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          • 本申請公開了一種預報數(shù)據(jù)的偏差訂正方法和偏差訂正系統(tǒng),本方法通過獲取目標區(qū)域的初始預報數(shù)據(jù);從目標區(qū)域的初始預報數(shù)據(jù)中提取目標區(qū)域的海陸邊界特征,得到目標區(qū)域的海岸掩碼和沿岸掩碼;將初始預報數(shù)據(jù)和目標區(qū)域的沿岸掩碼輸入至偏差訂正模型,得到偏...
          • 本申請?zhí)峁┮环N通用碼頭水平運輸環(huán)節(jié)的環(huán)境感知能力量化方法及裝置,該方法包括:通過傳感器采集設(shè)備受遮擋的實際有效感知范圍面積與理論預設(shè)面積比值,以及受干擾的正確識別目標數(shù)與總檢測目標數(shù)比值。當理論預設(shè)面積為零或總檢測目標數(shù)為零時,分別強制設(shè)定...
          • 本發(fā)明涉及設(shè)備故障診斷技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種柔性全自動拉鉚裝置的故障診斷方法及系統(tǒng),所述方法包括獲取回轉(zhuǎn)角和振動信號;將振動信號分解為頻譜;若頻譜存在尖峰則提取幅度峰值判斷,若幅度峰值超過嚙合閾值則判定磨損,若幅度峰值超過損壞閾值則判定松動;...
          • 本發(fā)明公開了一種測井相解釋結(jié)果分析方法、設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品,涉及油氣勘探測井資料處理解釋方法領(lǐng)域,其技術(shù)方案要點是:通過預先訓練好的深度學習模型提取待分析測井樣本的第一相特征;通過預設(shè)的每位專家的特征映射向量對第一相特征進行線性映射,得到第二...
          • 本發(fā)明公開了一種基于改進Vision Transformer地形物理約束的分鐘級山地臨近降水預報方法及系統(tǒng),包括:基于復雜山地區(qū)域多源氣象觀測站點數(shù)據(jù)和地形特征數(shù)據(jù),構(gòu)建模型訓練數(shù)據(jù)集;基于位置自適應動態(tài)卷積網(wǎng)絡(luò)和無雨掩碼特征提取策略改進V...
          • 本申請公開了一種交警執(zhí)法監(jiān)管方法及裝置,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。所述交警執(zhí)法監(jiān)管方法包括:獲取待監(jiān)督執(zhí)法數(shù)據(jù)集以及待監(jiān)督處罰數(shù)據(jù)集;獲取并對HFIDE?XGBoost模型進行訓練、獲取并對LSTM時序預測模型進行訓練;將所述待監(jiān)督執(zhí)法數(shù)據(jù)集以...
          • 本發(fā)明公開了一種基于RL?GPNet的直升機傳動系統(tǒng)故障信息抽取方法,涉及直升機傳動系統(tǒng)故障技術(shù)領(lǐng)域,包括基于全局指針網(wǎng)絡(luò)的實體識別,通過全局歸一化和相對位置編碼機制,有效捕獲故障描述文本中的長距離依賴關(guān)系和復雜語義信息;同時,結(jié)合PPO算...
          • 本發(fā)明提供一種多臺機器狗協(xié)同作業(yè)異常檢測方法及系統(tǒng),涉及機器狗異常檢測技術(shù)領(lǐng)域,包括:建立多臺機器狗與主控節(jié)點的連接,分配初始角色并同步全局地圖與任務(wù)列表;對初始狀態(tài)數(shù)據(jù)進行預處理和特征融合;進行分層異常檢測;建立全局檢測模型,通過聯(lián)邦學習...
          • 本發(fā)明涉及海洋異常檢測技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及一種基于多模感知與時空推理的海洋生態(tài)異常預警方法及系統(tǒng)。包括獲取原始多模態(tài)數(shù)據(jù),包括圖像數(shù)據(jù)和時序數(shù)據(jù);對獲取的圖像數(shù)據(jù)進行全局上下文編碼,對時序數(shù)據(jù)進行動態(tài)演化編碼,并通過特征歸一化進行多模態(tài)特征...
          • 本發(fā)明公開了一種基于機器學習的加工數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)及方法,涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,本方法包括以下步驟:獲取多源加工數(shù)據(jù)并按照時間進行排序,對每個數(shù)據(jù)值進行空值和合理性檢測并進行相應標記;使用孤立森林算法分析數(shù)據(jù)向量,輸出全局異常得分并分解為局...
          • 本申請公開了一種基于多通道數(shù)據(jù)重構(gòu)的鋼絲繩異常檢測方法和系統(tǒng),屬于鋼絲繩異常檢測技術(shù)領(lǐng)域,包括在確定鋼絲繩的檢測位置后獲取檢測位置的歷史狀態(tài)信息,并對歷史狀態(tài)信息進行預處理,獲取訓練數(shù)據(jù)集;構(gòu)建檢測模型,并通過訓練數(shù)據(jù)集對檢測模型進行模型訓...
          • 本發(fā)明提供了一種智能化尾礦壩位移預測預警方法,屬于安全預測預警技術(shù)領(lǐng)域,其內(nèi)容包括:獲取尾礦壩在線監(jiān)測歷史數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)進行預處理;構(gòu)建GRU主預測模型預測主預測位移;通過實測數(shù)據(jù)和主預測位移得到誤差序列;通過PSO?VMD?TOPSIS將誤...
          • 本發(fā)明公開了一種多源數(shù)據(jù)資源關(guān)鍵信息挖掘方法及系統(tǒng),包括:獲取各形式類型的多源數(shù)據(jù),并預處理;根據(jù)數(shù)據(jù)類型進行劃分;對文字類數(shù)據(jù)進行詞頻統(tǒng)計及詞語關(guān)聯(lián)性分析,對數(shù)字類數(shù)據(jù)通過上下文語義關(guān)聯(lián)提取其數(shù)值含義;基于各數(shù)據(jù)類型關(guān)鍵信息數(shù)據(jù)集構(gòu)建跨模...
          • 本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)分析和供應鏈管理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種液體包裝桶的傳感器數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)及方法。所述方法包括以下步驟:獲取智能芯片共享桶的原始傳感數(shù)據(jù);對原始傳感數(shù)據(jù)進行桶狀態(tài)判斷,得到狀態(tài)事件數(shù)據(jù);對狀態(tài)事件數(shù)據(jù)進行本地緩存與傳輸,得到實時感...
          • 本發(fā)明公開了一種光伏系統(tǒng)的參數(shù)辨識方法、裝置、介質(zhì)和設(shè)備,涉及光伏系統(tǒng)參數(shù)辨識技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明利用高斯過程回歸建立高仿真的光伏系統(tǒng)代理模型,提高了評估的準確性的同時降低了開銷,在參數(shù)辨識的尋優(yōu)過程中結(jié)合霧凇優(yōu)化算法和基于距離的自適應搜索來搜...
          • 本發(fā)明公開了一種流域尺度GPP變化驅(qū)動因素解析方法及系統(tǒng),屬于生態(tài)系統(tǒng)碳匯監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,該方法首先獲取多源數(shù)據(jù)集,經(jīng)時空匹配和植被類型分類完成數(shù)據(jù)預處理;然后提取靜態(tài)特征、動態(tài)特征等區(qū)域特征并進行時空對齊;接著基于分類與回歸樹構(gòu)建隨機森林回...
          • 本申請公開了一種代碼混淆方法、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,包括當需要進行代碼混淆時,獲取第一代碼,第一代碼包括多個第一標識符;基于預設(shè)映射表,對多個第一標識符進行反編譯不可識別的處理,得到第二代碼,預設(shè)映射表包括多個標...
          • 本發(fā)明提供了一種基于大模型技術(shù)的代碼評估與修復方法,旨在提升復雜結(jié)構(gòu)代碼的識別與修復能力;該方法包括:構(gòu)建融合抽象語法結(jié)構(gòu)、控制流與數(shù)據(jù)流的統(tǒng)一代碼屬性圖,實現(xiàn)結(jié)構(gòu)上下文建模;引入Mixture?of?Rank子空間映射函數(shù)與自激活響應機制...
          • 本發(fā)明提供一種自動標記更新企業(yè)內(nèi)部文件的方法及裝置,其中,所述方法包括以下步驟:基于滿足數(shù)據(jù)采集條件的采集需求端建立數(shù)據(jù)處理流程,并發(fā)起對應所述數(shù)據(jù)處理流程的審批流轉(zhuǎn);響應審批通過,觸發(fā)采集獲取端選取對獲取的對應所述采集需求端的內(nèi)部文件進行...
          • 本發(fā)明公開了一種基于密度聚類的變電設(shè)計圖紙預覽方法及系統(tǒng),方法包括獲取輸入場景模型列表,對輸入場景中的模型進行分類,剔除未知設(shè)備;基于輸入場景模型列表中的任一模型計算模型包圍盒,提取中心點,形成中心點集合,對中心點集合聚類,獲取中心點簇,并...
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