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								      本發(fā)明涉及電能計量領域，公開了智能模塊化電能計量箱的實時計量方法，包括：在電能計量箱內部部署傳感器陣列；通過所述傳感器陣列采集原始電能數據和環(huán)境參數，以得到原始電能計量數據流；對所述原始電能計量數據流進行動態(tài)閾值濾波，以得到清潔電能計量數據...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及監(jiān)測預警技術領域，具體為一種基于異常分析技術的消火栓監(jiān)測智能預警系統(tǒng)，系統(tǒng)包括流速異常識別模塊、節(jié)點協(xié)同壓差檢驗模塊、壓差趨勢獨立性判別模塊、節(jié)點退化特征提取模塊和風險等級生成模塊。本發(fā)明，通過流速偏移與控制信號的關聯(lián)判斷，對異常...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N電力設備故障診斷方法及系統(tǒng)、設備、介質，屬于電力設備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷領域，該方法包括：將目標電力設備的多維度數據輸入第一模型，確定所述目標電力設備的工作狀態(tài)；若所述目標電力設備處于異常狀態(tài)，則將第一電力設備的多維度數據輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及泄洪隧洞檢測技術領域，公開了一種泄洪隧洞自動巡檢和蝕損缺陷智能檢測方法。該方法采集泄洪隧洞內部的結構狀態(tài)數據并標準化處理；再按預設水文工況區(qū)間劃分標準分類數據，提取各區(qū)間多模態(tài)傳感特征生成工況特征集合；監(jiān)測水文工況區(qū)間切換頻次，超...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及航空安全監(jiān)控技術領域，提供一種基于多模態(tài)數據融合的飛行人員操作狀態(tài)識別方法和系統(tǒng)，解決現(xiàn)有技術中誤判率高、環(huán)境適應性差的問題。本申請方法包括：同步采集飛行人員的腦電信號、頭部慣性測量單元角速度、眼動軌跡及飛行器的俯仰角與滾轉角參數...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及氣象觀測技術領域，提供一種基于水凝物分類結果的地面冰雹識別方法及系統(tǒng)，方法包括：通過時空匹配算法，對多源冰雹數據進行時空關聯(lián)，得到時空匹配的冰雹事件數據集；通過動態(tài)隸屬函數優(yōu)化算法，對雙偏振雷達數據進行自適應相態(tài)識別，得到包含雨冰...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例涉及一種基于SVM的火電廠機組故障研判方法及裝置，該方法包括步驟：對火電廠機組的狀態(tài)轉換事件進行監(jiān)測；當監(jiān)測到狀態(tài)轉換事件觸發(fā)時，提取該狀態(tài)轉換事件的多維特征數據；將所述多維特征數據與預設數據庫中歷史故障事件的多維特征數據進行匹...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明具體為一種基于多模態(tài)數據分析的真空斷路器評估系統(tǒng)，涉及電力設備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術領域，包括：多模態(tài)數據采集模塊；多模態(tài)特征提取與選擇模塊；故障概率分析模塊；故障匹配與評估模塊。本發(fā)明中，從海量數據中精準篩選關鍵特征，動態(tài)閾值調整機...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于誤差外推與推理鏈分析的訓練數據合成方法、設備、介質及程序產品，包括：獲取初始樣本集合；利用小語言模型對每個任務樣本的問題進行多次采樣推理，生成多個推理鏈；基于預設誤差評估規(guī)則計算每個推理鏈的整體誤差評分，確定待修正推理鏈；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于半監(jiān)督學習的設備故障診斷模型訓練方法及裝置，涉及人工智能技術領域，包括：對預設場景下的設備振動數據采集后，基于對應目標特征向量中的目標樣本與預設訓練樣本集之間的特征相似性，生成目標樣本對應的偽標簽。將有限的高質量標注樣本...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N手術器械消毒方法和系統(tǒng)，涉及醫(yī)療器械消毒領域，包括：持續(xù)采集消毒倉內壓力數據，并根據所述壓力數據計算得到壓力變化速度和壓力波動幅度；預設理想壓力變化路徑；將所述壓力變化速度與所述理想壓力變化路徑中對應的理想壓力變化速度進行比...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于邊緣聯(lián)邦的復雜環(huán)境下多源設備健康協(xié)同運維方法，涉及設備協(xié)同運維技術領域，在邊緣網關將振動聲發(fā)射電流波形映射統(tǒng)一時頻網格并生成加密稀疏索引上傳；中心以圖正則基座網絡結合梯度方向與分布距離訓練全局模型，利用新工況保護門注入故障信...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種HRTF生成方法、設備及計算機可讀存儲介質，涉及空間音頻技術領域，方法包括：獲取用戶的用戶生理參數集；基于用戶生理參數集確定預設個性化數據庫中各個體生理參數集對應的目標權重系數，其中，預設個性化數據庫用于存儲具有對應關系的個...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種HRTF生成方法、設備及計算機可讀存儲介質，涉及空間音頻技術領域，方法包括：獲取用戶的用戶生理參數集；在預設個性化數據庫中查找與用戶生理參數集匹配的目標生理參數集，其中，預設個性化數據庫用于存儲具有對應關系的個體生理參數集與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于知識圖譜與對比學習融合的意圖感知推薦方法，涉及人工智能技術領域，該方法通過融合知識圖譜和對比學習技術來優(yōu)化節(jié)點表示，從而提升推薦系統(tǒng)對長尾項目的推薦精度。同時，在數據增強的基礎上，結合用戶意圖擴充對比學習中的正樣本選擇，進一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于大語言模型的網站數據收集策略分析系統(tǒng)和方法，屬于網站數據收集策略分析技術領域。本發(fā)明讀取目標網站域名和預定義的數據收集條款，識別并爬取相關頁面內容作為候選頁面，以抽取高置信度數據收集策略頁面；然后基于大語言模型的網站數據...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于因果推斷的時序知識圖譜聯(lián)邦協(xié)同優(yōu)化方法、系統(tǒng)、設備及存儲介質，涉及人工智能技術領域，其通過實時接入多領域異構數據流并執(zhí)行時空對齊操作，生成帶因果標記的增強型知識單元；通過計算新舊知識沖突評分，通過決策樹機制實現(xiàn)沖突解決與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的一種數據庫內核的索引優(yōu)化方法及系統(tǒng)，屬于數據庫技術領域，包括：獲取當前查詢請求，對當前查詢請求進行預處理，以得到處理后的查詢請求，根據處理后的查詢請求以及預測模型，獲取當前查詢請求對應目標索引，監(jiān)控數據庫的性能指標，若性能指標不...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種用于GPU編譯器的內存訪問安全性檢查方法，將GPU代碼轉換為高級別IR指令；根據高級別IR指令中的元數據信息，提取每一塊內存分配的邊界，將高級別IR指令轉換為低級別IR指令；基于傳遞函數的范圍分析方法，在編譯器后端中，對低級別...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于多模態(tài)的服務器故障預測方法、裝置及設備，應用于故障預測技術領域，該方法包括采集節(jié)點服務器的多模態(tài)數據。多模態(tài)數據包括熱像圖、系統(tǒng)日志、GPU利用率、功率消耗、溫度、風扇轉速和風扇音頻中的至少兩種。從多模態(tài)數據中分別提取出...
								
            
							
            
							
						
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