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								      本發(fā)明公開了超長重載氣浮地坪的耐溫防裂結(jié)構(gòu)建模方法、設(shè)備和介質(zhì)，涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模技術(shù)領(lǐng)域，通過初始地坪結(jié)構(gòu)層幾何結(jié)構(gòu)施加溫度邊界條件，能夠?qū)Φ仄旱母鱾€(gè)層級(jí)進(jìn)行有效建模，通過溫度?應(yīng)力?裂縫的級(jí)聯(lián)映射，真實(shí)地反映了地坪在實(shí)際溫度荷載作用下的損...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種動(dòng)態(tài)海纜參數(shù)的確定方法、裝置及電子設(shè)備，涉及新能源技術(shù)領(lǐng)域，其中的方法包括：獲取動(dòng)態(tài)海纜的初始形狀參數(shù)；基于歷史環(huán)境數(shù)據(jù)和歷史漂浮式發(fā)電機(jī)組數(shù)據(jù)構(gòu)建包括海纜長度目標(biāo)函數(shù)以及形狀參數(shù)子模型的海纜參數(shù)確定模型，海纜參數(shù)確定模型包...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于擴(kuò)散模型的時(shí)間序列異常檢測(cè)方法及系統(tǒng)，屬于時(shí)間序列異常檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取多維時(shí)間序列數(shù)據(jù)；對(duì)多維時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度卷積和分塊操作，獲得多個(gè)大小固定的特征塊；在時(shí)間序列中逐步為特征塊添加噪聲，建模時(shí)間序列的分布，...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N智能家居事件分割及異常檢測(cè)方法，包括：獲取多個(gè)智能家居傳感器檢測(cè)到的多條時(shí)間序列數(shù)據(jù)并對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理和編碼處理，得到多個(gè)原始特征向量；每個(gè)原始特征向量對(duì)應(yīng)一個(gè)事件，包括相應(yīng)的傳感器的設(shè)備碼、狀態(tài)特征和時(shí)間特征；對(duì)原始特征向量中...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及信息處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于智能稱重的餐飲服務(wù)信息處理方法及系統(tǒng)，本發(fā)明通過提取各編號(hào)智慧秤稱重不同類型餐廳菜品的樣本數(shù)據(jù)信息建立數(shù)據(jù)庫，通過計(jì)算各編號(hào)智慧秤稱重各類型餐廳菜品的偏差風(fēng)險(xiǎn)凸顯表征值，從而快速地確定各編號(hào)智慧秤...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于自適應(yīng)時(shí)序分解的大壩安全監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)有效信息提取方法、系統(tǒng)，首先獲取大壩單測(cè)點(diǎn)監(jiān)測(cè)時(shí)間序列；采用多種群Jaya算法自適應(yīng)優(yōu)化變分模態(tài)分解(VMD)的控制參數(shù)；利用優(yōu)化后的VMD對(duì)數(shù)據(jù)序列進(jìn)行非遞歸分解，通過相關(guān)系數(shù)?能量熵復(fù)合指...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種數(shù)字印刷機(jī)的運(yùn)行監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)。方法包括步驟：采集每個(gè)運(yùn)行參數(shù)，對(duì)所有運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行聚類，得到每個(gè)聚類簇，獲取每個(gè)運(yùn)行參數(shù)所在的聚類簇中數(shù)據(jù)分布的穩(wěn)定性；根據(jù)每個(gè)運(yùn)行參數(shù)所在的聚類簇中運(yùn)行參數(shù)之間的時(shí)間...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于半導(dǎo)體制造領(lǐng)域，提供了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的外延生長率計(jì)算方法及系統(tǒng)，其中方法包括：將不同外延生長工藝下的反射率數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注和預(yù)處理得到原始數(shù)據(jù)集，反射周期數(shù)映射模型根據(jù)原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行第一路權(quán)重調(diào)制和驗(yàn)證得到已訓(xùn)練的反射周期數(shù)映射模型...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N混凝土噴射回彈率優(yōu)化決策方法及系統(tǒng)。其中，本申請(qǐng)首先采集并提取噴射撞擊聲發(fā)射信號(hào)中的時(shí)頻特征，同時(shí)采集混凝土噴射過程中的激光多普勒陣列測(cè)量數(shù)據(jù)，以獲取混凝土流速分布，接著對(duì)時(shí)頻特征與混凝土流速分布進(jìn)行多源融合處理，并提取回彈關(guān)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種老舊油氣管道泄漏誘因識(shí)別方法，用于提高風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果的可靠性，便于及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的泄漏風(fēng)險(xiǎn)，減少因管道泄漏而帶來的經(jīng)濟(jì)損失和環(huán)境危害。本申請(qǐng)方法包括：獲取樣本老舊油氣管道的歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；通過計(jì)算各內(nèi)部因素之間的相關(guān)性系數(shù)，篩選出...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于電力數(shù)據(jù)的企業(yè)生產(chǎn)指標(biāo)監(jiān)測(cè)方法，涉及企業(yè)生產(chǎn)指標(biāo)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域；本發(fā)明通過采集企業(yè)實(shí)時(shí)電力數(shù)據(jù)、水耗、熱/氣能耗數(shù)據(jù)及設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)，包括振動(dòng)、溫度和壓力傳感器數(shù)據(jù)；利用動(dòng)態(tài)權(quán)重計(jì)算生產(chǎn)趨勢(shì)指數(shù)、產(chǎn)品能效指數(shù)，并結(jié)合設(shè)備健康系...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于自適應(yīng)賦權(quán)優(yōu)化的接觸網(wǎng)狀態(tài)評(píng)估方法及系統(tǒng)；方法包括采集接觸網(wǎng)動(dòng)靜態(tài)參數(shù)，采用層次分析法、熵權(quán)法計(jì)算各參數(shù)的主觀、客觀權(quán)重，采用組合權(quán)重法計(jì)算靜態(tài)復(fù)合權(quán)重；采集接觸網(wǎng)動(dòng)靜態(tài)參數(shù)的歷史退化數(shù)據(jù)，采用時(shí)間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取各參數(shù)的預(yù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種中期延伸期污染物預(yù)報(bào)生成方法及系統(tǒng)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：對(duì)歷史多源觀測(cè)數(shù)據(jù)、高分辨率數(shù)值模式預(yù)報(bào)產(chǎn)品數(shù)據(jù)和再分析資料產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域劃分處理，以得到預(yù)處理數(shù)據(jù)；構(gòu)建污染物中期延伸期預(yù)報(bào)模型，基于預(yù)處理數(shù)據(jù)反復(fù)進(jìn)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于云計(jì)算的光伏組件能效數(shù)據(jù)在線處理方法，該方法獲取任一光伏組件和每一參考光伏組件在每個(gè)時(shí)刻的能效數(shù)據(jù)，得到任一光伏組件在當(dāng)天的能效數(shù)據(jù)序列和每個(gè)參考光伏組件在當(dāng)天的參考能效數(shù)據(jù)序列；若能效數(shù)據(jù)序列中...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及旅游信息技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于大數(shù)據(jù)的旅游信息推薦方法及裝置；方法包括：分別獲取用戶旅游意向標(biāo)簽和旅游景點(diǎn)標(biāo)識(shí)標(biāo)簽，多層匹配輸出推薦地列表；獲取推薦地的歷史人流量，形成時(shí)間序列數(shù)據(jù)，設(shè)定預(yù)警閾值，并根據(jù)實(shí)時(shí)人流量進(jìn)行當(dāng)前人流量...
								
        
							
        
							
						
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								      發(fā)明公開了一種基于瀏覽器渲染的網(wǎng)站地圖爬蟲方法及裝置，涉及計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，方法包括：通過瀏覽器渲染引擎對(duì)目標(biāo)網(wǎng)站的當(dāng)前頁面進(jìn)行渲染；在頁面渲染完畢后，模擬用戶對(duì)頁面的交互行為，監(jiān)聽頁面中發(fā)生的DOM變化事件，捕捉由用戶交互行為觸發(fā)的頁面動(dòng)態(tài)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的工程資源分配管理推薦方法及系統(tǒng)，包括：獲取待分析的工程資源項(xiàng)目文件，并將所述工程資源項(xiàng)目文件進(jìn)行文本清洗和格式歸一化，得到結(jié)構(gòu)化項(xiàng)目文本；對(duì)所述結(jié)構(gòu)化項(xiàng)目文本進(jìn)行分詞操作，得到若干字詞單元，并將所述字詞單元轉(zhuǎn)化為...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于集成電路芯片設(shè)計(jì)項(xiàng)目的數(shù)據(jù)處理方法，包括以下步驟：建立第一裝置與第二裝置的連接關(guān)系；在第二裝置上建立以項(xiàng)目命名的項(xiàng)目數(shù)據(jù)池；將在第一裝置上完成的某一版本的設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)上傳至第二裝置中對(duì)應(yīng)項(xiàng)目的項(xiàng)目數(shù)據(jù)池；第二裝置的項(xiàng)目數(shù)據(jù)池...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)庫查詢技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于血緣關(guān)系查詢數(shù)據(jù)庫源的方法及系統(tǒng)，所述方法用于數(shù)據(jù)處理引擎的計(jì)算過程，包括如下步驟：接收到初始數(shù)據(jù)庫輸入至目標(biāo)數(shù)據(jù)處理引擎的指令；對(duì)目標(biāo)數(shù)據(jù)處理引擎對(duì)初始數(shù)據(jù)庫計(jì)算過程中產(chǎn)生目標(biāo)生產(chǎn)日志進(jìn)行解析...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)平臺(tái)資源管理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種數(shù)據(jù)平臺(tái)資源消耗監(jiān)控系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：資源標(biāo)識(shí)生成模塊、消耗特征采集模塊、異常判別模塊和響應(yīng)調(diào)整模塊。資源標(biāo)識(shí)生成模塊根據(jù)任務(wù)訪問頻率、數(shù)據(jù)規(guī)模和操作類型生成關(guān)鍵等級(jí)對(duì)應(yīng)的唯一標(biāo)識(shí)；消耗特征采...
								
        
							
        
							
						
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