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								      本申請(qǐng)屬于變壓器鐵心振動(dòng)噪聲建模計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，公開一種干式變壓器振聲計(jì)算方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：獲取繞組、夾件及鐵心法向振動(dòng)速度時(shí)域信號(hào)并修正相位；確定以共形單元振動(dòng)為模型的輻射聲壓疊加公式；考慮不同頻率下機(jī)械波傳播特性的差異，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及建筑光伏仿真技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種屋頂光伏可視化設(shè)計(jì)方法、系統(tǒng)及介質(zhì)。所述方法包括以下步驟：識(shí)別屋頂?shù)倪吔鐚?duì)應(yīng)關(guān)系，得到屋頂邊界對(duì)應(yīng)關(guān)系數(shù)據(jù)；基于屋頂邊界對(duì)應(yīng)關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行空間數(shù)據(jù)配準(zhǔn)，得到統(tǒng)一坐標(biāo)系屋頂空間數(shù)據(jù)；對(duì)統(tǒng)一坐標(biāo)系屋頂空...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于SIFT算法的配電網(wǎng)智能出圖方法、系統(tǒng)及介質(zhì)；涉及配電網(wǎng)三維建模技術(shù)領(lǐng)域；本方案在現(xiàn)有技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行方法上的改進(jìn)，本方案通過(guò)從二維設(shè)計(jì)圖中提取出二維特征數(shù)據(jù)，結(jié)合二維特征數(shù)據(jù)和成圖規(guī)則映射出配電網(wǎng)三維設(shè)計(jì)圖，從根本上破解了...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)資產(chǎn)可信確權(quán)方法及系統(tǒng)，涉及交通數(shù)據(jù)管理與區(qū)塊鏈應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，包括：構(gòu)建資產(chǎn)可信確權(quán)平臺(tái)，對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理，生成統(tǒng)一結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對(duì)統(tǒng)一結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行加密區(qū)塊上鏈，并對(duì)加密區(qū)塊上鏈操作中統(tǒng)一結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的實(shí)時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種基于心理語(yǔ)言學(xué)的人工智能擬人化數(shù)據(jù)隱私保護(hù)平臺(tái)，其包括：數(shù)據(jù)處理模塊，用于獲取學(xué)生在使用在線教育平臺(tái)時(shí)產(chǎn)生的原始文本數(shù)據(jù)，然后對(duì)原始文本數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏處理，以得到脫敏文本數(shù)據(jù)；特征獲取模塊，用于對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于高安全機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)安全加密方法及系統(tǒng)，該方法包括：采集待加密數(shù)據(jù)的訪問(wèn)行為、調(diào)用上下文與環(huán)境元信息構(gòu)建結(jié)構(gòu)化特征序列；將特征序列與歷史加密執(zhí)行記錄建立索引映射，并利用特征打分與信息增益評(píng)估方法提取顯著性特征；系統(tǒng)根據(jù)當(dāng)前...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于BIM的水利工程監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，該方法包括：基于異常監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)以及歷史監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)，確定目標(biāo)構(gòu)件對(duì)應(yīng)的偏差分析結(jié)果，基于偏差分析結(jié)果，確定目標(biāo)構(gòu)件對(duì)應(yīng)的影響范圍構(gòu)件以及結(jié)構(gòu)變形類型，確定影響范圍構(gòu)件對(duì)應(yīng)的變形參數(shù)集，基于變形參數(shù)集以及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖核方法的圖遷移學(xué)習(xí)雷達(dá)工作模式識(shí)別方法，屬于雷達(dá)信號(hào)分類技術(shù)領(lǐng)域，其包括以下步驟：S1.使用圖核方法對(duì)源域和目標(biāo)域雷達(dá)工作模式識(shí)別任務(wù)中的雷達(dá)工作模式脈沖數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，形成源域特征和目標(biāo)域特征；S2.基于源域特征和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于動(dòng)態(tài)特征融合的肝癌病灶分割方法及系統(tǒng)，涉及肝癌診斷輔助技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括多源數(shù)據(jù)采集、特征提取、動(dòng)態(tài)融合、分割輸出及結(jié)果驗(yàn)證步驟。通過(guò)多源數(shù)據(jù)采集模塊獲取4D影像、多體態(tài)肝臟影像及同步生理信號(hào)，經(jīng)靜態(tài)與動(dòng)態(tài)特征提取模塊提取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種煤礦水文在線監(jiān)測(cè)智能預(yù)警方法。內(nèi)容包括：采集煤礦的水文原始多維數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的水文數(shù)據(jù)；基于預(yù)處理后的水文數(shù)據(jù)，引入行為映射結(jié)構(gòu)，得到預(yù)處理后的水文數(shù)據(jù)的歸一化行為映射值；基于預(yù)處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種通信管線的可靠性分析評(píng)價(jià)方法，包括如下步驟：針對(duì)通信管線的可靠性風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源，設(shè)置相應(yīng)的可靠性評(píng)價(jià)指標(biāo)；構(gòu)建通信管線資源信息動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)，為可靠性評(píng)價(jià)指標(biāo)提供實(shí)時(shí)的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)；根據(jù)可靠性評(píng)價(jià)指標(biāo)，建立通信管線可靠性評(píng)價(jià)體系，進(jìn)行基于貝...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種路面空洞形成區(qū)域的快速檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及智能檢測(cè)的技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟，對(duì)待檢測(cè)區(qū)域進(jìn)行篩選，得到第一地區(qū)，分割得到重點(diǎn)地區(qū)和關(guān)聯(lián)地區(qū)，檢測(cè)得到第一結(jié)果和第二結(jié)果，第一分析得到第一空洞程度和第二空洞程度，并構(gòu)建第一映射關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，涉及強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，首先構(gòu)建地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的狀態(tài)表示模型，將連續(xù)采集的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為含序列和空間關(guān)聯(lián)特征的狀態(tài)向量，接著初始化包含策略評(píng)估和策略改進(jìn)模塊的強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略網(wǎng)絡(luò)，基于狀態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于礦山監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，包括監(jiān)控模塊、評(píng)估模塊和反饋模塊；監(jiān)控模塊通過(guò)結(jié)合監(jiān)測(cè)設(shè)備分布空間、地圖網(wǎng)格分割算法及圖算法構(gòu)建區(qū)域差異性監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)網(wǎng)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)獲取待監(jiān)測(cè)礦山區(qū)域分層生態(tài)指標(biāo)狀態(tài)空間；評(píng)估模塊利用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及飛行訓(xùn)練評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，公開了腦電特征與生理指標(biāo)融合的飛行訓(xùn)練評(píng)估系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括生理信號(hào)采集模塊，同步捕獲多通道腦電原始信號(hào)及體表生理指標(biāo)數(shù)據(jù)，體表生理指標(biāo)數(shù)據(jù)含心電R?R間期序列、呼吸波頻率振幅及皮電反應(yīng)振幅；多模態(tài)融合模塊，解...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種輕量化智能滑坡位移預(yù)測(cè)方法，屬于地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)領(lǐng)域，其內(nèi)容包括：獲取滑坡體監(jiān)測(cè)點(diǎn)的歷史監(jiān)測(cè)位移時(shí)序數(shù)據(jù)；對(duì)位移時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)歸一化處理；構(gòu)建包含門控增強(qiáng)常微分方程網(wǎng)絡(luò)和動(dòng)態(tài)殘差修正模塊的輕量化預(yù)測(cè)模型；通過(guò)聯(lián)合訓(xùn)練模塊同...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于雙樹復(fù)小波變換的PE管道多源信號(hào)降噪方法，屬于信號(hào)降噪技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：S1.多源信號(hào)采集與預(yù)處理；S2.信號(hào)協(xié)同校準(zhǔn)；S3.雙樹復(fù)小波分解；S4.噪聲水平估計(jì)；S5.自適應(yīng)閾值降噪；S6.信號(hào)重構(gòu)；S7.效果評(píng)估與優(yōu)化。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種變化埋深情景下潛水蒸發(fā)量的計(jì)算方法，包括：收集地下水埋深、氣象等信息；構(gòu)建定埋深下潛水蒸發(fā)量概念模型；建立變埋深下潛水蒸發(fā)量計(jì)算模型；選擇不受降雨影響時(shí)段的歷史資料計(jì)算潛水蒸發(fā)量的實(shí)測(cè)值，利用優(yōu)化算法，率定不同作物生長(zhǎng)階段內(nèi)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于人工智能的傳媒數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)。所述的方法包括如下步驟：在傳媒數(shù)據(jù)分析平臺(tái)中搭建傳媒數(shù)據(jù)爬取引擎、傳媒數(shù)據(jù)處理引擎以及傳媒數(shù)據(jù)分析引擎；使用傳媒數(shù)據(jù)爬取引擎，生成不同傳媒平臺(tái)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)爬取策略，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于多因素驅(qū)動(dòng)的理想位置偏好興趣點(diǎn)推薦方法，涉及興趣點(diǎn)推薦識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：首先，獲取用戶的目標(biāo)軌跡序列并構(gòu)建行為感知興趣點(diǎn)圖和空間感知興趣點(diǎn)圖；其次，利用行為感知的圖提示模塊，通過(guò)雙向信息聚合和時(shí)空間隔嵌入來(lái)增強(qiáng)行為感知...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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