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最新專利技術(shù)
  • 本發(fā)明公開了一種產(chǎn)品模塊的導(dǎo)航切換方法及裝置，涉及模塊化導(dǎo)航切換技術(shù)領(lǐng)域，包括，根據(jù)用戶信息生成用戶權(quán)限模型，根據(jù)用戶權(quán)限模型生成導(dǎo)航欄；捕獲用戶的點擊事件，并根據(jù)導(dǎo)航項對應(yīng)的模塊發(fā)起模塊切換請求；收到模塊切換請求后查詢模塊的依賴關(guān)系，根據(jù)...
  • 本發(fā)明公開一種基于水環(huán)境容量計算離子型稀土礦開采規(guī)模的方法，包括如下步驟：計算擬開采礦區(qū)內(nèi)流域的水環(huán)境容量；計算擬開采礦區(qū)內(nèi)流域的最大能夠承受浸礦劑滲漏量；計算浸出母液回收率；計算浸礦劑注液系數(shù)；計算擬開采礦區(qū)內(nèi)最大能夠開采礦土體積。本發(fā)明...
  • 本發(fā)明公開了一種考慮地表溫度和相對濕度的新雪密度確定方法。所述方法在傳統(tǒng)新雪密度確定方法只考慮氣溫和風(fēng)速的基礎(chǔ)上，加入了地表溫度和相對濕度對新雪密度的影響，解決了傳統(tǒng)方法在一些特定場景下對新雪密度確定誤差過大的問題。本方法得到的新雪密度比傳...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，并具體公開了一種智能生產(chǎn)線數(shù)據(jù)濾波方法及系統(tǒng)，其方法包括：實時采集智能生產(chǎn)線數(shù)據(jù)，獲得最新采集周期的智能生產(chǎn)線數(shù)據(jù)集；基于最新采集周期的智能生產(chǎn)線數(shù)據(jù)集中不同數(shù)據(jù)類型之間的關(guān)系，搭建出最新采集周期的智能生產(chǎn)線數(shù)據(jù)...
  • 本公開涉及一種醫(yī)療數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)；將醫(yī)療數(shù)據(jù)輸入填充模型得到對應(yīng)的預(yù)測填充值；其中填充模型是基于樣本醫(yī)療數(shù)據(jù)對深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練得到，樣本醫(yī)療數(shù)據(jù)包括多個不同類型的樣本數(shù)據(jù)，訓(xùn)練過程包括：從多個不同類型的樣本...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，尤其涉及一種負荷潛在關(guān)聯(lián)因素辨識方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)。本發(fā)明獲取歷史時間段內(nèi)的工業(yè)日負荷數(shù)據(jù)及其對應(yīng)的多個潛在關(guān)聯(lián)因素的數(shù)據(jù)并預(yù)處理；采用指數(shù)核函數(shù)分別對預(yù)處理后的歷史時間段內(nèi)的工業(yè)日負荷數(shù)據(jù)、每個潛在關(guān)聯(lián)因素...
  • 本發(fā)明提供了一種基于飛行參數(shù)數(shù)據(jù)的飛機著陸速度預(yù)測方法，包括：收集飛機的歷史飛行參數(shù)數(shù)據(jù)，分析并選取對飛機著陸速度預(yù)測有影響的參數(shù)，構(gòu)建初始飛行參數(shù)集，在歷史飛行參數(shù)數(shù)據(jù)中獲取對應(yīng)的歷史原始數(shù)據(jù)；對歷史原始數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，獲得初始數(shù)據(jù)；提取...
  • 本發(fā)明提供了一種基于使用需求的電動汽車退役預(yù)測方法，其全面考慮了車輛自身靜態(tài)指標、實際運行時的多種狀態(tài)以及用戶的充電與行駛行為和習(xí)慣等因素對不同類型的車輛退役可能存在的影響，還特別提出了基于威布爾分布的老化分數(shù)以及多維度的出行需求量化手段；...
  • 本發(fā)明涉及時間序列預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種基于專家去噪的時間序列預(yù)測系統(tǒng)及方法，該方法包括：讀取線上數(shù)據(jù)庫，獲取歷史時間序列數(shù)據(jù)，建立條件擴散模型框架，所述條件擴散模型框架包括：時間上下文嵌入模型和訓(xùn)練模型，將所述歷史時間序列數(shù)據(jù)輸入條件...
  • 本發(fā)明公開了一種基于差分?正交相關(guān)分析以及差分?主成分分析的質(zhì)量相關(guān)監(jiān)測方法，適用于需要對復(fù)雜數(shù)據(jù)集進行質(zhì)量分析的領(lǐng)域。該方法通過將數(shù)據(jù)集劃分為多個子空間，分別采用不同的分析技術(shù)來提高監(jiān)測的準確性和效率。具體來說，本發(fā)明包括以下步驟：首先，...
  • 本申請公開了一種交互序列的預(yù)測方法、特征增強模型的訓(xùn)練方法，涉及大模型技術(shù)、預(yù)測領(lǐng)域。其中，該方法包括：獲取用戶在歷史時間段形成的多個歷史交互序列，其中，不同歷史交互序列用于表示在不同維度上用戶的交互序列；利用特征提取模型分別對多個歷史交互...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于氣象站數(shù)據(jù)的降水路徑識別方法及相關(guān)設(shè)備；該方法包括：根據(jù)目標地區(qū)氣象站的氣象站數(shù)據(jù)，獲取氣象站距離信息表及氣象站降水時間相關(guān)系數(shù)表，根據(jù)氣象站距離信息表及氣象站降水時間相關(guān)系數(shù)表對氣象站進行時空滯后相關(guān)性識別，確定折線降...
  • 一種柴油機缸蓋振動信號反演虛擬鍵相脈沖及整周期特征提取方法，屬于機械信號處理領(lǐng)域。采集柴油機缸蓋振動信號；基于信號平滑包絡(luò)能量梯度的自相關(guān)函數(shù)，識別柴油機整周期信號長度；判斷是否存在基準信號，若存在，則基于插值對齊和互相關(guān)函數(shù)識別鍵相觸發(fā)位...
  • 本發(fā)明公開了用于分線制報警控制器的故障識別方法，涉及消防安全技術(shù)領(lǐng)域，包括采集分線制報警控制器中各報警回路的工作電流值和工作電壓值，將所述工作電流值和工作電壓值轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，得到電流數(shù)據(jù)和電壓數(shù)據(jù)，采用預(yù)設(shè)閾值法判斷各報警回路的工作狀態(tài)；...
  • 本發(fā)明涉及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)安全中的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及基于深度學(xué)習(xí)的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備智能識別方法及裝置。基于雙向自適應(yīng)時間卷積網(wǎng)絡(luò)、雙向門控循環(huán)單元、自注意力機制和粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化的多模態(tài)數(shù)據(jù)設(shè)備識別模型，在處理復(fù)雜工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備流量數(shù)據(jù)時...
  • 本發(fā)明提出一種煤粉鍋爐風(fēng)粉生成量預(yù)測方法，涉及機器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明提出FlowFusionNet預(yù)測模型，包括統(tǒng)一時空處理模塊和特征融合預(yù)測模塊，具體地，統(tǒng)一時空處理模塊用于處理數(shù)據(jù)中的短期局部依賴與長期全局趨勢，特征融合預(yù)測模塊用于處...
  • 本發(fā)明提出了一種基于電力設(shè)備缺陷檢測模型的魯棒性評估方法，涉及電力設(shè)備缺陷檢測技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取電力缺陷檢測圖像的原始樣本以建立訓(xùn)練集和測試集；將對抗攻擊算法應(yīng)用于測試集以生成對抗樣本；將訓(xùn)練集和對抗樣本分別輸入待測試的電力設(shè)備缺陷檢測模...
  • 本發(fā)明提出了一種Φ?OTDR系統(tǒng)的不平衡小樣本事件快速分類方法和系統(tǒng)，以期獲取更高度分類準確度和較短的分類時延。首先，在數(shù)據(jù)集構(gòu)建階段，通過提出一種空間相關(guān)噪聲融合樣本增強方法將非平衡小樣本本集擴充為滿足要求的樣本集，從而保證模型訓(xùn)練中的樣...
  • 本發(fā)明涉及一種多傳感器數(shù)據(jù)全通道響應(yīng)的煤巖截割狀態(tài)識別方法，屬于煤礦智能化技術(shù)領(lǐng)域。包括：獲取掘進機歷史截割煤巖時各種類型的傳感器在多種煤巖截割狀態(tài)下采集的歷史原始信號后，進行自適應(yīng)重采樣處理，得到每種類型傳感器的重采樣信號，并繼續(xù)處理為多...
  • 本發(fā)明公開了一種基于集成堆棧自編碼器的機械設(shè)備故障診斷方法和裝置，涉及集成學(xué)習(xí)的技術(shù)領(lǐng)域；本發(fā)明樣本邊際理論引入UWA多樣性指標中，將樣本邊際理論與UWA多樣性指標相結(jié)合構(gòu)造出一種新的U?M多樣性度量指標，重點關(guān)注分類器對“邊緣”樣本的分類...
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