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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多智能體協(xié)同檢測(cè)的鋼管混凝土結(jié)構(gòu)火災(zāi)預(yù)警方法及裝置，屬于鋼管混凝土結(jié)構(gòu)火災(zāi)預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域。一種基于多智能體協(xié)同檢測(cè)的鋼管混凝土結(jié)構(gòu)火災(zāi)預(yù)警方法及裝置，包括以下步驟：S1：設(shè)定火災(zāi)預(yù)警閾值；S2：采集鋼管混凝土結(jié)構(gòu)的實(shí)時(shí)物理...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及租房管理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)一種長(zhǎng)期租房監(jiān)控管理系統(tǒng)及方法，包括：將同一物理空間的監(jiān)測(cè)單元?jiǎng)澐譃樵O(shè)備群組，記錄其狀態(tài)跳變時(shí)間戳，基于歷史時(shí)間戳序列自動(dòng)沉淀行為邏輯模板，通過(guò)實(shí)時(shí)序列與模板的邏輯自洽性比對(duì)生成風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，本發(fā)明使系統(tǒng)具備理解...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及物聯(lián)網(wǎng)與遠(yuǎn)程監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的無(wú)人值守站臺(tái)監(jiān)控報(bào)警系統(tǒng)及方法。所述方法包括以下步驟：獲取站臺(tái)空間參數(shù)，并進(jìn)行聲場(chǎng)信號(hào)采集，得到聲壓級(jí)數(shù)值組；根據(jù)聲壓級(jí)數(shù)值組進(jìn)行聲源空間定位，得到聲源空間坐標(biāo)數(shù)據(jù)和聲壓級(jí)時(shí)空分布...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大數(shù)據(jù)的智慧交通監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集模塊：采集多源交通數(shù)據(jù)并預(yù)處理，多源交通數(shù)據(jù)包括車輛圖像數(shù)據(jù)、車輛空間數(shù)據(jù)；交通優(yōu)化模塊：構(gòu)建改進(jìn)密度聚類算法，通過(guò)改進(jìn)密度聚類算法從多源交通數(shù)據(jù)中獲得不同交通狀態(tài)下的最優(yōu)聚類結(jié)果...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及交通安全研究技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于規(guī)則判斷的車輛異常駕駛行為識(shí)別方法及識(shí)別系統(tǒng)。方法包括篩選出新能源場(chǎng)站內(nèi)異常駕駛行為和異常駕駛場(chǎng)景，采集車輛在新能源場(chǎng)站正常駕駛場(chǎng)景內(nèi)正常行駛的信息，建立正常駕駛場(chǎng)景內(nèi)進(jìn)行閾值判斷的基礎(chǔ)規(guī)則，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)融合處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種高速公路智能監(jiān)管平臺(tái)以及雷視數(shù)據(jù)融合方法，包括：獲取雷視數(shù)據(jù)分別對(duì)應(yīng)的速度數(shù)據(jù)和車輛位置數(shù)據(jù)；每種行駛數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的橫向、縱向風(fēng)險(xiǎn)特征指標(biāo)；根據(jù)行駛數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)車輛在歷史數(shù)據(jù)中變道駕駛行為下車輛位移...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于規(guī)則庫(kù)的智能調(diào)度方法及系統(tǒng)。所述方法包括：測(cè)量無(wú)人機(jī)的參考信號(hào)接收功率值并輸出信號(hào)衰減圖譜；基于信號(hào)衰減圖譜獲取信號(hào)衰減值并基于信號(hào)衰減值反演航段的有效寬度和有效高度，基于航段長(zhǎng)度、有效寬度和有效長(zhǎng)度計(jì)算航段有效空間；基于...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種屏幕視角矯正方法、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備，該方法，包括：預(yù)設(shè)矯正函數(shù)，以相對(duì)垂直于屏幕時(shí)的方位角和俯仰角為自變量、亮度值比值為因變量；采集至少兩幅屏幕圖像，以獲取每幅屏幕圖像中的屏幕像素點(diǎn)的亮度值集合；計(jì)算任意兩組亮度值集...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于人工智能的移動(dòng)機(jī)器人語(yǔ)音數(shù)據(jù)控制方法及系統(tǒng)。該方法包括：通過(guò)多通道麥克風(fēng)陣列采集三通道語(yǔ)音數(shù)據(jù)流，與機(jī)器人運(yùn)動(dòng)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間同步處理；根據(jù)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)數(shù)據(jù)計(jì)算運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度值，通過(guò)MSAP算法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償；...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N閃存設(shè)備隨機(jī)化效果的驗(yàn)證方法和驗(yàn)證裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)，方法通過(guò)在字線、位線及對(duì)角線等任一方向拼接或堆疊經(jīng)隨機(jī)化處理的真實(shí)數(shù)據(jù)生成用于驗(yàn)證隨機(jī)化效果的序列，以存儲(chǔ)單元為單位，計(jì)算序列中每種類型的數(shù)據(jù)狀態(tài)的數(shù)量占比與理想占比之間的第一...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種深海礦區(qū)細(xì)菌監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析方法，包括：采集深海環(huán)境DNA樣本，利用特異性引物對(duì)16S rRNA V3?V4區(qū)域進(jìn)行PCR擴(kuò)增，通過(guò)高通量測(cè)序獲取序列數(shù)據(jù),對(duì)序列數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制、序列拼接、去除非微生物后，按100%的序列相似度...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種eDNA數(shù)據(jù)降維方法，在數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取階段，不僅對(duì)豐度數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，還對(duì)序列數(shù)據(jù)進(jìn)行翻譯與編碼，并通過(guò)自編碼器對(duì)序列信息進(jìn)行初步降維。構(gòu)建圖注意力自編碼器，將豐度矩陣、降維后的序列矩陣以及基于K近鄰策略構(gòu)建的鄰接...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于巖石凍融損傷預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于物理約束的深度學(xué)習(xí)巖石凍融損傷預(yù)測(cè)方法，用于提升巖石凍融損傷預(yù)測(cè)模型的物理一致性與預(yù)測(cè)精度；本方法在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的深度學(xué)習(xí)模型中引入物理約束公式，并利用自適應(yīng)權(quán)重策略實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)擬合與物理合理性的有機(jī)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及逆合成路線預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種逆合成路線預(yù)測(cè)及分子可合成性綜合打分方法及應(yīng)用，包括以下步驟：獲取終產(chǎn)物；利用單步逆合成預(yù)測(cè)模型，生成每一步單步反應(yīng)的候選前體及其對(duì)應(yīng)的置信度分?jǐn)?shù)，計(jì)算候選前體對(duì)應(yīng)的反應(yīng)真實(shí)成本和編輯距離，根...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于離散元法與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的物料干濕度預(yù)測(cè)方法及裝置，涉及物料檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，該方法通過(guò)分析物料在攪拌過(guò)程中因含水率變化而產(chǎn)生的顆粒間相互作用力的變化，將其轉(zhuǎn)化為可測(cè)量的工程參數(shù)，進(jìn)而建立定量的映射關(guān)系。該方法利用離散元法構(gòu)建顆粒體系...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于離散元法與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的填充工藝預(yù)測(cè)方法及裝置，涉及散體物料成型技術(shù)領(lǐng)域，該方法結(jié)合了離散元法的物理建模優(yōu)勢(shì)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的強(qiáng)大預(yù)測(cè)能力。通過(guò)離散元法對(duì)顆粒材料在不同工藝參數(shù)下的填充過(guò)程進(jìn)行模擬，獲取關(guān)鍵的質(zhì)量指標(biāo)作為數(shù)據(jù)驅(qū)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于離散元法與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的混料質(zhì)量預(yù)測(cè)方法及裝置，涉及顆粒材料混料技術(shù)領(lǐng)域，該方法利用離散元法構(gòu)建混料過(guò)程的物理仿真模型，能夠精確模擬顆粒物料在不同混料設(shè)備內(nèi)的混合行為，涵蓋多種工藝參數(shù)。并引入數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)，借助機(jī)器學(xué)習(xí)算法，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及性早熟生理數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種性早熟早期患者風(fēng)險(xiǎn)分析方法及系統(tǒng)。本發(fā)明根據(jù)患者在每個(gè)維度的數(shù)據(jù)在所有數(shù)據(jù)中的分布獲得維度偏離程度，進(jìn)而篩選出相似患者群體；根據(jù)患者與相似患者群體在每個(gè)維度的相似度，相關(guān)關(guān)系，獲得個(gè)體差異程...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及生命體征異常檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于體征信號(hào)的生命體征異常的特征提取方法：首先，通過(guò)變分優(yōu)化動(dòng)態(tài)調(diào)整時(shí)間艙大小，兼顧瞬態(tài)與穩(wěn)態(tài)特征捕獲，避免固定窗長(zhǎng)導(dǎo)致的特征丟失，其次，結(jié)合主成分分析、Lyapunov指數(shù)混沌量化及高階微分...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種用于馬氏分級(jí)的識(shí)別方法、系統(tǒng)和存儲(chǔ)介質(zhì)，識(shí)別方法包括：輸出交互引導(dǎo)信息，交互引導(dǎo)信息為提示待識(shí)別人員執(zhí)行檢測(cè)動(dòng)作；獲取聲音傳感器采集的待識(shí)別人員執(zhí)行檢測(cè)動(dòng)作時(shí)的音頻信息；識(shí)別音頻信息中的目標(biāo)音頻信息的持續(xù)時(shí)段；在目標(biāo)音頻信息...
								
        
							
        
							
						
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