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								      本發明公開了一種數據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據進行正常保存，在第二存儲空間中用隨機數據進行填充；S3.存儲服務器將第一存儲空間中的有用數據劃分為...
								
        
							
        
							
						
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								      本發明屬于設備管理技術領域，本發明公開了基于多傳感器融合的工業設備故障預測與健康管理方法，包括：獲取工業設備的多源傳感數據，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相關性，獲得故障特...
								
        
							
        
							
						
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								      本發明公開了基于不確定度估計的多模態大模型優化對齊方法及系統，所述方法包括：（1）數據整體不確定度估計：計算訓練數據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，并通過動態選擇機制剔除異...
								
        
							
        
							
						
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								      本發明公開了一種自適應交叉驗證雷視數據融合方法及系統，涉及水文監測領域，包括S1、采集時間窗口內的雷達數據R以及視頻數據V，分別計算獲取雷達數據R和視頻數據V的中位數絕對偏差MAD；S2、構建離群點比例的權重計算模型，獲取數據的可靠性權重W...
								
        
							
        
							
						
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								      本發明涉及自動駕駛感知硬件功能失效監測方法，同時涉及自動駕駛感知硬件功能失效監測裝置，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據壓縮，獲取對應的低維潛在表示；根據感知硬件數據潛在表示的隱變量，建立感知硬件數據模型；引入感知...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了基于自監督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，涉及流體仿真大數據智能分析技術領域，包括：獲取目標飛行器的非規則網格速度場數據；將非規則網格速度場數據轉換為笛卡爾網格速度場；通過旋...
								
        
							
        
							
						
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								      本發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：建立靜態圖和動態圖，根據靜態圖和動態圖，描述傳感器數據之間的影響強度和動態變化，獲取時空特征；將時空特征輸入Transformer編碼模型，獲取預測數...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請提供了一種基于多模態學習的多模態音視頻體驗質量評價系統，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同工作，解決了傳統單模態評價模型無法捕捉音視頻協同作用、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；每個模態包括：均值、方差以及熱度；根據預設周期采集電磁背景噪聲，當獲取到電磁背景幅度值后，根據每個頻點的幅度...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及能源數據處理技術領域，特別涉及一種基于規則性約束的新能源風光樣本數據處理方法及裝置，其中，方法包括：建立一種規則插值模型，針對新能源風電與光伏系統在復雜環境下容易出現的數據缺失進行插值補充；建立基于拓撲感知局部可逆注意力機制的數據...
								
        
							
        
							
						
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								      本發明提供了一種基于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據拆解為趨勢項和季節項，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，實現聚類內與聚類間的通道交互...
								
        
							
        
							
						
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								      本發明提供一種配電終端健康狀態預測方法、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測數據；將所述待測多源監測數據輸入至配電終端健康狀態預測模型，得到所述配電終端健康狀態預測模型輸出的配電終端健康狀態...
								
        
							
        
							
						
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								      本發明公開了一種變壓器設備故障診斷方法、系統、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知識抽取器對初始問答對樣本集進行文本...
								
        
							
        
							
						
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								      本發明公開了基于數據挖掘的退火爐故障預測控制系統及方法，涉及工業自動化控制技術領域，本發明通過對退火爐的歷史數據進行分析，從而獲取目標時間；以獲取的目標時間為基準對歷史數據進行進一步分析，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，涉及物聯網技術領域，方法包括：獲取設備健康度評分指標數據，并對設備健康度評分指標數據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進行邊界修正，以得到核密...
								
        
							
        
							
						
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								      本發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設置穩定構型；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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								      本發明公開了一種基于機器學習的MBOM物料消耗指標監控方法、系統、介質及設備，屬于航空智能制造的技術領域，獲取MBOM物料消耗數據，按物料類型對消耗數據進行分類，并結合時間段基于責任單位劃分，形成消耗數據集。基于消耗數據集，訓練得到線性回歸...
								
        
							
        
							
						
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								      本發明提供了一種基于大語言模型的業務自動化處置方法及相關裝置，本發明涉及業務處置領域，方法包括：基于業務系統所存儲的業務數據建立業務知識圖譜；基于輸入業務系統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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								      本公開提供一種數據分類方法、裝置、設備、介質和產品，涉及數據處理技術領域，包括：通過量子電路將用于QSVM模型訓練的數據特征向量轉化為數據特征向量對應的量子態；基于量子態的內積計算量子核函數，并構建對應的對偶優化目標函數；基于對偶優化目標函...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及機場基礎設施監測技術領域，尤其涉及一種基于QAR數據的機場道面狀況智能識別方法及系統，方法包括：獲取目標機場全部飛機的QAR數據，對QAR數據進行預處理，得到飛機在目標機場滑行階段的有效數據段；在有效數據段中提取豎向加速度數據，根...
								
        
							
        
							
						
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