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          • 本發(fā)明涉及業(yè)務自學習技術領域,且公開了基于業(yè)務自學習的告警降誤報系統(tǒng)及方法,包括以下步驟:獲取業(yè)務變更日志中的任務指標和資源時序數(shù)據(jù),并基于該任務指標和資源時序數(shù)據(jù)進行業(yè)務意圖感知;獲取業(yè)務意圖感知的正向特征、獲取基于人工標注的反向特征以及...
          • 本發(fā)明公開了基于AI的水利工程土石方測量方法及系統(tǒng),方法包括:根據(jù)待測區(qū)域的地形特征和位置范圍設置掃描路徑并啟動無人機攜帶激光雷達設備對待測區(qū)域進行掃描得出原始點云數(shù)據(jù);根據(jù)待測區(qū)域的地形特征設置多個特征區(qū)域并對每個特征區(qū)域進行掃描以得出局...
          • 本發(fā)明涉及門禁技術領域,尤其是一種人臉識別門禁一體機,包括主控機體、集成于主控機體正面的人臉識別模塊、電控門禁機構、太陽能供電系統(tǒng)及LED警示模塊。本發(fā)明的人臉識別門禁一體機安裝便捷:太陽能供電免除布線,適用無電源區(qū)域(工地、倉庫、戶外崗亭...
          • 本發(fā)明公開了一種發(fā)電機組報警裝置及發(fā)電機組報警方法,涉及報警裝置技術領域,其技術方案要點是:包括:轉速監(jiān)測裝置,用于檢測發(fā)電機組轉軸轉動時的狀態(tài),包括監(jiān)測殼,所述處理器頂端固定連接有第一指示燈,所述監(jiān)測殼中部設置有用于和轉軸連接并將轉軸狀態(tài)...
          • 本申請公開了一種路口剎車場景識別方法、裝置、設備和程序產(chǎn)品,涉及數(shù)據(jù)處理技術領域,路口剎車場景識別方法包括:獲取歷史場景數(shù)據(jù),基于所述歷史場景數(shù)據(jù)中各幀數(shù)據(jù)分別對應的車輛速度、車輛加速度和地圖信息,確定場景識別結果。車輛剎車的過程是通過加速...
          • 本發(fā)明實施例公開了一種帶定向音頻注入的煙機及其控制方法。該煙機包括控制器和音頻注入模塊,控制器與音頻注入模塊電連接;控制器用于控制音頻注入模塊播放至少兩種預設頻率的超聲波信號,以在預定區(qū)域內(nèi)形成第一音頻注入信號,第一音頻注入信號為至少兩種預...
          • 本發(fā)明提供了一種用戶行為預測驅動的語音識別控制系統(tǒng),包括:語音采集與預處理模塊、語音特征提取模塊、用戶行為預測模塊、語音識別模塊和決策融合模塊。本發(fā)明結合語音特征提取、基于LSTM?曲面擬合?大語言模型融合的用戶行為預測,以及Transfo...
          • 本發(fā)明提供了審訊場景語音關鍵詞捕捉與證據(jù)調(diào)取輔助方法及設備,方法包括:S1.系統(tǒng)初始化與參數(shù)配置;S2.語音信號采集與預處理;S3.語音轉文本與熱詞增強;S4.關鍵詞識別與語義理解;S5.證據(jù)庫檢索與多算法融合匹配;S6.多證據(jù)模糊匹配處理...
          • 本申請公開了一種高穩(wěn)定的干式變壓器,包括變壓器本體和固定設置在其底部的固定支架,固定支架的下方設有支撐板以及與支撐板相連接的支撐架,支撐板與支撐架之間設有第一緩沖組件和第二緩沖組件;變壓器本體的底部設有限位柱,第一緩沖組件包括限位環(huán)、緩沖件...
          • 本發(fā)明提供一種自適應繞線機及繞線方法,包括第一直線模組,其將繞線模塊粗定位至預先設定的線槽中心,再通過精度更高第二直線模組和接觸傳感器的配合,實現(xiàn)精確測量線槽,方便計算出線槽一層需要繞線多少圈,從而規(guī)避線槽公差不同帶來的繞線圈數(shù)影響;繞線模...
          • 本發(fā)明提供一種長跨度骨架繞線裝置及繞線方法,涉及核電設備技術領域,線盤在繞制前固定在立板上,隨后伺服驅動模塊通過同步輪模塊帶動轉筒旋轉,線纜開始纏繞在骨架上,同步直線模塊也配合移動。繞線過程中,張力傳感器檢測線纜張力,磁滯制動電機根據(jù)張力傳...
          • 本發(fā)明公開了一種基于功率自適應控制的交直流混合充電系統(tǒng),包括前級能源輸入模塊、統(tǒng)一功率控制模塊和電池負載。前級能源輸入模塊含至少一路AC/DC電路和一路光伏DC/DC電路,輸出端并聯(lián)形成公共母線;統(tǒng)一功率控制模塊的DC/DC?3電路連接公共...
          • 本申請涉及網(wǎng)絡安全技術領域,公開了一種基于多維安全態(tài)勢評估的動態(tài)數(shù)據(jù)隔離方法,方法包括以下步驟:步驟a、采集多源數(shù)據(jù)的基本參數(shù)和傳輸參數(shù);步驟b、對采集得到數(shù)據(jù)的多維特征;步驟c、計算當前數(shù)據(jù)的安全態(tài)勢指標;步驟d、根據(jù)所述安全態(tài)勢指標的變...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)集擴充的調(diào)制方式估計增強方法,包括:利用模型數(shù)據(jù)雙驅動的方式來擴充信號訓練數(shù)據(jù)集;構建面向背景信息學習的長短記憶網(wǎng)絡模型,在擴充數(shù)據(jù)集上訓練并生成網(wǎng)絡模型提取信號的背景信息并實現(xiàn)信噪比估計;構建基于深度殘差收縮網(wǎng)絡的...
          • 本發(fā)明公開了一種傳輸系統(tǒng)同路由人工智能分析方法及系統(tǒng),屬于網(wǎng)絡傳輸系統(tǒng)技術領域,包括:數(shù)據(jù)采集與整合:基于資源能力中心,全面采集傳輸系統(tǒng)的基礎資源信息和實時運行數(shù)據(jù),并進行整合存儲;數(shù)據(jù)預處理:對采集到的數(shù)據(jù)進行預處理操作,包括清洗、格式轉...
          • 本發(fā)明針對現(xiàn)有技術中對于告警的壓縮合并僅停留在事務層面,缺少對告警在業(yè)務層面的管理,公開了一種結合大模型的端到端監(jiān)控系統(tǒng)告警壓縮處理方法、設備和介質(zhì)。方法包括四大步驟:(1)告警掃描;(2)告警壓縮;(3)告警升級;(4)利用大模型針對業(yè)務...
          • 本申請公開了一種基于告警規(guī)則的算力節(jié)點狀態(tài)監(jiān)控方法及系統(tǒng),涉及狀態(tài)監(jiān)控領域,其首先持續(xù)采集算力節(jié)點的性能指標歷史數(shù)據(jù),并將其輸入預先訓練好的自適應動態(tài)閾值預測模型。該模型通過深度分析歷史數(shù)據(jù)的周期性、趨勢性及節(jié)假日效應,能夠智能地捕獲算力節(jié)...
          • 本發(fā)明公開了一種多中間件的應用軟件信息傳輸方法、裝置、設備、介質(zhì)和產(chǎn)品,涉及計算機技術領域,包括:從當前應用軟件中獲取待向目標應用軟件傳輸?shù)脑夹畔ⅲ⒏鶕?jù)所述原始信息生成待傳輸信息;其中,所述當前應用軟件運行于當前中間件中,所述目標應用軟...
          • 本發(fā)明的實施例提供一種數(shù)據(jù)發(fā)送方法、數(shù)據(jù)接收方法、計算系統(tǒng)和數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)。該數(shù)據(jù)發(fā)送方法包括:利用數(shù)據(jù)發(fā)送端,以第一傳輸方式針對數(shù)據(jù)接收端進行數(shù)據(jù)發(fā)送,其中,當待傳輸數(shù)據(jù)屬于第一數(shù)據(jù)時,確定待傳輸數(shù)據(jù)的編碼,將編碼傳輸至數(shù)據(jù)接收端,以利用數(shù)...
          • 本發(fā)明涉及云計算領域和計算機網(wǎng)絡領域技術領域,具體為一種非侵入式點到點傳輸?shù)姆椒跋到y(tǒng),包括以下步驟:在業(yè)務節(jié)點所在宿主機部署點到點傳輸裝置,以服務形式加載;通過RESTFUL API接口配置點到點傳輸裝置需轉發(fā)的應用服務識別信息等;有益效...
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