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  • 本申請?zhí)峁┮环N跨平臺協(xié)同雙曲幕墻參數(shù)化建模設(shè)計(jì)方法、裝置及設(shè)備，方法包括根據(jù)雙曲幕墻建模對應(yīng)的參數(shù)化建模軟件和結(jié)構(gòu)建模軟件確定雙曲幕墻對應(yīng)的文件參數(shù)信息；獲取待建模的雙曲幕墻對應(yīng)的設(shè)計(jì)目標(biāo)，根據(jù)設(shè)計(jì)目標(biāo)在參數(shù)化建模軟件中將待建模的雙曲幕墻模...
  • 本發(fā)明涉及3D打印鞋底領(lǐng)域，具體涉及一種基于足部分區(qū)的3D打印鞋底的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法，包括如下依次執(zhí)行的步驟：S1：獲取拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫；S2：獲取所述拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫中每個(gè)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對應(yīng)的彈性模量E、回彈率Re、剪切模量G、相對密度
  • 本申請涉及數(shù)據(jù)安全通信技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于區(qū)塊鏈的網(wǎng)絡(luò)采樣數(shù)據(jù)安全通信方法及系統(tǒng)，具體包括：對電網(wǎng)的電壓、電流、溫度及功率數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣，構(gòu)建監(jiān)測點(diǎn)各類數(shù)據(jù)的序列，對各序列中數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，基于聚類簇內(nèi)數(shù)據(jù)的波動(dòng)趨勢、數(shù)據(jù)混亂情況及數(shù)據(jù)突出情...
  • 本申請涉及數(shù)據(jù)安全與存儲技術(shù)領(lǐng)域，公開了用于數(shù)據(jù)庫安全審計(jì)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)存儲方法，包括以下步驟：對數(shù)據(jù)庫中的安全審計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；采用同態(tài)加密技術(shù)對安全審計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理，所述同態(tài)加密技術(shù)支持對加密數(shù)據(jù)執(zhí)行加法與乘法的算術(shù)運(yùn)算，且能夠在加密...
  • 本發(fā)明涉及一種用于軟件加密存儲及授權(quán)訪問的控制系統(tǒng)及方法，屬于加密算法技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的控制系統(tǒng)，包括：軟件擁有者所屬的第一客戶端、業(yè)務(wù)主控服務(wù)端、軟件存儲服務(wù)端及被授權(quán)軟件使用者所屬的第二客戶端；第二客戶端，在所述軟件存儲服務(wù)端下載存儲的...
  • 本發(fā)明公開了一種繪畫心理測評數(shù)字化服務(wù)管理系統(tǒng)，本發(fā)明涉及數(shù)字化管理技術(shù)領(lǐng)域，解決了常見的數(shù)據(jù)加密方式可能存在泄露風(fēng)險(xiǎn)，在面對惡意攻擊時(shí)缺乏有效的加密保護(hù)機(jī)制的技術(shù)問題，本發(fā)明通過在加密過程中引入隨機(jī)鹽，根據(jù)完整數(shù)據(jù)包數(shù)據(jù)容量尾數(shù)值生成不同...
  • 本發(fā)明公開了一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的能源數(shù)據(jù)資產(chǎn)確權(quán)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：對各能源數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)發(fā)送的加密模型參數(shù)進(jìn)行解密，獲得模型節(jié)點(diǎn)參數(shù)，模型節(jié)點(diǎn)參數(shù)為各能源數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)基于本地能源數(shù)據(jù)對本地模型優(yōu)化得到，對模型節(jié)點(diǎn)參數(shù)進(jìn)行聚合，獲得全局...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)安全技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)安全管理系統(tǒng)及方法，包括，數(shù)據(jù)監(jiān)測模塊、漏洞預(yù)測模塊、動(dòng)態(tài)隔離模塊、行為分析模塊、安全響應(yīng)模塊。本發(fā)明中，通過對財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的深入監(jiān)控與分析，提升了對異常操作的識別和處理能力，從而增強(qiáng)了數(shù)據(jù)安全，通...
  • 本申請?zhí)峁┮环N智能代碼評審的方法及系統(tǒng)，涉及程序測試的技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：基于開發(fā)者在代碼管理工具中需要進(jìn)行代碼評審的項(xiàng)目綁定觸發(fā)機(jī)制；獲取提交的本地代碼，根據(jù)觸發(fā)機(jī)制自動(dòng)調(diào)用后臺接口，其中本地代碼包含開發(fā)者提交的增量代碼或者全量代碼；若確...
  • 本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)庫變更捕獲工具自動(dòng)化測試方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，它們是一一對應(yīng)的方案，方案旨在拓展已在單機(jī)數(shù)據(jù)庫上被證明有效的PQS自動(dòng)化測試方法，探測現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中的潛在漏洞，具體來說，方案中：基于源數(shù)據(jù)庫與目標(biāo)數(shù)據(jù)庫狀態(tài)一致性的初...
  • 本發(fā)明公開了一種基于分層交互對齊網(wǎng)絡(luò)的多模態(tài)情感識別方法及裝置，涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，包括：構(gòu)建多模態(tài)情感識別模型并利用層次表示分布對齊層對齊進(jìn)行訓(xùn)練，得到經(jīng)訓(xùn)練的多模態(tài)情感識別模型；獲取目標(biāo)域人群中的其中一個(gè)待識別人員的腦電數(shù)據(jù)與眼動(dòng)數(shù)據(jù)對并...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)融合技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及融合多模態(tài)數(shù)據(jù)的智慧博物館虛擬交互方法及系統(tǒng)。該方法對單模態(tài)中的特征集合進(jìn)行自注意力機(jī)制計(jì)算，通過特征向量與局部特征向量的注意力關(guān)注程度間關(guān)聯(lián)程度，對特征向量聚類得到特征聚類簇；利用交叉注意力機(jī)制對不同模...
  • 本發(fā)明屬于康養(yǎng)管理技術(shù)領(lǐng)域。提供了基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合分析的老年康養(yǎng)支持系統(tǒng)，包括：復(fù)合接收端口，用于識別被監(jiān)測老人的康養(yǎng)場景類型，根據(jù)康養(yǎng)場景類型確定關(guān)聯(lián)對象；接收與被監(jiān)測老人相關(guān)的第一多模態(tài)數(shù)據(jù)，以及與關(guān)聯(lián)對象相關(guān)的第二多模態(tài)數(shù)據(jù)；分析處...
  • 本申請?zhí)峁┮环N針對雙曲玻璃幕墻結(jié)構(gòu)膠損傷檢測的數(shù)據(jù)融合預(yù)測方法，方法包括在雙曲玻璃幕墻中，通過預(yù)設(shè)的超聲波傳感器陣列采集結(jié)構(gòu)膠對應(yīng)的超聲波反射信號；通過紅外熱成像儀獲取雙曲玻璃幕墻的表面溫度分布數(shù)據(jù)；將超聲波反射信號和表面溫度分布數(shù)據(jù)輸入至...
  • 本申請?zhí)峁┮环N雙曲玻璃幕墻損傷預(yù)測方法、裝置及系統(tǒng)，方法包括獲取雙曲玻璃幕墻的傳感器采集信息；控制預(yù)設(shè)的無人機(jī)采集雙曲玻璃幕墻對應(yīng)的可見光圖像和熱成像圖像；無人機(jī)搭載可見光設(shè)備和紅外熱像儀；將可見光圖像和熱成像圖像輸入基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損傷...
  • 本發(fā)明提供一種超臨界機(jī)組水汽管道腐蝕監(jiān)測方法及監(jiān)測裝置，涉及管道腐蝕監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過水汽管道的歷史工況和腐蝕量訓(xùn)練腐蝕模型，將待監(jiān)測水汽管道實(shí)時(shí)工況數(shù)據(jù)輸入腐蝕模型獲取預(yù)測腐蝕量，獲取管道進(jìn)水口和出水口的水質(zhì)數(shù)據(jù)，形成水質(zhì)差值并生成...
  • 本申請涉及數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于電參數(shù)分析的斷路器故障檢測方法，該方法包括：獲取監(jiān)測數(shù)據(jù)，構(gòu)建參數(shù)矩陣；基于參數(shù)矩陣中元素的預(yù)測偏差以及突變點(diǎn)檢測結(jié)果篩選可疑元素，根據(jù)可疑元素確定的起始時(shí)刻以及可疑元素的波動(dòng)時(shí)長內(nèi)數(shù)據(jù)波動(dòng)的規(guī)則...
  • 本發(fā)明公開了一種基于GNN的充電樁用電異常行為識別方法及系統(tǒng)。方法包括：獲取用戶的充電樁歷史用電數(shù)據(jù)及用戶信息；基于充電樁歷史用電數(shù)據(jù)及用戶信息構(gòu)建用電圖；使用訓(xùn)練好的GNN模型對用電圖進(jìn)行特征提取，以獲得高維特征；將高維特征與歷史時(shí)間序列...
  • 本發(fā)明涉及工業(yè)測控系統(tǒng)入侵檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于Mamba模型的工控系統(tǒng)入侵檢測方法及系統(tǒng)。該方法包括：本發(fā)明對流量日志進(jìn)行聚類分析后得到初始流量日志數(shù)據(jù)，計(jì)算得到初始流量日志數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)頻繁度序列，并將前G個(gè)序列值對應(yīng)的初始流量日志...
  • 本申請公開了一種融合腦電和眼電信號的連續(xù)動(dòng)態(tài)情緒識別方法及系統(tǒng)，涉及情緒識別領(lǐng)域，該方法包括獲取目標(biāo)受試者的腦電信號數(shù)據(jù)、眼電信號數(shù)據(jù)、大五人格分?jǐn)?shù)及動(dòng)態(tài)情緒標(biāo)簽；對腦電信號數(shù)據(jù)和眼電信號數(shù)據(jù)分別進(jìn)行預(yù)處理；根據(jù)預(yù)處理后的腦電信號數(shù)據(jù)，提取...
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