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      • 本發(fā)明公開了一種面向鐵路營業(yè)線施工的異物侵入監(jiān)測系統(tǒng)及方法,包括:多模傳感器組;數(shù)據(jù)預(yù)處理單元,對采集的多源數(shù)據(jù)進行時序?qū)R、自適應(yīng)濾波降噪及格式標(biāo)準(zhǔn)化;邏輯判斷單元,基于環(huán)境參數(shù)動態(tài)計算各傳感器可信度權(quán)重,執(zhí)行多級容錯決策;異物識別單元,...
      • 本發(fā)明公開了一種基于多智能體協(xié)同檢測的鋼管混凝土結(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)的實時物理...
      • 本發(fā)明涉及租房管理技術(shù)領(lǐng)域,公開一種長期租房監(jiān)控管理系統(tǒng)及方法,包括:將同一物理空間的監(jiān)測單元劃分為設(shè)備群組,記錄其狀態(tài)跳變時間戳,基于歷史時間戳序列自動沉淀行為邏輯模板,通過實時序列與模板的邏輯自洽性比對生成風(fēng)險預(yù)警,本發(fā)明使系統(tǒng)具備理解...
      • 本發(fā)明涉及物聯(lián)網(wǎng)與遠程監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于互聯(lián)網(wǎng)平臺的無人值守站臺監(jiān)控報警系統(tǒng)及方法。所述方法包括以下步驟:獲取站臺空間參數(shù),并進行聲場信號采集,得到聲壓級數(shù)值組;根據(jù)聲壓級數(shù)值組進行聲源空間定位,得到聲源空間坐標(biāo)數(shù)據(jù)和聲壓級時空分布...
      • 本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的智慧交通監(jiān)測系統(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)建改進密度聚類算法,通過改進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...
      • 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別方法及識別系統(tǒng)。方法包括篩選出新能源場站內(nèi)異常駕駛行為和異常駕駛場景,采集車輛在新能源場站正常駕駛場景內(nèi)正常行駛的信息,建立正常駕駛場景內(nèi)進行閾值判斷的基礎(chǔ)規(guī)則,...
      • 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)對應(yīng)的橫向、縱向風(fēng)險特征指標(biāo);根據(jù)行駛數(shù)據(jù)對應(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...
      • 本申請涉及一種基于規(guī)則庫的智能調(diào)度方法及系統(tǒng)。所述方法包括:測量無人機的參考信號接收功率值并輸出信號衰減圖譜;基于信號衰減圖譜獲取信號衰減值并基于信號衰減值反演航段的有效寬度和有效高度,基于航段長度、有效寬度和有效長度計算航段有效空間;基于...
      • 本發(fā)明公開了一種屏幕視角矯正方法、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備,該方法,包括:預(yù)設(shè)矯正函數(shù),以相對垂直于屏幕時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的亮度值集合;計算任意兩組亮度值集...
      • 本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于人工智能的移動機器人語音數(shù)據(jù)控制方法及系統(tǒng)。該方法包括:通過多通道麥克風(fēng)陣列采集三通道語音數(shù)據(jù)流,與機器人運動狀態(tài)數(shù)據(jù)進行時間同步處理;根據(jù)運動狀態(tài)數(shù)據(jù)計算運動強度值,通過MSAP算法進行運動補償;...
      • 本申請?zhí)峁┮环N閃存設(shè)備隨機化效果的驗證方法和驗證裝置、存儲介質(zhì),方法通過在字線、位線及對角線等任一方向拼接或堆疊經(jīng)隨機化處理的真實數(shù)據(jù)生成用于驗證隨機化效果的序列,以存儲單元為單位,計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...
      • 本發(fā)明公開了一種深海礦區(qū)細菌監(jiān)測數(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16S rRNA V3?V4區(qū)域進行PCR擴增,通過高通量測序獲取序列數(shù)據(jù),對序列數(shù)據(jù)進行質(zhì)量控制、序列拼接、去除非微生物后,按100%的序列相似度...
      • 本發(fā)明公開了一種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,不僅對豐度數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理,還對序列數(shù)據(jù)進行翻譯與編碼,并通過自編碼器對序列信息進行初步降維。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...
      • 本發(fā)明屬于巖石凍融損傷預(yù)測技術(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)測方法,用于提升巖石凍融損傷預(yù)測模型的物理一致性與預(yù)測精度;本方法在數(shù)據(jù)驅(qū)動的深度學(xué)習(xí)模型中引入物理約束公式,并利用自適應(yīng)權(quán)重策略實現(xiàn)數(shù)據(jù)擬合與物理合理性的有機...
      • 本發(fā)明涉及逆合成路線預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種逆合成路線預(yù)測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)測模型,生成每一步單步反應(yīng)的候選前體及其對應(yīng)的置信度分?jǐn)?shù),計算候選前體對應(yīng)的反應(yīng)真實成本和編輯距離,根...
      • 本發(fā)明提供了基于離散元法與數(shù)據(jù)驅(qū)動的物料干濕度預(yù)測方法及裝置,涉及物料檢測技術(shù)領(lǐng)域,該方法通過分析物料在攪拌過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)化為可測量的工程參數(shù),進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...
      • 本發(fā)明提供了一種基于離散元法與數(shù)據(jù)驅(qū)動的填充工藝預(yù)測方法及裝置,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)勢與數(shù)據(jù)驅(qū)動方法的強大預(yù)測能力。通過離散元法對顆粒材料在不同工藝參數(shù)下的填充過程進行模擬,獲取關(guān)鍵的質(zhì)量指標(biāo)作為數(shù)據(jù)驅(qū)...
      • 本發(fā)明提供了一種基于離散元法與數(shù)據(jù)驅(qū)動的混料質(zhì)量預(yù)測方法及裝置,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)動技術(shù),借助機器學(xué)習(xí)算法,...
      • 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)險分析方法及系統(tǒng)。本發(fā)明根據(jù)患者在每個維度的數(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維度的相似度,相關(guān)關(guān)系,獲得個體差異程...
      • 本發(fā)明涉及生命體征異常檢測技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于體征信號的生命體征異常的特征提取方法:首先,通過變分優(yōu)化動態(tài)調(diào)整時間艙大小,兼顧瞬態(tài)與穩(wěn)態(tài)特征捕獲,避免固定窗長導(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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