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								      本發(fā)明適用于植物建模分析技術領域，提供了一種基于離散元法的成熟期柔性小麥麥穗建模方法，包括以下步驟：分析待建模品種的若干成熟期小麥麥穗的幾何形態(tài)和特征尺寸參數(shù)；確定小麥麥穗模型的幾何參數(shù)以及填充球排列方式；計算得到填充球的坐標；對填充球進行...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)存儲服務器的防護方法，包括：S1.將存儲服務器的存儲空間劃分為第一存儲空間和第二存儲空間；S2.在第一存儲空間中對有用數(shù)據(jù)進行正常保存，在第二存儲空間中用隨機數(shù)據(jù)進行填充；S3.存儲服務器將第一存儲空間中的有用數(shù)據(jù)劃分為...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于設備管理技術領域，本發(fā)明公開了基于多傳感器融合的工業(yè)設備故障預測與健康管理方法，包括：獲取工業(yè)設備的多源傳感數(shù)據(jù)，進行信號解耦分析，獲得解耦特征譜；進行頻域轉換與調制解析，形成多維特征譜系；分析多維特征譜系的模態(tài)相關性，獲得故障特...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于不確定度估計的多模態(tài)大模型優(yōu)化對齊方法及系統(tǒng)，所述方法包括：（1）數(shù)據(jù)整體不確定度估計：計算訓練數(shù)據(jù)集中所有四元組的整體不確定度；（2）批量不確定度度量：對于給定批量樣本中的每個個體，計算其不確定度，并通過動態(tài)選擇機制剔除異...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種自適應交叉驗證雷視數(shù)據(jù)融合方法及系統(tǒng)，涉及水文監(jiān)測領域，包括S1、采集時間窗口內的雷達數(shù)據(jù)R以及視頻數(shù)據(jù)V，分別計算獲取雷達數(shù)據(jù)R和視頻數(shù)據(jù)V的中位數(shù)絕對偏差MAD；S2、構建離群點比例的權重計算模型，獲取數(shù)據(jù)的可靠性權重W...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及自動駕駛感知硬件功能失效監(jiān)測方法，同時涉及自動駕駛感知硬件功能失效監(jiān)測裝置，屬于深度學習技術領域。所述方法包括：基于編碼器對感知硬件數(shù)據(jù)壓縮，獲取對應的低維潛在表示；根據(jù)感知硬件數(shù)據(jù)潛在表示的隱變量，建立感知硬件數(shù)據(jù)模型；引入感知...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了基于自監(jiān)督Swin Transformer和遷移學習的飛行器旋渦識別訓練方法、裝置、設備及介質，涉及流體仿真大數(shù)據(jù)智能分析技術領域，包括：獲取目標飛行器的非規(guī)則網(wǎng)格速度場數(shù)據(jù)；將非規(guī)則網(wǎng)格速度場數(shù)據(jù)轉換為笛卡爾網(wǎng)格速度場；通過旋...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及屬于故障預測技術領域，涉及一種基于圖融合與多階段學習的閃速爐故障預測方法，包括：建立靜態(tài)圖和動態(tài)圖，根據(jù)靜態(tài)圖和動態(tài)圖，描述傳感器數(shù)據(jù)之間的影響強度和動態(tài)變化，獲取時空特征；將時空特征輸入Transformer編碼模型，獲取預測數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于多模態(tài)學習的多模態(tài)音視頻體驗質量評價系統(tǒng)，包括：音視頻素材處理模塊、主觀質量評分標注模塊和模型訓練模塊。通過音視頻素材處理、主觀質量評分標注及模型訓練三大模塊協(xié)同工作，解決了傳統(tǒng)單模態(tài)評價模型無法捕捉音視頻協(xié)同作用、主觀...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及一種電磁背景噪聲的動態(tài)歸零和抑制方法、裝置、設備和介質。所述方法包括：對電磁背景噪聲進行初始化，給每個頻點初始化兩個模態(tài)；每個模態(tài)包括：均值、方差以及熱度；根據(jù)預設周期采集電磁背景噪聲，當獲取到電磁背景幅度值后，根據(jù)每個頻點的幅度...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及能源數(shù)據(jù)處理技術領域，特別涉及一種基于規(guī)則性約束的新能源風光樣本數(shù)據(jù)處理方法及裝置，其中，方法包括：建立一種規(guī)則插值模型，針對新能源風電與光伏系統(tǒng)在復雜環(huán)境下容易出現(xiàn)的數(shù)據(jù)缺失進行插值補充；建立基于拓撲感知局部可逆注意力機制的數(shù)據(jù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于Transformer的通道聚類的電梯風險預警方法，其通過時序分解模塊將多變量時序數(shù)據(jù)拆解為趨勢項和季節(jié)項，通過對其在頻域空間中具有內在相似性的通道進行聚類，采用帶有路由機制的交叉注意力模塊，實現(xiàn)聚類內與聚類間的通道交互...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種配電終端健康狀態(tài)預測方法、裝置和電子設備，屬于配電終端智能運維技術領域。其中方法包括：獲取配電終端的待測多源監(jiān)測數(shù)據(jù)；將所述待測多源監(jiān)測數(shù)據(jù)輸入至配電終端健康狀態(tài)預測模型，得到所述配電終端健康狀態(tài)預測模型輸出的配電終端健康狀態(tài)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種變壓器設備故障診斷方法、系統(tǒng)、設備及介質，涉及電力設備檢測技術領域，所述方法包括整合變壓器設備的各類運行故障案例，構建初始問答對樣本集并輸入預設大模型中進行訓練，在訓練過程中引入預設的動態(tài)知識抽取器對初始問答對樣本集進行文本...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于數(shù)據(jù)挖掘的退火爐故障預測控制系統(tǒng)及方法，涉及工業(yè)自動化控制技術領域，本發(fā)明通過對退火爐的歷史數(shù)據(jù)進行分析，從而獲取目標時間；以獲取的目標時間為基準對歷史數(shù)據(jù)進行進一步分析，計算水垢厚度閾值和磨損特征值，進而計算得到故障程度閾...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種基于核密度的無權重健康度評估方法、設備及介質，涉及物聯(lián)網(wǎng)技術領域，方法包括：獲取設備健康度評分指標數(shù)據(jù)，并對設備健康度評分指標數(shù)據(jù)進行核密度適用性分析，以確定指標綜合評分適配樣本；對標準核密度估計函數(shù)進行邊界修正，以得到核密...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種高熵合金力學性能預測模型的構建方法，包括：構建高熵合金模型集，包括定義高熵合金組份的比例分配，確定組份結構，一組組份結構對應一個高熵合金模型；對高熵合金模型進行力場參數(shù)設置穩(wěn)定構型；通過拉伸過程模擬獲取所述高熵合金模型的力學...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于機器學習的MBOM物料消耗指標監(jiān)控方法、系統(tǒng)、介質及設備，屬于航空智能制造的技術領域，獲取MBOM物料消耗數(shù)據(jù)，按物料類型對消耗數(shù)據(jù)進行分類，并結合時間段基于責任單位劃分，形成消耗數(shù)據(jù)集。基于消耗數(shù)據(jù)集，訓練得到線性回歸...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于大語言模型的業(yè)務自動化處置方法及相關裝置，本發(fā)明涉及業(yè)務處置領域，方法包括：基于業(yè)務系統(tǒng)所存儲的業(yè)務數(shù)據(jù)建立業(yè)務知識圖譜；基于輸入業(yè)務系統(tǒng)的歷史請求信息和與歷史請求信息對應的語義特征構建訓練集，對大語言模型進行訓練，得到...
								
        
							
        
							
						
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								      本公開提供一種數(shù)據(jù)分類方法、裝置、設備、介質和產品，涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，包括：通過量子電路將用于QSVM模型訓練的數(shù)據(jù)特征向量轉化為數(shù)據(jù)特征向量對應的量子態(tài)；基于量子態(tài)的內積計算量子核函數(shù)，并構建對應的對偶優(yōu)化目標函數(shù)；基于對偶優(yōu)化目標函...
								
        
							
        
							
						
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