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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，涉及一種適用于山體區(qū)域的三維地質(zhì)災(zāi)害模型構(gòu)建方法及系統(tǒng)，包括：對每個(gè)第一監(jiān)測點(diǎn)在每一時(shí)刻下的三維地理坐標(biāo)和環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行異常篩選，得到在每一時(shí)刻下的多個(gè)第二監(jiān)測點(diǎn)；根據(jù)每一時(shí)刻的多個(gè)第二監(jiān)測點(diǎn)對應(yīng)的第一數(shù)量與全部的第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種多參數(shù)融合的鉆具狀態(tài)智能診斷方法、裝置及設(shè)備，通過獲取鉆具基礎(chǔ)運(yùn)行參數(shù)確定穩(wěn)定工作時(shí)段，在穩(wěn)定時(shí)段向鉆具施加特定頻率激勵(lì)振動(dòng)形成主動(dòng)傳播波；采用多點(diǎn)監(jiān)測技術(shù)獲取響應(yīng)振動(dòng)信號并提取時(shí)刻序列，通過差分處理獲取時(shí)序偏移量；基于時(shí)序...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及衛(wèi)星軌道預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的衛(wèi)星軌道預(yù)測方法、終端及介質(zhì)。該方法基于同一時(shí)間段內(nèi)的衛(wèi)星位置數(shù)據(jù)、太陽位置數(shù)據(jù)和月球位置數(shù)據(jù)，構(gòu)建樣本集；構(gòu)建物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；該網(wǎng)絡(luò)以衛(wèi)星歷史位置數(shù)據(jù)作為輸入，預(yù)測未來時(shí)刻的衛(wèi)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種結(jié)合地質(zhì)參數(shù)反演的壓裂施工壓力多步預(yù)測方法，屬于非常規(guī)油氣資源勘探開發(fā)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括以下步驟：S1：收集多個(gè)井區(qū)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并對所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得數(shù)據(jù)集；S2：建立地質(zhì)反演模型和時(shí)序預(yù)測模型；S3：在所述數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種針對失效線索的召回激活方法，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括通過對原始破損線索數(shù)據(jù)集進(jìn)行初步清洗，獲取包含缺失字段的記錄集合，針對每一項(xiàng)缺失字段采用預(yù)先建立的特征推斷模型，生成初步補(bǔ)全后的線索數(shù)據(jù)集，得到第一階段修復(fù)記錄；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于增強(qiáng)記憶狀態(tài)空間模型的磁芯損耗預(yù)測方法，涉及磁芯損耗預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，獲取輸入特征：B波形、H波形、溫度和頻率；通過Mamba狀態(tài)空間模型處理得到基本特征，通過特征轉(zhuǎn)換模塊將基本特征進(jìn)行增強(qiáng)，得到中間特征；通過構(gòu)建增強(qiáng)記憶狀...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種服務(wù)金融場景需求的大模型智能匹配方法，包括：1、評估大模型的金融能力：基于各個(gè)能力維度的評價(jià)指標(biāo)和得分得到能力特征向量；2、金融業(yè)務(wù)場景需求解析：結(jié)合領(lǐng)域關(guān)鍵詞映射、語義向量匹配和大模型評估三種方法，運(yùn)用動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)制與多層次...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及智能健身器械與運(yùn)動(dòng)康復(fù)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種肌肉硬度檢測與筋膜槍擊打參數(shù)智能匹配方法及系統(tǒng)。方法通過獲取目標(biāo)肌肉區(qū)域在靜態(tài)按壓狀態(tài)下的原始硬度檢測信號；對原始硬度檢測信號進(jìn)行降噪濾波處理，提取反映肌肉硬度的特征參數(shù)；將特征參數(shù)輸入預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種眼圖交叉點(diǎn)集查找方法及計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，獲取眼圖離散點(diǎn)數(shù)據(jù)，將眼圖離散點(diǎn)數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)子集合，每個(gè)子集合中均包括一個(gè)眼交叉點(diǎn)集，對每個(gè)子集合，定位到每個(gè)子集合的眼交叉位置，獲取眼交叉位置的眼圖離散點(diǎn)數(shù)據(jù)另存到對應(yīng)的交叉點(diǎn)數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種惡意軟件家族分類方法，包括：基于字節(jié)碼文件和配置文件分別得到RGB圖像；基于所設(shè)計(jì)的編碼器對所述RGB圖像進(jìn)行特征提取，以獲得判別性特征向量；對每個(gè)RGB圖像通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)生成樣本對，利用監(jiān)督對比學(xué)習(xí)方法優(yōu)化嵌入空間，使同類樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了一種基于多模態(tài)融合的動(dòng)態(tài)意圖理解方法，包括：獲取用戶在本次對話中的多模態(tài)行為數(shù)據(jù)；根據(jù)本次對話是否為首次對話，對本次對話文本進(jìn)行改寫；將改寫后的對話文本和其它多模態(tài)行為數(shù)據(jù)共同提供至大模型，提示大模型識別本次對話的意圖；具...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于單元網(wǎng)格劃分的路面濕滑狀態(tài)分析方法及系統(tǒng)，首先將管控路段劃分為多個(gè)帶有唯一網(wǎng)格標(biāo)識信息和空間位置邊界的單元網(wǎng)格，接著獲取各單元網(wǎng)格對應(yīng)的包含反映路面表面狀態(tài)檢測參數(shù)集合的路面檢測數(shù)據(jù)，基于檢測數(shù)據(jù)和空間位置邊界建立單元網(wǎng)格...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于人工智能領(lǐng)域，涉及一種聯(lián)邦雙正則化多誤差融合時(shí)序異常檢測方法，包括：中央服務(wù)器初始化全局模型，得到全局模型參數(shù)，并將全局模型參數(shù)分發(fā)給多個(gè)本地客戶端；多個(gè)本地客戶端分別接收全局模型參數(shù)，并利用本地私有數(shù)據(jù)進(jìn)行本地訓(xùn)練，得到本地模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于人工智能的紫花苜蓿耐鹽性預(yù)測方法，屬于數(shù)據(jù)處理與預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域。其包括以下步驟：采集紫花苜蓿雙模態(tài)時(shí)序數(shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)據(jù)集；采用動(dòng)態(tài)分段歸一化方法處理雙模態(tài)時(shí)序數(shù)據(jù)，得到歸一化后的雙模態(tài)時(shí)序數(shù)據(jù)；構(gòu)建紫花苜蓿耐鹽性預(yù)測模型，包括...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于時(shí)間序列分析的斷路器機(jī)械故障預(yù)診斷方法，首先，通過安裝傳感器實(shí)時(shí)采集斷路器機(jī)械的運(yùn)行數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；然后，基于標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)行數(shù)據(jù)采用時(shí)序分割策略，將數(shù)據(jù)分割成獨(dú)立時(shí)序序列，并針對每個(gè)獨(dú)立時(shí)序序列提取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能地鎖技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的智能地鎖異常檢測方法及系統(tǒng)，通過采集目標(biāo)地鎖系列的地鎖設(shè)計(jì)信息，并根據(jù)地鎖設(shè)計(jì)信息提取每一系列型號的型號本征特征，獲取型號本征特征集；基于型號本征特征集進(jìn)行聚類分析，對應(yīng)定義多個(gè)虛擬...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)實(shí)時(shí)分析方法與系統(tǒng)，應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。本申請對制造場景數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行預(yù)處理與特征提取，生成特征分析數(shù)據(jù)；基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對汽車結(jié)構(gòu)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，生成實(shí)時(shí)分析特征參數(shù)；基于動(dòng)態(tài)閾值算法對相鄰幀結(jié)構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及電纜接頭老化預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種配電網(wǎng)電纜接頭老化預(yù)測方法及系統(tǒng)，該方法包括步驟：獲取待預(yù)測電纜接頭的多模態(tài)運(yùn)行數(shù)據(jù)、接頭類型信息和運(yùn)行工況信息;基于預(yù)設(shè)老化特征提取規(guī)則對多模態(tài)運(yùn)行數(shù)據(jù)中不同模態(tài)的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行老化特征提取...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于深度學(xué)習(xí)的電力數(shù)據(jù)泄露識別方法及系統(tǒng)，該方法包括：S1.生成差分隱私標(biāo)注用電數(shù)據(jù)集；S2.基于小波包分解與互信息篩選對差分隱私標(biāo)注用電數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征映射，獲得多尺度關(guān)鍵特征張量；S3.將多尺度關(guān)鍵特征張量置入魚鷹優(yōu)化算法引擎，完成局...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于區(qū)塊鏈的校園欺凌防控方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法包括：校園欺凌防控系統(tǒng)部署有去中心化網(wǎng)絡(luò)，去中心化網(wǎng)絡(luò)至少包括一個(gè)主節(jié)點(diǎn)和N個(gè)副節(jié)點(diǎn)，響應(yīng)于校園欺凌防控請求，將校園欺凌防控請求中攜帶的身份信息和提問內(nèi)容加密寫入?yún)^(qū)塊鏈...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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