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      • 本發明涉及計算機信息處理技術領域,具體公開了一種基于標識解析體系的產品全流程溯源方法和系統,其中方法包括以下步驟:S1:產品信息維護;S2:產品生產;S3:產品信息上傳至標識解析二級節點:調用標識解析二級節點接口,將產品信息上傳至二級節點,...
      • 本發明公開了一種基于分布式光纖應變的壓裂裂縫參數的反演方法,先獲取鄰井監測場景下的水平井距和垂直井距、分布式光纖標距Lg、以及低頻DAS系統獲取的軸向應變觀測數據ε并對反演模型進行初始化;在壓裂裂縫碰到光纖的前提下,預設一個縫高H...
      • 本申請公開了一種神經網絡和有限元法混合求解二階橢圓偏微分方程的方法。其中,該方法包括:利用目標神經算子對待求解二階橢圓偏微分方程的輸入參數信息進行分析,得到對應的解網絡;根據劃分物體所得的多個有限元單元的有限元單元信息,前饋計算解網絡在物體...
      • 本發明涉及數據處理技術領域,具體涉及一種針對高分辨率海底原位熱流數據的處理方法,包括以下步驟:獲取高分辨率海底熱流計的原始測量數據,采用十階擬合方法將原始測量數據中的熱敏電阻記錄轉換為溫度值;將轉換后的溫度值中的干擾數據去除;選取海底熱流計...
      • 本發明公開了基于日尺度通量方差計算生態系統水熱通量的方法,屬于生態系統水熱通量計算技術領域,包括以下步驟:多站通量和氣象數據的收集;利用多站點數據分別建立白天、夜間溫度標準差和摩擦風速的乘積與渦度相關觀測的感熱通量的線性關系,結合線性參數、...
      • 本發明公開了基于自適應XGBoost的電磁信號降噪方法與系統,涉及電磁探測技術領域,包括步驟:提取電磁信號的時域特征和頻域特征,生成具有相同維度的時頻特征矩陣;將時頻特征矩陣輸入XGBoost模型,通過在XGBoost模型中引入誤差反饋機制...
      • 本申請涉及電子數據處理技術領域,具體涉及基于地理信息系統的城市數字孿生體建模方法及系統,具體包括:基于相鄰監測區域的環境監測數據之間的相關性,監測區域當前時刻數據異常度,以及各時刻監測區域數據偏差值的異常程度,計算當前時刻各監測區域的綜合異...
      • 本發明涉及設備故障預測技術領域,公開一種基于多維數據聯動的消防設備故障預警方法及系統,該方法包括采集多維運行參數,并進行數據預處理,得到標準化數據。隨后進行時間同步和依賴關系分析,構建設備依賴圖譜,并量化設備間影響權重,提取異常波動特征形成...
      • 本發明公開了一種在線優化的咖啡豆拼配方法、系統及咖啡機,包括:a)獲取包含咖啡豆種類信息、烘焙曲線參數、拼配比例及對應咖啡樣品風味指標量化數據的訓練數據集;b)基于訓練數據集訓練機器學習模型,建立輸入參數與風味指標的映射關系;c)接收用戶輸...
      • 一種基于DATL模型的機電裝備故障診斷方法與系統,方法包括:在設備上裝配多個不同類型的檢測傳感器,利用多個不同類型的檢測傳感器采集機電裝備的實時數據,然后對實時數據進行預處理;構建DATL模型;利用外部數據集對DATL模型進行訓練,得到訓練...
      • 本申請提供一種城市區域屬性確定方法、裝置、設備、介質及程序產品,涉及人工智能技術領域,以解決相關技術的城市區域表征方法缺乏細粒度感知能力的問題。本方法包括:獲取第一群體移動數據,所述第一群體移動數據用于表示預設時間段內目標用戶群體在多個區域...
      • 本申請涉及一種基于數據血緣的用戶操作風險動態監控方法、設備及介質,該方法包括以下步驟:實時獲取所有用戶的操作行為,并將每個用戶的一段連續的操作行為提取為一組具有語義關聯性的行為片段;每個用戶連續若干行為片段與預設的行為模板相匹配,以降維得到...
      • 本申請涉及數據處理與智能監測領域,尤其涉及一種風電系統冷卻液成分劣化評估方法及裝置;方法應用于成分劣化評估系統,成分劣化評估系統包括多個傳感器;方法包括:接收多個傳感器所發送的關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...
      • 本發明公開了一種引入相態約束的雙偏振雷達資料同化方法及系統,屬于數值天氣預報資料同化技術領域,包括:獲取雙偏振雷達觀測數據;將質量控制后的雙偏振雷達數據進行數據插值,得到模式三維格點的雙偏振雷達觀測參量;然后利用相態識別算法計算水凝物粒子的...
      • 本發明公開一種真空滅弧室觸頭表面狀況評估方法及系統,屬于真空斷路器技術領域。該方法采用自適應窗長改進短時傅里葉變換降噪,結合雙樹復小波變換增強信號,并通過改進K?means聚類動態歸一化數據;構建的輕量化CRNN模型,卷積模塊引入殘差連接和...
      • 本發明公開了一種近視手術方案的生成方法、生成系統及存儲介質,所述生成方法包括以下步驟:采集歷史手術數據,所述歷史手術數據包括多個患者的術前數據、術中數據及術后數據,所述術前數據包括眼部參數、生活習慣數據、既往病史數據和患者基本信息;對所述歷...
      • 本發明公開了一種基于特征選擇的設備風險預測方法及裝置,包括:獲取設備風險預測任務和設備運行數據,對設備運行數據進行特征提取獲取若干個運行特征;基于多層感知機、Gumbel?Softmax算法和正則化損失構建門控模塊,基于門控模塊獲取各個運行...
      • 本發明涉及茶多酚提取技術領域,公開了一種基于深度學習的茶多酚超聲提取智能預測方法及系統,獲取超聲提取實驗參數及對應的茶多酚提取率,通過超聲提取設備中傳感器實時采集包括溫度、功率、時間的傳感器數據,并同步獲取提取液的光譜數據,對采集到的數據進...
      • 本發明提供了基于多模態深度學習的STEMI與NSTEMI的自動識別方法及系統,屬于醫療人工智能技術領域,包括:步驟1:搭建混合神經網絡構架;基于總損失函數對所述混合神經網絡構架進行優化,得到優化神經網絡,將12導聯的ECG信號輸入到所述優化...
      • 本發明提供一種情緒識別推理建模方法、裝置、存儲介質和程序產品,涉及類腦計算和多模態智能感知交叉技術領域。其中,情緒識別推理建模方法包括:構建模態感知編碼器,將包括文本、語音、圖像在內的原始多模態輸入編碼為統一格式的脈沖時間序列;構建模態融合...
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