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								      本發(fā)明公開了一種土石壩白蟻密度估算及蟻道推斷方法，屬于土石壩安全監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：處理獲取的多源監(jiān)測數(shù)據(jù)，生成標(biāo)準(zhǔn)化多源數(shù)據(jù)集；對介電常數(shù)時序數(shù)據(jù)，執(zhí)行相位保持的并行頻域時間映射，生成保留了瞬態(tài)特征的時間同步數(shù)據(jù)；利用時間同步數(shù)據(jù)和...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及輸電線路山火監(jiān)測和預(yù)警的技術(shù)領(lǐng)域，公開一種多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的輸電線路山火預(yù)測方法及裝置?；诙鄠€固定攝像頭獲取固定圖像并拼接成全幅圖像，從中識別全局山火特征，計算全局山火位置的聚集程度值，以及在預(yù)設(shè)第一時間段內(nèi)的生成速度值、消失速度...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及一種基于改進(jìn)D?S證據(jù)理論的多傳感器數(shù)據(jù)融合方法。所述方法用于實(shí)現(xiàn)微慣性測量單元中多個慣性傳感器的數(shù)據(jù)融合；該方法通過Jousselme距離對證據(jù)間的相似性或差異性進(jìn)行衡量，使用證據(jù)間的夾角余弦來表征證據(jù)間相似度，以...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種結(jié)合機(jī)械與電氣性能的瓷絕緣子智能分析系統(tǒng)，涉及監(jiān)測數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過融合多模態(tài)圖像及時間序列分析，能夠精確追蹤污閃從起始瓷盤向其他瓷盤傳播的路徑、速度與方向，實(shí)現(xiàn)對污閃演化過程的動態(tài)建模，有效突破傳統(tǒng)靜態(tài)評估模式的局...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于知識圖譜的電力數(shù)據(jù)融合方法及系統(tǒng)，屬于電力數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，所述方法包括：采集多源電力數(shù)據(jù)，并對采集到的多源電力數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，輸出經(jīng)過預(yù)處理的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)；將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的實(shí)體和關(guān)系三元組，輸出包含實(shí)體、關(guān)系以及兩者之間...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于光學(xué)加工實(shí)時監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種磁流變拋光異常狀態(tài)實(shí)時監(jiān)控方法。方法包括：S1：結(jié)合位移傳感器獲取完整磁流變拋光加工流程下的緞帶數(shù)據(jù)；S2：數(shù)據(jù)處理模塊基于相鄰緞帶數(shù)據(jù)各自對應(yīng)的緞帶輪廓向量，計算當(dāng)前采樣點(diǎn)的磁流光拋光狀態(tài)；...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向鋁產(chǎn)品生產(chǎn)異常的時序大模型預(yù)警方法及系統(tǒng)，屬于故障預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，其技術(shù)方案要點(diǎn)是包括，獲取預(yù)設(shè)時間內(nèi)鋁產(chǎn)品生產(chǎn)過程中的參數(shù)數(shù)據(jù)，參數(shù)包括熔煉溫度和軋制壓力；將參數(shù)數(shù)據(jù)輸入多尺度異常檢測模塊中，根據(jù)滑動窗口及分層聚類得到第...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)字孿生技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于數(shù)字孿生的觸頭健康管理系統(tǒng)，基于數(shù)字孿生的觸頭健康管理系統(tǒng)包括工況注入模塊、磨損映射模塊、偏移提取模塊、趨勢刻畫模塊和異常捕捉模塊。本發(fā)明中，通過剔除不具備同步性與連續(xù)性的數(shù)據(jù)片段，構(gòu)建穩(wěn)定的軌跡序列，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于深度學(xué)習(xí)的橋梁沖刷損傷識別方法及系統(tǒng)，解決了目前橋梁沖刷損傷識別方法普適性差且沖刷損傷識別效率和精度有限的問題。該方法包括步驟：構(gòu)建原始數(shù)據(jù)集；數(shù)據(jù)預(yù)處理；采用雙層長短期記憶網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建編碼器?解碼器架構(gòu)的序列到序列多參數(shù)模型...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及氣象數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及了一種基于Kolmogorov數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和SVM模型的FY?2G衛(wèi)星冰雹識別方法。包括以下步驟：S1、收集FY?2G衛(wèi)星的7項反演產(chǎn)品數(shù)據(jù)，并對降雹點(diǎn)數(shù)據(jù)以及未降雹點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注；S2、通過Kolm...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種博弈策略性能預(yù)測模型構(gòu)建方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，應(yīng)用于博弈策略評估技術(shù)領(lǐng)域，包括：基于博弈策略編碼和策略能力可學(xué)習(xí)參數(shù)矩陣確定博弈策略對應(yīng)不同能力維度的能力向量；基于測試情景編碼和難度可學(xué)習(xí)參數(shù)矩陣、區(qū)分度可學(xué)習(xí)參數(shù)矩陣和隨...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供基于集成印刷機(jī)運(yùn)行參數(shù)的環(huán)保評估方法及系統(tǒng)，涉及綠色印刷技術(shù)領(lǐng)域，包括通過將集成印刷機(jī)的運(yùn)行參數(shù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，計算出VOCs、廢水、能耗和固廢等環(huán)保指標(biāo)得分，并基于此生成印刷工藝優(yōu)化建議。采用自適應(yīng)模糊PID控制算法自動調(diào)節(jié)運(yùn)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及變頻器管理技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)無法適應(yīng)變頻器動態(tài)調(diào)頻的固有缺陷，并且容易出現(xiàn)局部極小值的缺點(diǎn)，同時處理效率較低的技術(shù)問題，尤其涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的變頻器遠(yuǎn)程管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：預(yù)處理模塊，用于采集變頻器的原始數(shù)據(jù)，計算用于對...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于事件尺度的河流?地下水響應(yīng)及其連通性量化方法，包括：獲取研究區(qū)降雨量、河水位、地下水位時間序列監(jiān)測數(shù)據(jù)；識別獨(dú)立降水事件；識別有效徑流響應(yīng)事件，計算量化事件尺度河流響應(yīng)的特征；識別有效地下水響應(yīng)事件并分類，計算量化事件尺...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機(jī)技術(shù)應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種采用大模型處理目標(biāo)數(shù)據(jù)的分配方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取待處理的目標(biāo)數(shù)據(jù)，提取目標(biāo)數(shù)據(jù)中的敏感詞信息、所屬領(lǐng)域，以及每個候選大模型的隊列信息和數(shù)據(jù)發(fā)送平臺與候選大模型間的網(wǎng)絡(luò)信息作為參考信息；通...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域，所述數(shù)據(jù)處理方法包括：獲取與駕駛場景相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)片段；若確定所述數(shù)據(jù)片段中物體不存在關(guān)聯(lián)車道的異常幀，則判斷所述異常幀所處的駕駛場景是否為目標(biāo)駕駛場景；若所述駕...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開變壓器聲信號的自適應(yīng)小波優(yōu)化與特征提取方法和系統(tǒng)，方法包括：調(diào)用Pywt小波分析庫，按照分解層數(shù)J對原始信號進(jìn)行分解，獲得多層細(xì)節(jié)信號；對每層細(xì)節(jié)信號，執(zhí)行：引入M估計量改進(jìn)噪聲方差計算模型，計算標(biāo)準(zhǔn)差及統(tǒng)一的監(jiān)測閾值；構(gòu)建基于去...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及任務(wù)態(tài)腦電解碼技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種小樣本跨受試者任務(wù)態(tài)腦電解碼方法、模型、系統(tǒng)及可讀存儲介質(zhì)。通過挖掘支持樣本與查詢樣本之間的語義特征和時間、空間特征，并結(jié)合CBAM注意力機(jī)制，分別聚焦于重要通道和關(guān)鍵腦區(qū)的信號特征，顯著增強(qiáng)了...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及時間預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種稱重傳感器故障時間預(yù)測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括：將當(dāng)前稱重傳感器的工作狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入至故障檢測模型中，得到候選故障特征；通過當(dāng)前稱重傳感器的歷史負(fù)載曲線獲取負(fù)載波動數(shù)據(jù)，并對負(fù)載波動數(shù)據(jù)和候選故障...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N汽輪發(fā)電機(jī)組智能故障診斷方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括：通過多通道數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)實(shí)時獲取汽輪發(fā)電機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)和外部因素數(shù)據(jù)；對數(shù)據(jù)預(yù)處理后得到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行多源特征提取，并對提取到的多源特征進(jìn)行特征融合；根據(jù)預(yù)先構(gòu)建好...
								
        
							
        
							
						
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