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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發明涉及潛水監測技術領域，解決了現有技術中無法有效對潛水員進行安全監測的問題，提供了一種基于數據融合分析的潛水員安全監測方法及系統。該方法包括：獲取潛水員的實時體征數據和所處的實時環境數據；對所述實時環境數據進行分析，得到用于反映當前環境...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及材料物理化學性質測試與分析技術領域，尤其涉及一種基于多模態數據融合的生物組織解剖質量評估方法。包括：步驟1：空間配準的多模態數據同步采集，通過集成光學路徑的空間配準裝置，在同一坐標系下同步采集數據；基于坐標映射關系，將力學分布圖及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明屬于面向工業信息系統的異常數據檢測的技術領域，具體涉及基于時頻空圖網絡的多變量時序數據異常檢測方法及裝置。所述方法包括：基于傳感器獲取的多變量時間序列數據構建數據集，包括基于正常數據構建的訓練集和驗證集，以及基于攻擊場景下的數據構建的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及智能變電站技術領域，公開了一種智能變電站安措校核方法及系統。其中，該方法包括：采集目標智能變電站的多源實時監測數據，并對多源實時監測數據進行邊緣聯邦聚合得到協同特征數據；基于協同特征數據構建目標智能變電站的動態拓撲圖譜，并對目標智...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供了一種ATE設備狀態檢測方法及裝置，所述方法包括：響應于選擇指令在ATE設備中確定節點，并通過監測系統采集運行中的ATE設備的第一模擬信號，對第一模擬信號進行處理，通過異常檢測系統對處理后的第一模擬信號進行檢測，從而向用戶展示AT...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及阻尼器監測與異常識別技術領域，公開一種基于分數階神經網絡的阻尼器監測異常識別方法，包括：采用分布式傳感器網絡對阻尼器運行狀態進行實時監測并存儲，得到原始數據集，并采用基于小波變換的自適應濾波算法進行濾波處理，之后聯合短時傅里葉變換...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供一種壓縮空氣儲能硐庫圍巖形變監測系統，涉及硐庫圍巖技術領域，包括：數據采集模塊，在硐庫壓縮空氣入口和出口區域沿管道徑向布置同心圓監測點，獲取應變、位移的時序數據；初步篩選模塊計算位移?應變變化速率比，篩選出異常點集合A；計算模塊計...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種融合特征交互和動態加權的滑坡易發性評估方法及系統，屬于地質災害評估領域，包括步驟：建立評價指標體系并進行因子分級；采集滑坡與非滑坡點樣本數據，采用隨機森林評估因子重要性獲取初步權重，基于I?RF模型初評易發性；利用地理探測器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了基于深度學習的單源域泛化故障診斷方法，屬于機械故障診斷領域。該方法包括：通過編碼器提取特征，得到類相關特征和類無關特征；將類相關特征和類無關特征經過特征級協混增強模塊進行增強；將增強類相關特征和增強類無關特征經過解碼器的處理；對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種油井施工的安全監測方法及監測系統，屬于電數字數據處理技術領域，所述方法包括以下步驟：采集油井施工的監測數據；從監測數據中提取特征，并對特征和監測數據進行融合，獲得融合特征；通過基于機器學習的預測模型，對融合特征的檢測值進行預...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于多尺度核注意力機制的腦網絡分析方法，包括以下步驟：對功能磁共振成像數據進行預處理，得到每個腦區的時間序列；利用皮爾遜相關性構建每個被試的初始功能腦網絡作為模型的初始輸入特征；基于多尺度核注意力機制的編碼器對初始功能腦網絡...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于隱變量的多視圖聚類方法、裝置、設備和存儲介質。方法包括：獲取多視圖數據的隱變量，根據隱變量得到樣本的隱表示；利用V個神經網絡將N個樣本的隱表示映射到視圖數據的特征空間得到各視圖數據的重構數據表示...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于幅相誤差和協方差矩陣聯合重構的自適應波束形成方法，包括：建立存在陣列通道幅相誤差時的干擾信號功率稀疏表示模型，將真實干擾加噪聲協方差矩陣重構轉化為幅相誤差和干擾功率的聯合估計，并將其等效表示為改進型基追蹤降噪問題；利用交...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于量子卷積神經網絡的數據特征提取方法和裝置，方法包括：對圖像數據進行量子態編碼，得到量子態數據；構建量子核電路，并基于量子核電路對量子態數據進行映射；對量子核電路的末態進行量子測量，得到量子核矩陣；將量子核矩陣作為卷積核，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及數據處理技術領域，提供一種數據驅動的EBT訓練場景生成方法及系統，通過實時獲取飛行操縱數據流、生理反饋數據流以及語音交互數據流，生理反饋數據流包含瞳孔直徑變化率；基于生理反饋數據流，生成系統管理能力維度的量化評分；當其低于預設能力...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于傳感器信號相關抑制的欠定盲源分離優化方法。所述方法包括：通過對測量信號進行自適應白化處理，利用動態協方差矩陣重構技術，極大降低傳感器信號間相關性，有效壓縮特征空間維度，降低采集數據之間的耦合程度。構建基于L1范數約束的聚類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供一種報表數據異常監控與質量評估系統、方法及電子設備，涉及數據處理技術領域，該系統包括：數據獲取模塊用于獲取企業的報表數據，并進行分析得到報表數據中每個數據類型對應的數據點；異常點分析模塊用于對數據點進行分析，結合數據類型對應的預設...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及變壓器技術領域，公開了變壓器的運行控制方法、裝置、設備、介質及程序產品，變壓器的運行控制方法包括：獲取變壓器中的多個方位在第一預設時間段的油溫數據，對多個方位的油溫數據進行特征提取和融合，得到第一預設時間段的目標油溫數據；對目標油...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及流域水環境污染溯源技術領域，公開了一種基于深度學習的流域非點源污染精準溯源方法，包括：構建包括污染源假設生成器和假設驗證器的生成驗證雙網絡協同框架，并建立污染源假設生成器與假設驗證器的協同優化機制；實現對污染源假設的生成和概率評估...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供了一種智能化尾礦壩位移實時預測方法，屬于公共安全預測領域，其內容包括：獲取尾礦壩的在線監測歷史數據，對數據進行預處理；基于煙花鏡像粒子算法對混合特征網絡模型的超參數進行優化；其次，根據優化后的超參數，訓練并構建尾礦壩位移預測模型；...
								
            
							
            
							
						
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