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								      本發(fā)明公開了適應電力系統(tǒng)特征的固態(tài)變壓器磁芯損耗計算方法；該方法先收集實測鐵氧體磁芯損耗數(shù)據(jù)，擬合經(jīng)典兩項式模型的磁滯與渦流損耗參數(shù)；通過渦流與磁滯損耗平衡點及弛豫效應設100kHz為低頻和中高頻分界點，以集膚效應表征參數(shù)＞2為中頻和高頻分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了多模態(tài)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)的智能清洗與特征提取系統(tǒng)及方法，涉及設備狀態(tài)監(jiān)測技術領域。用于解決多源異構信號時間對齊不準確、故障特征易被背景噪聲掩蓋、工況變化下因果鏈條不清晰及特征穩(wěn)定性差的問題。首先，基于旋轉設備主振動頻率動態(tài)調(diào)整匹配窗口，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及鐵路工程技術領域，具體的是一種軌道平順性影響因素相關性分析方法，包括：以軌道平順性對應的軌距偏差、高低不平順、水平不平順、軌向不平順和曲率變化率作為參數(shù)分量，使用高斯混合模型對參數(shù)分量之間的基準值和容許閾值進行計算，并確定各參數(shù)分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于教育信息化與人工智能技術領域，且公開了基于多模態(tài)感知的教育場景智能識別系統(tǒng)，該系統(tǒng)由多源教育場景數(shù)據(jù)采集模塊、多模態(tài)數(shù)據(jù)預處理與語義統(tǒng)一編碼模塊、高維時序特征提取模塊、多模態(tài)特征融合模塊、時序動作智能識別模塊、實時誤操作檢測與個性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種卷簾門安全性能預測方法，屬于數(shù)據(jù)預測領域，包含動態(tài)切片、時間加權聚合、自適應投影及預測解碼器模塊，動態(tài)切片模塊劃分時間序列關鍵時段，捕捉卷簾門變量的多尺度非均勻變化，構建時序切片特征；時間加權聚合模塊通過動態(tài)權重分配融合不同時...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種熱風爐拱頂?shù)臏囟阮A測方法、系統(tǒng)、設備和介質(zhì)，涉及熱風爐溫度預測技術領域，包括：獲取熱風爐在當前時間步下的運行參數(shù)數(shù)據(jù)；基于運行參數(shù)數(shù)據(jù)構造溫度特征矩陣，溫度特征矩陣包括運行參數(shù)數(shù)據(jù)以及基于運行參數(shù)數(shù)據(jù)確定的空燃比趨勢特征、拱...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種地質(zhì)數(shù)據(jù)質(zhì)檢方法、裝置和存儲介質(zhì)，該方法包括：基于地質(zhì)對象的空間拓撲關系，建立多維算子規(guī)則庫；多維算子規(guī)則庫包括多個不同維度的算子規(guī)則組；獲取待查地質(zhì)數(shù)據(jù)，以及針對待查地質(zhì)數(shù)據(jù)的質(zhì)檢場景信息；對質(zhì)檢場景信息進行語義解析處理，得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于人工智能技術的老年人情感雙向交互方法，涉及老年人情感交互技術領域，包括：步驟一、采集老年人的音頻數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù)；步驟二、分別提取音頻特征數(shù)據(jù)和視覺特征數(shù)據(jù)，并將音頻數(shù)據(jù)轉換為音頻轉錄文本數(shù)據(jù)；步驟三、將音頻特征數(shù)據(jù)、視覺...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請一個或多個實施例提供一種多模態(tài)大模型的訓練方法、裝置、設備和存儲介質(zhì)，其中，多模態(tài)大模型包括用于生成與圖像對應的圖像特征的視覺編碼層和用于基于圖像特征和查詢文本生成答復文本的大語言模型；該方法包括：以對齊視覺編碼層的圖像特征空間與大語...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了流體管路系統(tǒng)隔膜閥故障自適應識別方法，本發(fā)明涉及隔膜閥技術領域，解決了未對信號特征進行精細化分析，易受正常工況波動干擾的問題，本發(fā)明通過對所關聯(lián)的振動信號進行波形分析，識別對應的待定波段，并將待定波段與預設的標準波形進行比對，基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多尺度特征的歷史建筑數(shù)字化監(jiān)測保護系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括建筑數(shù)據(jù)獲取模塊、原始數(shù)據(jù)優(yōu)化模塊、特征提取模型構建模塊、狀態(tài)識別模型構建模塊和建筑數(shù)字化監(jiān)測模塊。本發(fā)明涉及歷史建筑數(shù)字化監(jiān)測技術領域，具體是指基于多尺度特征的歷史建筑數(shù)字...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種水輪機轉輪健康狀態(tài)評價方法、系統(tǒng)、裝置和介質(zhì)，其中，該方法包括：獲取水輪機組的機組運行參數(shù)，其中，機組運行參數(shù)包括水輪機效率、轉輪室壓力脈動數(shù)值、轉輪葉片動態(tài)應力、空蝕系數(shù)和頂蓋振動值；以水輪機效率最大化、轉輪葉片動態(tài)應力最小...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及滾動軸承故障診斷技術領域，具體涉及基于數(shù)據(jù)融合和神經(jīng)網(wǎng)絡的滾動軸承故障診斷方法，包括S1，采集多個傳感器振動數(shù)據(jù)，并疊加高斯白噪聲與脈沖噪聲，模擬強噪聲工業(yè)環(huán)境；S2，提取各傳感器振動信號的時域與頻域特征，構建初步特征矩陣；S3，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于LABVIEW的電纜護層環(huán)流故障定位在環(huán)仿真方法與系統(tǒng)，所述方法包括：在LABVIEW的控制下實時采集電纜護層監(jiān)測點的環(huán)流數(shù)據(jù)并進行數(shù)字化顯示和圖形化展示；分解環(huán)流數(shù)據(jù)得到小波系數(shù)并計算特征，在特征異常時輸入分類模型得到故障...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及狀態(tài)監(jiān)測技術領域，公開了一種桿塔傾斜狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng)。該方法包括：對電力桿塔進行多場數(shù)字耦合建模，得到數(shù)字孿生模型并計算電氣負荷?結構響應敏感度矩陣；采集包含桿塔傾角時序數(shù)據(jù)、絕緣子串偏移量、塔身微振動頻譜及基礎沉降梯度的多模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了組串式光伏逆變器功率預測方法及系統(tǒng)，涉及光伏逆變器技術領域。本發(fā)明通過動態(tài)異常數(shù)據(jù)處理、多源時序對齊及多維特征構造，解決原始數(shù)據(jù)量綱差異大、時序不同步問題，生成的融合特征向量為建模提供高質(zhì)量輸入，奠定預測精度基礎；結合物理原理與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及污水處理技術領域，尤其涉及一種放射性污水處理平臺用實時監(jiān)控方法及系統(tǒng)。方法包括步驟：構建污水數(shù)據(jù)時序序列中每個時刻的端點界定時段，計算各時刻的放射性核素濃度超標指數(shù)；響應于一個時刻的放射性核素濃度超標指數(shù)大于指數(shù)閾值，獲取該時刻端...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力通信調(diào)度數(shù)據(jù)領域，本發(fā)明提出了一種基于困惑度篩選的電力通信調(diào)度數(shù)據(jù)意圖識別方法，包括以下步驟：收集整年電力通信調(diào)度系統(tǒng)咨詢相關數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)涵蓋但不限于傳輸業(yè)務、PCM業(yè)務、VPN業(yè)務等典型電力通信調(diào)度數(shù)據(jù)；利用KenLM算法...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于智能診斷的設備預警方法、設備及介質(zhì)，屬于設備監(jiān)測預警的技術領域。方法包括：部署溫度傳感器網(wǎng)絡至待檢測設備，以獲取原始溫度時序數(shù)據(jù)；歸一化原始溫度時序數(shù)據(jù)，以生成歸一化溫度值；基于歸一化溫度值確定加權二階梯度熵特征；構建端...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于光纖傳感器的呼吸監(jiān)測分析與評估方法，涉及呼吸監(jiān)測分析評估領域，通過采集呼吸信號和心率信號通過時間對齊、運動補償和重構分析，得到呼率時空耦合張量，構建相位差矩陣生成圖譜，經(jīng)高斯混合模型分解后計算互信息熵與耦合強度指數(shù)，分析...
								
            
							
            
							
						
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