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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(lián)幅相混合增強；步驟4...
								
            
							
            
							
						
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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(shù)據(jù)進行模擬退化再生，生成高保真擴展樣本，構(gòu)建增強數(shù)據(jù)集以解決原始標注數(shù)據(jù)稀缺難題；對增強數(shù)據(jù)實施層級解析，挖掘鋰電池運行...
								
            
							
            
							
						
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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(shù)據(jù)采集模塊、自適應預處理模塊、診斷引擎模塊、數(shù)字孿生模型庫和應用模塊。數(shù)據(jù)采集模塊同步采集多源異構(gòu)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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								      本申請涉及數(shù)據(jù)處理方法、裝置、計算機設備及存儲介質(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)和設備運行狀態(tài)信息；將所述待處理的原始數(shù)據(jù)存儲于預設的分布式文件系統(tǒng)中；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種結(jié)合高分辨率測井數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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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								      本申請公開了一種服務器配置匹配方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，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(shù)據(jù)分別對應的多維特征向量，進一步，基于目標配置數(shù)據(jù)對應的多維目標特征向量以及各組配置數(shù)據(jù)分別對應的多維特征向量，計算各組...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明一種用于智能電表的數(shù)據(jù)特征分析方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)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(nèi)的日用電量數(shù)據(jù)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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								      本申請公開了一種電力的連鎖故障路徑分類方法、裝置、設備及介質(zhì)，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(gòu)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(gòu)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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								      本申請?zhí)峁┮环N跨域時序數(shù)據(jù)分類方法、裝置、設備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及邊緣計算技術領域。該方法包括：根據(jù)目標域訓練的目標模型對所述目標域的待測試時序數(shù)據(jù)進行分類，獲得所述待測試時序數(shù)據(jù)的分類結(jié)果；其中，所述目標模型是根據(jù)源域的源模型參數(shù)和目標...
								
            
							
            
							
						
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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(shù)據(jù)進行預處理得到可用于人體行為識別的CSI數(shù)據(jù)；通過動作捕捉得到與各類行為動作對應的CSI數(shù)據(jù)片段；提取CSI數(shù)據(jù)片段中的時域特征、頻域特征、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及聲波透射法基樁檢測技術領域，具體涉及基樁施工質(zhì)量實時檢測AI模型的訓練方法、基樁施工質(zhì)量實時檢測方法及裝置。包括：在混凝土澆筑時，通過第一聲波透射法基樁檢測操作獲取第一檢測數(shù)據(jù)，第一檢測數(shù)據(jù)包含現(xiàn)澆混凝土樁身在不同深度處的聲波參數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于圖學習的異常電力交易行為識別方法，包括下述步驟；數(shù)據(jù)生成：生成日負荷曲線，模擬對應的正常與異常交易行為；數(shù)據(jù)處理：識別對應包含當日日負荷曲線在內(nèi)的數(shù)據(jù)，將平均電價作為單位基準電價，將其余交易電價標幺化，并將需要檢測的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及知識產(chǎn)權(quán)評估與人工智能應用交叉技術領域，具體是一種基于LLM特征提取和相似度匹配的專利價值量化評估方法，通過LLM對專利非結(jié)構(gòu)化文本進行深度語義特征提取，結(jié)合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)生成綜合特征向量；基于向量空間檢索和余弦相似度匹配找到可比專利...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能軌道交通技術與時空數(shù)據(jù)挖掘領域，具體涉及一種基于動態(tài)狀態(tài)增廣網(wǎng)絡的旅客出行意圖自驅(qū)動識別方法，該方法用于從海量、匿名的軌道交通出行軌跡中，深度識別旅客潛在出行意圖與行為模式。本方法的核心在于構(gòu)建一個動態(tài)狀態(tài)增廣的軌道拓撲網(wǎng)絡，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及地震勘探相關領域，尤其涉及一種基于MFU?Net模型的地震震相拾取方法。本發(fā)明整體設計極大地提高了地震震相拾取的準確性，相比傳統(tǒng)的U?Net模型，MFU?Net通過優(yōu)化跳躍連接、加強瓶頸層的關鍵特征提取能力，并解決數(shù)據(jù)集不平衡的問...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及水環(huán)境風險監(jiān)測技術領域，尤其涉及一種評估水體發(fā)生藻類水華風險的方法。所述方法包括以下步驟：收集待評估水體的歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)，包括藍藻豐度數(shù)據(jù)、水質(zhì)數(shù)據(jù)和水文數(shù)據(jù)；分析藍藻豐度或葉綠素a濃度與待評估水體的水質(zhì)、水文數(shù)據(jù)的相關性；篩選出與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于多維度指標的智能故障自愈方法，涉及故障檢測與修復技術領域，包括過采集多源數(shù)據(jù)并進行特征工程處理，利用XGBoost分類器進行故障分類，根據(jù)故障類型結(jié)合控制器類型和服務等級特征選擇組合修復策略，并通過服務依賴圖譜優(yōu)化后執(zhí)行修復操...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例涉及數(shù)控機床主軸精度控制技術領域，提供一種確定數(shù)控機床主軸動態(tài)誤差的方法及計算機程序產(chǎn)品。在獲取到數(shù)控機床主軸的振動信號序列后，可以對振動信號序列進行分塊處理，并對各振動信號序列塊進行局部均值分解，得到不同的信號特征，并形成不同...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種確定數(shù)控機床主軸動態(tài)誤差的方法及計算機程序產(chǎn)品。獲取用于數(shù)控機床主軸的振動信號序列；將振動信號序列輸入至預先訓練的深度時間卷積網(wǎng)絡中，由深度時間卷積網(wǎng)絡預測數(shù)控機床主軸的動態(tài)誤差所屬的誤差類別，其中，深度時間卷積網(wǎng)絡通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，尤其涉及基于物聯(lián)網(wǎng)的隧道電氣安全監(jiān)測方法及系統(tǒng)；構(gòu)建調(diào)節(jié)系數(shù)；將調(diào)節(jié)系數(shù)與預設的初始截斷距離的乘積作為最優(yōu)截斷距離，基于最優(yōu)截斷距離使用DPC算法對電氣設備進行異常檢測。本申請具有提高隧道內(nèi)電氣設備監(jiān)測準確度的效...
								
            
							
            
							
						
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