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								      本申請(qǐng)涉及一種基于數(shù)據(jù)血緣的用戶操作風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)監(jiān)控方法、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括以下步驟：實(shí)時(shí)獲取所有用戶的操作行為，并將每個(gè)用戶的一段連續(xù)的操作行為提取為一組具有語(yǔ)義關(guān)聯(lián)性的行為片段；每個(gè)用戶連續(xù)若干行為片段與預(yù)設(shè)的行為模板相匹配，以降維得到...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理與智能監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，尤其涉及一種風(fēng)電系統(tǒng)冷卻液成分劣化評(píng)估方法及裝置；方法應(yīng)用于成分劣化評(píng)估系統(tǒng)，成分劣化評(píng)估系統(tǒng)包括多個(gè)傳感器；方法包括：接收多個(gè)傳感器所發(fā)送的關(guān)于冷卻液成分的多種劣化影響因素特征中，各種劣化影響因素特征所分...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種引入相態(tài)約束的雙偏振雷達(dá)資料同化方法及系統(tǒng)，屬于數(shù)值天氣預(yù)報(bào)資料同化技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取雙偏振雷達(dá)觀測(cè)數(shù)據(jù)；將質(zhì)量控制后的雙偏振雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)插值，得到模式三維格點(diǎn)的雙偏振雷達(dá)觀測(cè)參量；然后利用相態(tài)識(shí)別算法計(jì)算水凝物粒子的...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種真空滅弧室觸頭表面狀況評(píng)估方法及系統(tǒng)，屬于真空斷路器技術(shù)領(lǐng)域。該方法采用自適應(yīng)窗長(zhǎng)改進(jìn)短時(shí)傅里葉變換降噪，結(jié)合雙樹(shù)復(fù)小波變換增強(qiáng)信號(hào)，并通過(guò)改進(jìn)K?means聚類動(dòng)態(tài)歸一化數(shù)據(jù)；構(gòu)建的輕量化CRNN模型，卷積模塊引入殘差連接和...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種近視手術(shù)方案的生成方法、生成系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述生成方法包括以下步驟：采集歷史手術(shù)數(shù)據(jù)，所述歷史手術(shù)數(shù)據(jù)包括多個(gè)患者的術(shù)前數(shù)據(jù)、術(shù)中數(shù)據(jù)及術(shù)后數(shù)據(jù)，所述術(shù)前數(shù)據(jù)包括眼部參數(shù)、生活習(xí)慣數(shù)據(jù)、既往病史數(shù)據(jù)和患者基本信息；對(duì)所述歷...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于特征選擇的設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法及裝置，包括：獲取設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)任務(wù)和設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，對(duì)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取獲取若干個(gè)運(yùn)行特征；基于多層感知機(jī)、Gumbel?Softmax算法和正則化損失構(gòu)建門控模塊，基于門控模塊獲取各個(gè)運(yùn)行...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及茶多酚提取技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的茶多酚超聲提取智能預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，獲取超聲提取實(shí)驗(yàn)參數(shù)及對(duì)應(yīng)的茶多酚提取率，通過(guò)超聲提取設(shè)備中傳感器實(shí)時(shí)采集包括溫度、功率、時(shí)間的傳感器數(shù)據(jù)，并同步獲取提取液的光譜數(shù)據(jù)，對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的STEMI與NSTEMI的自動(dòng)識(shí)別方法及系統(tǒng)，屬于醫(yī)療人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：步驟1：搭建混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架；基于總損失函數(shù)對(duì)所述混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架進(jìn)行優(yōu)化，得到優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將12導(dǎo)聯(lián)的ECG信號(hào)輸入到所述優(yōu)化...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種情緒識(shí)別推理建模方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品，涉及類腦計(jì)算和多模態(tài)智能感知交叉技術(shù)領(lǐng)域。其中，情緒識(shí)別推理建模方法包括：構(gòu)建模態(tài)感知編碼器，將包括文本、語(yǔ)音、圖像在內(nèi)的原始多模態(tài)輸入編碼為統(tǒng)一格式的脈沖時(shí)間序列；構(gòu)建模態(tài)融合...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于蝕變礦物分析的找礦靶區(qū)預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及找礦靶區(qū)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。一種基于蝕變礦物分析的找礦靶區(qū)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，包括有：數(shù)據(jù)采集模塊、聚類分析模塊、蝕變組合判別模塊、空間建模模塊、時(shí)空耦合模塊和成礦評(píng)估模塊。本發(fā)明通過(guò)引入礦物熱...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種真空滅弧室的真空度狀況評(píng)估方法及系統(tǒng)，屬于真空斷路器技術(shù)領(lǐng)域，該評(píng)估方法將RF與XGBoost算法結(jié)合，實(shí)現(xiàn)異質(zhì)集成，同時(shí)添加GAN判別器，進(jìn)行物理約束增強(qiáng)，構(gòu)建X射線強(qiáng)度與真空度的普適性關(guān)系模型；RF的特征重要性可指導(dǎo)XGB...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種給水泵故障診斷系統(tǒng)，屬于數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，通過(guò)采用同步采集策略采集給水泵實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，構(gòu)建運(yùn)行數(shù)據(jù)庫(kù)，并在新增數(shù)據(jù)記錄時(shí)，進(jìn)行檢測(cè)并自適應(yīng)判別確定預(yù)警決策；當(dāng)檢測(cè)到給水泵異常預(yù)警時(shí)，基于運(yùn)行數(shù)據(jù)庫(kù)篩選用于故障識(shí)別的故障評(píng)估集，并...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝嘶谔卣魅诤系娘L(fēng)機(jī)齒輪箱動(dòng)態(tài)集成故障檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：得到各個(gè)初步特征集；對(duì)所述各個(gè)初步特征集進(jìn)行特征與特征、特征?故障非線性關(guān)系量化，得到各個(gè)初篩特征集；分析各個(gè)初篩特征集中每個(gè)特征的貢獻(xiàn)度，執(zhí)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于不對(duì)稱自動(dòng)編碼器的異常子圖檢測(cè)方法，涉及異常檢測(cè)技術(shù)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：構(gòu)建背景圖與異常圖數(shù)據(jù)集；構(gòu)建異常圖檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型；結(jié)合閾值判決方法進(jìn)行異常圖檢測(cè)；性能評(píng)價(jià)。本發(fā)明的基于不對(duì)稱自動(dòng)編碼器的異常子圖檢測(cè)方...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種變壓器干燥數(shù)據(jù)的采集處理系統(tǒng)及方法，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域；包括步驟：步驟一，多源數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集與邊緣預(yù)處理；步驟二，干燥終點(diǎn)預(yù)測(cè)模型構(gòu)建；步驟三，構(gòu)建復(fù)合目標(biāo)函數(shù)，并采用多目標(biāo)進(jìn)化算法求解；步驟四，實(shí)時(shí)校正與反饋；本發(fā)明通過(guò)實(shí)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于智能協(xié)同的漏洞閉環(huán)處置方法及系統(tǒng)，屬于信息安全管理技術(shù)領(lǐng)域，采集多個(gè)獨(dú)立安全系統(tǒng)中的漏洞數(shù)據(jù)與處置信息，構(gòu)建多維漏洞語(yǔ)義模型；基于語(yǔ)義模型構(gòu)建狀態(tài)感知圖，并提取候選狀態(tài)路徑，結(jié)合最短閉環(huán)路徑與歷史軌跡，構(gòu)建時(shí)序閉環(huán)預(yù)測(cè)模...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于區(qū)塊鏈的政務(wù)數(shù)據(jù)流通管理方法及系統(tǒng)。該方法包括：獲取政務(wù)數(shù)據(jù)流通請(qǐng)求，解析政務(wù)數(shù)據(jù)流通請(qǐng)求，確定處理參數(shù)；根據(jù)處理參數(shù)，對(duì)原始政務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏處理，得到脫敏數(shù)據(jù)；分析脫敏數(shù)據(jù)，確定數(shù)據(jù)場(chǎng)景編碼；...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及聯(lián)邦學(xué)習(xí)與隱私計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種面向多源可信聯(lián)邦學(xué)習(xí)的隱私增強(qiáng)聚合方法及系統(tǒng)。其中，該方法包括：對(duì)每一原始梯度分別進(jìn)行隱私保護(hù)處理得到對(duì)應(yīng)客戶端的上報(bào)梯度；對(duì)每一多簇?cái)_動(dòng)更新集合進(jìn)行真?zhèn)胃屡浔日{(diào)控得到對(duì)應(yīng)客戶端的興趣簇匿名...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理與隱私保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于差分隱私算法的數(shù)據(jù)脫敏與完整性驗(yàn)證方法及系統(tǒng)，該系統(tǒng)旨在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)與完整性保障的協(xié)同優(yōu)化。通過(guò)計(jì)算全局敏感度、數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)、獨(dú)立及聯(lián)合數(shù)據(jù)隱私信息量，確定總隱私預(yù)算，并針對(duì)單任務(wù)或...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)分析處理領(lǐng)域，本發(fā)明公開(kāi)了一種基于無(wú)人機(jī)外源熱激勵(lì)補(bǔ)償?shù)慕ㄖ⒚嫒毕輽z測(cè)系統(tǒng)；包括生成建筑立面三維模型，預(yù)定義異構(gòu)模態(tài)聯(lián)合優(yōu)化框架，根據(jù)模式選擇自動(dòng)連接端口并運(yùn)行智控中心；基于主從式部署無(wú)人機(jī)編隊(duì)，編隊(duì)通過(guò)聯(lián)邦學(xué)習(xí)共享檢測(cè)數(shù)據(jù)...
								
        
							
        
							
						
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