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								      本發(fā)明公開了一種基于振動無線傳感的旋轉(zhuǎn)機械健康態(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；通過從原始振動信號采集到高質(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...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于CEEMDAN?ESPRIT算法的寬頻振蕩信號參數(shù)辨識方法，屬于新型電力系統(tǒng)寬頻振蕩參數(shù)辨識技術(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(shù)據(jù)；對非圖像數(shù)據(jù)進行預處理；將經(jīng)過預處理的非圖像數(shù)據(jù)分別劃分為用于生物量預測、LAI和產(chǎn)量預測的非圖像訓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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								      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(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)記錄的歷史實測風速數(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，并用改進的完全自適應(yīng)噪聲集合經(jīng)驗?zāi)B(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(wù)學習的鉆井多參數(shù)協(xié)同預測方法和裝置，該方法包括：從目標井的多維鉆井參數(shù)中選取預測目標和輸入?yún)?shù)組合，根據(jù)預測目標構(gòu)建任務(wù)集，任務(wù)集包括多個針對預測目標的預測任務(wù)，各預測任務(wù)存在關(guān)聯(lián)；將各預測任務(wù)的輸入?yún)?shù)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(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，同步采集飛行運行參數(shù)、檢修檔案、異常事件記錄及周邊環(huán)境監(jiān)測指標，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(guān)...
								
            
							
            
							
						
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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(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估計信號功率與噪聲功率，避免依賴信源數(shù)信息；通過支持集自適應(yīng)剪枝策略提升計算...
								
            
							
            
							
						
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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)的人機交互方法，該方法實時獲取多模態(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)量性能評估值和實時響應(yīng)性能評估值，得到任一模態(tài)交互數(shù)據(jù)的最優(yōu)性能補償值；利用最優(yōu)性能補償值...
								
            
							
            
							
						
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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數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，通過示波器采集軸承振動數(shù)據(jù)，提取第一時刻數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)處理方法及數(shù)據(jù)自動處理系統(tǒng)，涉及超導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)段并進行擬合，生成背底函數(shù)直線；采用初始...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于底棲動物監(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物監(jiān)測方法，通過河流類型進行劃分、監(jiān)測點位布設(shè)、采樣區(qū)域選擇、采樣、統(tǒng)計樣品中大型底棲無脊椎動物的種類和數(shù)量等5個主要步驟，給出一種可涉水河流大型底棲無脊椎動物監(jiān)測...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種頁面異常監(jiān)測方法、系統(tǒng)及計算機可讀存儲介質(zhì)，涉及計算機技術(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，同時在執(zhí)行數(shù)據(jù)采集操作時，通過主執(zhí)行...
								
            
							
            
							
						
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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)合的方式存儲軌跡數(shù)據(jù)；Redis數(shù)據(jù)庫存儲當日用戶軌跡數(shù)據(jù)，MySQL數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的基于知識圖譜與鄰接圖協(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，并與項目屬性圖譜融合構(gòu)建協(xié)同知識圖譜；通過投影變換進行表示對齊得到初始嵌入表示；通過有偏隨機游走進行多跳鄰居采樣得...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于大模型的單據(jù)類型推薦方法，屬于財務(wù)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：提取單據(jù)處理規(guī)則文件的文本內(nèi)容，并對所述文本內(nèi)容進行切分，以得到所述單據(jù)處理規(guī)則文件的靜態(tài)處理規(guī)則；通過預訓練的規(guī)則挖掘模型，以及歷史審核單據(jù)類型推薦結(jié)果，以...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于行為數(shù)據(jù)挖掘的旅游搭子個性化推薦方法，涉及旅游服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，該推薦方法包括收集旅游場景中用戶的多組行為源數(shù)據(jù)；依據(jù)上述行為源數(shù)據(jù)確定不同的數(shù)據(jù)挖掘時間間隔信息；按照不同的數(shù)據(jù)挖掘時間間隔信息得到多批行為樣本組合；對多批行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于醫(yī)學影像跨域檢索技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學影像跨域檢索方法及系統(tǒng)，包括：獲取MRI圖像和CT圖像；基于雙向生成對抗網(wǎng)絡(luò)進行所獲取圖像的無監(jiān)督跨域映射，計算跨域映射的對抗損失函數(shù)；基于多層級循環(huán)一致性約束機制，計算梯...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于目標檢測和多模態(tài)大模型的智能審核方法及裝置，涉及云資源評估技術(shù)領(lǐng)域；包括：步驟1：進行數(shù)據(jù)集收集；步驟2：搭建文本審核服務(wù)；步驟3：搭建音頻審核服務(wù)；步驟4：訓練目標檢測審核模型；步驟5：搭建圖像和視頻審核服務(wù)；本發(fā)明通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及知識抽取技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于大模型的知識圖譜構(gòu)建方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：通過對話狀態(tài)跟蹤器獲取用戶當前輸入語句，將語句輸入BERT意圖分類模型進行領(lǐng)域標簽解析、行為類型識別、情感傾向檢測，輸出三維分類向量，基于LSTM序列標...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于損失閾值和動態(tài)權(quán)重的自適應(yīng)醫(yī)學文本分類方法，對預先獲取的醫(yī)療文本進行預處理，然后使用分詞器進行文本分詞，生成對應(yīng)的字符序列并進行語義特征編碼；基于樣本損失分布確定易或難樣本閾值，并在后續(xù)每輪訓練中依據(jù)該閾值對樣本進行易或...
								
            
							
            
							
						
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