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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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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(shù)領(lǐng)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(shè)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(shè)備進行異常檢測。本申請具有提高隧道內(nèi)電氣設(shè)備監(jiān)測準確度的效...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于電氣設(shè)備的監(jiān)控方法及系統(tǒng)，該方法將電氣設(shè)備的任一監(jiān)測指標的實時數(shù)據(jù)，以及歷史時段內(nèi)的歷史數(shù)據(jù)組成數(shù)據(jù)序列，根據(jù)數(shù)據(jù)序列中每個數(shù)據(jù)在不同情況下的變化規(guī)律，得到每個數(shù)據(jù)的三種異常特征值；針對任一種異常...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多參數(shù)的水浴鍋防腐監(jiān)測方法、系統(tǒng)、水浴鍋及存儲介質(zhì)，屬于水浴鍋技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過獲取水浴鍋的材料數(shù)據(jù)和所述水浴鍋中目標介質(zhì)的指標數(shù)據(jù)，所述材料數(shù)據(jù)包括：材料類型、材料厚度以及對所述材料類型在腐蝕介質(zhì)接觸下的腐蝕速率跳變值；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及壓敏涂料技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于壓敏涂料色差識別的結(jié)構(gòu)應力監(jiān)測系統(tǒng)，系統(tǒng)包括：圖像分析模塊、頻率識別模塊、節(jié)律提取模塊、路徑對比模塊、預警判定模塊。本發(fā)明中，通過圖像色差梯度密度分析與物理響應頻率信息的結(jié)合，實現(xiàn)色差異常區(qū)域在時間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的電容器質(zhì)量檢測方法及系統(tǒng)，涉及電力設(shè)備智能監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，包括將多源數(shù)據(jù)生成數(shù)據(jù)矩陣，提取數(shù)據(jù)矩陣中的每一列，表示為標量函數(shù)，使用非對稱熱擴散方程模擬動態(tài)演化，計算演化后的特征場值；基于演化后的特征場值，計算特征演...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)特征的飛行器舵面故障在線探測方法，涉及飛行器故障在線探測技術(shù)領(lǐng)域，其通過實時跟蹤故障關(guān)聯(lián)參數(shù)的變化，結(jié)合統(tǒng)計檢驗和數(shù)據(jù)特征分析等手段獲得故障發(fā)生時刻、故障類型識別結(jié)果以及故障參數(shù)在線估計結(jié)果。本發(fā)明相較于直接硬件探測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了一種基于軌道交通大模型數(shù)據(jù)分析的網(wǎng)絡智能中心；所述智能中心包括：設(shè)備狀態(tài)預測模塊、韌性決策構(gòu)建模塊、資源動態(tài)平衡模塊、因果推理機制模塊和人機混合評估模塊，對特征向量進行分析，得到量化和反饋軌道安全的軌...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于卷積流對抗網(wǎng)絡的智能異常檢測方法及系統(tǒng)，涉及異常檢測技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括采集設(shè)備全生命周期振動信號，處理為時頻圖，分正常訓練集與全周期測試集；構(gòu)建含生成器和判別器的卷積流對抗網(wǎng)絡；預訓練生成器，再交替優(yōu)化判別器和生成器；以...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種應用于證據(jù)污染平臺的智能管理系統(tǒng)及方法，涉及智能管理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過采集平臺歷史數(shù)據(jù)，經(jīng)預處理后，基于歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建證據(jù)價值評估模型和污染風險評估模型；證據(jù)價值評估模型融合結(jié)合PageRank算法和加權(quán)線性回歸算法，生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療信息化領(lǐng)域。本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的甲狀腺癌電子病歷系統(tǒng)，其包括多模態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊采集患者文本、超聲影像、基因、生化指標及臨床數(shù)據(jù)并標準化校準生成標準數(shù)據(jù)；多模態(tài)特征提取模塊通過多技術(shù)提取各標準數(shù)據(jù)的語義、結(jié)構(gòu)、突...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的環(huán)境噪聲監(jiān)測方法，涉及環(huán)境監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：S1:同步采集環(huán)境中的多模態(tài)數(shù)據(jù)，多模態(tài)數(shù)據(jù)包括原始聲學信號、氣象數(shù)據(jù)及視頻圖像數(shù)據(jù)；S2:數(shù)據(jù)處理與特征提取；S3:基于頻譜圖的信噪比與時域方差動態(tài)調(diào)整自...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及航空發(fā)動機技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種面向壓氣機整體葉盤加工的多傳感器數(shù)據(jù)融合方法，本發(fā)明對各傳感器數(shù)據(jù)信號進行濾波與時間對齊，并對數(shù)據(jù)進行了歸一化，然后通過時頻域雙流輸入BiLSTM特征提取模塊對振動信號和功率信號進行特征提取，采用具有...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于自適應傅里葉神經(jīng)過程的海洋多源數(shù)據(jù)融合方法，涉及數(shù)據(jù)融合技術(shù)領(lǐng)域，具體包括如下步驟：對海洋變量場數(shù)據(jù)進行預處理。針對任意時間點自適應生成集合背景場。將背景場、真值和觀測值組織成標準化、用于自適應傅里葉神經(jīng)過程模型訓練的數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多污染物協(xié)同與時空特征融合的污染物異常檢測方法，包括以下步驟：S1、構(gòu)建多污染物傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集；S2、對研究區(qū)域內(nèi)多污染物傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集進行清洗與預處理；S3、對多污染物傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集通過貝葉斯變分推斷學習單污染物傳感...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多維度大模型測試評價方法及系統(tǒng)，屬于人工智能測試技術(shù)領(lǐng)域，融合基礎(chǔ)模型、平臺能力與應用性能實現(xiàn)多維度大模型測試評價，包括：基礎(chǔ)模型能力評價，包括敏感詞庫+BERT語義雙引擎安全檢測和上下文依賴測試鏈；模型平臺能力評價，包括預...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種數(shù)據(jù)權(quán)限的管理方法、裝置、設(shè)備以及可讀存儲介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)安全技術(shù)領(lǐng)域，包括首先，在檢測到用戶的訪問操作時，基于用戶的賬號信息確定用戶的操作日志。其中，操作日志至少包括用戶在歷史時間段內(nèi)執(zhí)行訪問操作時的歷史操作屬性信息。然后，...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實施例提供了一種邊緣計算任務卸載方法及相關(guān)設(shè)備，涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域，方法應用于終端時包括：確定計算任務數(shù)據(jù)，包括：任務圖像數(shù)據(jù)、隱私等級；利用加密區(qū)域選擇模型識別任務圖像數(shù)據(jù)，確定任務圖像數(shù)據(jù)中的加密區(qū)域；對加密區(qū)域進行特征提取，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了面向無標簽公共數(shù)據(jù)集的聯(lián)邦學習隱私保護方法及系統(tǒng)，屬于聯(lián)邦學習隱私保護技術(shù)領(lǐng)域；包括：服務器向多個客戶端下發(fā)聯(lián)邦學習任務和無標簽公共數(shù)據(jù)集，并通知輔助節(jié)點生成同態(tài)加密密鑰對；根據(jù)客戶端上報的本地私有數(shù)據(jù)量對客戶端進行劃分；客戶端...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理與管理技術(shù)領(lǐng)域，公開一種部門數(shù)據(jù)資源調(diào)度管理方法及系統(tǒng)，該方法包括：數(shù)據(jù)節(jié)點主動廣播包含其內(nèi)生信譽積分與權(quán)威更新時間戳的數(shù)據(jù)信譽信標，數(shù)據(jù)需求方終端則通過對接收的信標進行初步排序，并結(jié)合對權(quán)威候選數(shù)據(jù)源進行實時服務健康度探...
								
            
							
            
							
						
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