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  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術領域,具體涉及基于物聯(lián)網的水利系統(tǒng)監(jiān)測方法,基于物聯(lián)網獲取水利系統(tǒng)中多個時刻的發(fā)電量數(shù)據(jù)以及每一發(fā)電量數(shù)據(jù)對應的水位數(shù)據(jù),根據(jù)發(fā)電量數(shù)據(jù),確定每一時刻發(fā)電量的變化平穩(wěn)性,根據(jù)發(fā)電量數(shù)據(jù)、水位數(shù)據(jù)以及變化平穩(wěn)性,確定每一...
  • 本發(fā)明涉及集中器狀態(tài)監(jiān)測技術領域,具體公開了一種分布式集中器狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng),所述方法包括查詢集中器中的傳感器,根據(jù)傳感器的位置構建數(shù)據(jù)矩陣;基于數(shù)據(jù)矩陣獲取每個傳感器的各時刻的運行數(shù)據(jù);對所述運行數(shù)據(jù)進行識別,確定各個集中器的運行狀態(tài),...
  • 本發(fā)明公開了一種變工況固井泵凡爾泄露故障檢測與定位方法,屬于固井設備安全監(jiān)控與故障診斷技術領域。本發(fā)明通過將時域振動信號轉換為角度域信號,有效消除了轉速波動對故障特征提取的影響,提高了故障檢測的準確性和穩(wěn)定性?;谪惾~斯推理模型的故障檢測和...
  • 本申請公開了一種融合腦電和眼電信號的連續(xù)動態(tài)情緒識別方法及系統(tǒng),涉及情緒識別領域,該方法包括獲取目標受試者的腦電信號數(shù)據(jù)、眼電信號數(shù)據(jù)、大五人格分數(shù)及動態(tài)情緒標簽;對腦電信號數(shù)據(jù)和眼電信號數(shù)據(jù)分別進行預處理;根據(jù)預處理后的腦電信號數(shù)據(jù),提取...
  • 本發(fā)明涉及工業(yè)測控系統(tǒng)入侵檢測技術領域,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)明對流量日志進行聚類分析后得到初始流量日志數(shù)據(jù),計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個序列值對應的初始流量日志...
  • 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)及用戶信息構建用電圖;使用訓練好的GNN模型對用電圖進行特征提取,以獲得高維特征;將高維特征與歷史時間序列...
  • 本申請涉及數(shù)字數(shù)據(jù)處理技術領域,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),構建參數(shù)矩陣;基于參數(shù)矩陣中元素的預測偏差以及突變點檢測結果篩選可疑元素,根據(jù)可疑元素確定的起始時刻以及可疑元素的波動時長內數(shù)據(jù)波動的規(guī)則...
  • 本發(fā)明提供一種超臨界機組水汽管道腐蝕監(jiān)測方法及監(jiān)測裝置,涉及管道腐蝕監(jiān)測技術領域,本發(fā)明通過水汽管道的歷史工況和腐蝕量訓練腐蝕模型,將待監(jiān)測水汽管道實時工況數(shù)據(jù)輸入腐蝕模型獲取預測腐蝕量,獲取管道進水口和出水口的水質數(shù)據(jù),形成水質差值并生成...
  • 本申請?zhí)峁┮环N雙曲玻璃幕墻損傷預測方法、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;控制預設的無人機采集雙曲玻璃幕墻對應的可見光圖像和熱成像圖像;無人機搭載可見光設備和紅外熱像儀;將可見光圖像和熱成像圖像輸入基于卷積神經網絡的損傷...
  • 本申請?zhí)峁┮环N針對雙曲玻璃幕墻結構膠損傷檢測的數(shù)據(jù)融合預測方法,方法包括在雙曲玻璃幕墻中,通過預設的超聲波傳感器陣列采集結構膠對應的超聲波反射信號;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...
  • 本發(fā)明屬于康養(yǎng)管理技術領域。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)場景類型確定關聯(lián)對象;接收與被監(jiān)測老人相關的第一多模態(tài)數(shù)據(jù),以及與關聯(lián)對象相關的第二多模態(tài)數(shù)據(jù);分析處...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)融合技術領域,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)中的特征集合進行自注意力機制計算,通過特征向量與局部特征向量的注意力關注程度間關聯(lián)程度,對特征向量聚類得到特征聚類簇;利用交叉注意力機制對不同模...
  • 本發(fā)明公開了一種基于分層交互對齊網絡的多模態(tài)情感識別方法及裝置,涉及數(shù)據(jù)處理領域,包括:構建多模態(tài)情感識別模型并利用層次表示分布對齊層對齊進行訓練,得到經訓練的多模態(tài)情感識別模型;獲取目標域人群中的其中一個待識別人員的腦電數(shù)據(jù)與眼動數(shù)據(jù)對并...
  • 本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)庫變更捕獲工具自動化測試方法、系統(tǒng)、設備及介質,它們是一一對應的方案,方案旨在拓展已在單機數(shù)據(jù)庫上被證明有效的PQS自動化測試方法,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)庫與目標數(shù)據(jù)庫狀態(tài)一致性的初...
  • 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領域,方法包括:基于開發(fā)者在代碼管理工具中需要進行代碼評審的項目綁定觸發(fā)機制;獲取提交的本地代碼,根據(jù)觸發(fā)機制自動調用后臺接口,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)明涉及數(shù)據(jù)安全技術領域,具體為一種財務數(shù)據(jù)安全管理系統(tǒng)及方法,包括,數(shù)據(jù)監(jiān)測模塊、漏洞預測模塊、動態(tài)隔離模塊、行為分析模塊、安全響應模塊。本發(fā)明中,通過對財務數(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,從而增強了數(shù)據(jù)安全,通...
  • 本發(fā)明公開了一種基于聯(lián)邦學習的能源數(shù)據(jù)資產確權方法、系統(tǒng)、設備及介質,該方法包括:對各能源數(shù)據(jù)節(jié)點發(fā)送的加密模型參數(shù)進行解密,獲得模型節(jié)點參數(shù),模型節(jié)點參數(shù)為各能源數(shù)據(jù)節(jié)點基于本地能源數(shù)據(jù)對本地模型優(yōu)化得到,對模型節(jié)點參數(shù)進行聚合,獲得全局...
  • 本發(fā)明公開了一種繪畫心理測評數(shù)字化服務管理系統(tǒng),本發(fā)明涉及數(shù)字化管理技術領域,解決了常見的數(shù)據(jù)加密方式可能存在泄露風險,在面對惡意攻擊時缺乏有效的加密保護機制的技術問題,本發(fā)明通過在加密過程中引入隨機鹽,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)明涉及一種用于軟件加密存儲及授權訪問的控制系統(tǒng)及方法,屬于加密算法技術領域。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)務主控服務端、軟件存儲服務端及被授權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端下載存儲的...
  • 本申請涉及數(shù)據(jù)安全與存儲技術領域,公開了用于數(shù)據(jù)庫安全審計數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)存儲方法,包括以下步驟:對數(shù)據(jù)庫中的安全審計數(shù)據(jù)進行預處理;采用同態(tài)加密技術對安全審計數(shù)據(jù)進行加密處理,所述同態(tài)加密技術支持對加密數(shù)據(jù)執(zhí)行加法與乘法的算術運算,且能夠在加密...
技術分類
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