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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(nèi)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(nèi)與聚類間的通道交互...
								
        
							
        
							
						
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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?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(nèi)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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								      本申請涉及一種基于AI技術的配網(wǎng)拓撲全景感知方法、系統(tǒng)及介質，方法包括采集并融合配網(wǎng)同源系統(tǒng)中的線路公共信息模型CIM模型文件與設備臺賬信息；對采集數(shù)據(jù)進行結構解析與字段校正；提取主饋線路徑，并劃分主線分段，同時標識關鍵控制開關位置和分段界...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于地質探測技術領域，為解決目前難以準確反映局地水文條件動態(tài)變化的問題，提供了一種基于隧道?含水體解析的隧洞施工涌水量預測方法及系統(tǒng)。其中，基于隧道?含水體解析的隧洞施工涌水量預測方法包括根據(jù)當前工作面的含水體樣本預測集，結合研究區(qū)域...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于BIMBase的供熱機房建模方法及系統(tǒng)，首先對BIMBase平臺中供熱機房組件數(shù)據(jù)結構進行層級化解析，得到組件結構解析結果，接著基于該結果采集并整合供熱機房動靜態(tài)數(shù)據(jù)集合，然后對組件結構解析結果和動靜態(tài)數(shù)據(jù)集合進行組件間關...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明實施例公開了一種鋼模板打磨清理路徑規(guī)劃方法、裝置、設備及存儲介質，包括：利用多光譜數(shù)據(jù)和激光點云數(shù)據(jù)識別鋼模板表面的混凝土殘留，計算其面積、高度、體積并確定形狀類型、打磨方式，根據(jù)高度和體積計算打磨清理時長；結合打磨頭使用壽命和電池總...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種環(huán)形索承網(wǎng)格結構施工誤差的動態(tài)調整方法及系統(tǒng)，涉及建筑施工技術領域，該方法包括：執(zhí)行環(huán)形索承網(wǎng)格結構的設計建模，利用仿真擬合構建節(jié)點的標定結構狀態(tài)數(shù)據(jù)；部署感知傳感器獲得感知數(shù)據(jù)集，利用該數(shù)據(jù)集生成節(jié)點的結構狀態(tài)向量；根據(jù)狀...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于混合擴散模型的車間設備布局生成方法，屬于人工智能與計算機視覺領域。包括如下步驟：定義包含離散語義標簽和連續(xù)幾何屬性的設備集合，并以車間平面圖作為邊界約束；構建混合擴散模型，通過獨立的離散域和連續(xù)域加噪函數(shù)，對設備屬性逐步...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種無人機槳葉加工精度測量方法、設備及介質，該方法包括：通過雙次異向線結構光掃描技術獲取無人機槳葉表面的點云數(shù)據(jù)；基于點云的微局部密度與曲率信息，對所得點云數(shù)據(jù)進行非均勻采樣，提取關鍵特征點；基于提取的關鍵特征點構建無人機槳葉的...
								
        
							
        
							
						
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