用于解決現(xiàn)有方案數(shù)據(jù)處理和系統(tǒng)魯棒性不佳的技術(shù)問題；通過從原始振動(dòng)信號(hào)采集到高質(zhì)量特征輸入的可靠轉(zhuǎn)換，顯著提升了系統(tǒng)對早期故障的感知靈敏度；通過構(gòu)建特征動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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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(yù)測方法，包括：步驟1，獲得原始時(shí)域振動(dòng)信號(hào)：將原始時(shí)域振動(dòng)信號(hào)作為輸入；步驟2，劃分訓(xùn)練集：將原始時(shí)域振動(dòng)信號(hào)按比例分割為訓(xùn)練集和測試集；步驟3，進(jìn)行多重串聯(lián)幅相混合增強(qiáng)；步驟4...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于擾動(dòng)恢復(fù)增強(qiáng)與跨域適配機(jī)制的鋰電池健康狀態(tài)估計(jì)方法及系統(tǒng)，涉及鋰電池技術(shù)領(lǐng)域，對帶SOH標(biāo)簽的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬退化再生，生成高保真擴(kuò)展樣本，構(gòu)建增強(qiáng)數(shù)據(jù)集以解決原始標(biāo)注數(shù)據(jù)稀缺難題；對增強(qiáng)數(shù)據(jù)實(shí)施層級解析，挖掘鋰電池運(yùn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于盲源分離的水電濾油機(jī)故障診斷系統(tǒng)及方法，涉及故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、自適應(yīng)預(yù)處理模塊、診斷引擎模塊、數(shù)字孿生模型庫和應(yīng)用模塊。數(shù)據(jù)采集模塊同步采集多源異構(gòu)觀測信號(hào)；自適應(yīng)預(yù)處理模塊采用基于智能優(yōu)化算法的自適應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數(shù)據(jù)處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述數(shù)據(jù)處理方法包括：獲取待處理的原始數(shù)據(jù)，其中，所述待處理的原始數(shù)據(jù)包括質(zhì)量檢測數(shù)據(jù)、原材料批次信息、生產(chǎn)工藝參數(shù)和設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)信息；將所述待處理的原始數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于預(yù)設(shè)的分布式文件系統(tǒng)中；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種結(jié)合高分辨率測井?dāng)?shù)據(jù)的活動(dòng)斷層鉆孔地層對比方法，涉及地層比對技術(shù)領(lǐng)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(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集，并建立差異化分析模型；對差異化分析模型進(jìn)行優(yōu)化，得到地?cái)鄬訉Ρ饶Ｐ?；基于?..
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種服務(wù)器配置匹配方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及服務(wù)器測試技術(shù)領(lǐng)域，由于獲取在歷史測試中服務(wù)器的各組配置數(shù)據(jù)分別對應(yīng)的多維特征向量，進(jìn)一步，基于目標(biāo)配置數(shù)據(jù)對應(yīng)的多維目標(biāo)特征向量以及各組配置數(shù)據(jù)分別對應(yīng)的多維特征向量，計(jì)算各組...
								
            
							
            
							
						
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